很多人这里可能有疑问，德叔你一个每天乱猜足球比分的人，有啥资格讲人工智能？德叔呢，从86年天下杯开始看球，自小又喜好踢球，上学期间也参加了不少足球比赛，大学本科打算机专业，毕业后在打算机通信行业事情了二十多年，这些经历让德叔以为自己还是可以轻微聊聊AI和足球的。

本日的文章紧张包含了三部分内容：1，AI预测足球的过程。
2，举例解释。
3，影响AI预测准确率的缘故原由。

AI预测足球比赛的过程，实在并不繁芜，紧张便是下面几步，大家可以和自己平时预测比赛做个对照，看看我们和机器的差异在哪里：

1， 评估影响比赛结果的成分

AI通过大模型的演习数据和知识库，利用机器学习和统计模型，找出各种成分比拟赛结果产生的不同影响，从而确定影响比赛的一些主要成分。

这次欧洲杯预测中，德叔利用的ChatGPT和文心一言，基本都确定了6到7项主要成分来作为预测的依据，包括球队实力，球员表现，历史交手，战术安排，伤病停赛，比赛环境，生理及外部成分等。
这点AI和我们实在没有太多不同。

2，数据网络与整理

对第一步中所确定的每项成分，进行数据网络和整理，比如球队实力成分方面的数据包括：排名，近期战绩，进攻和防守数据等，球员表现方面的数据包括：进球、助攻、防守数据等，历史交手数据包括：胜负、比分等等。

在数据网络这一点上，我相信很多喜好研究比赛的朋友该当也都在做同样的事情。

3，数据剖析与处理

将每一个影响成分量化为可比较的数值，再给每个成分分配相应的权重值，以反响不同成分比拟赛结果影响的不同主要性。

将影响成分进行量化，这一点就和我们在电脑上玩的足球游戏一样，对球员和球队的各项指标进行评分。
而权重的分配，则可以大略理解成每个成分对结果的影响占多大比重，比如球队实力方面的权重占25%，球员成分占20%，历史交手占10%等等。
这一点，我相信很多朋友实在也在做，只不过我们可能更多靠觉得来完成，同时我们的权重分配可能也更随意些，有时候更看重球员实力，有时候更看重历史交手等，不同像AI那样严谨。

4，建立预测模型

构建一个多变量回归模型或机器学习模型来整合各个成分的数据。
模型输入包括球队实力、球员状态、历史交手数据等，输出为预期进球数和失落球数。

预测比赛胜负，实在便是对球队预期进球数和失落球数的一个比较，因此AI须要构建一个模型来完成预期进球数和失落球数的打算。

5，仿照与预测

将当前比赛的所有数据输入到预测模型中，天生预测结果。
并进行多次仿照，考虑不同情景下各成分的变革，得到更稳定的预测结果。

从上一步开始，AI和我们有了很大的不同，当普通球迷预测比赛时，是不会利用机器模型来打算球队预期进球数和失落球数的，只是根据一些过往数据在大脑中做个粗略的估算。
比如一个球队近期都是大比分赢球，我们就想他这场大概也会进很多球，对手实力很弱，以是可能失落球会是0，诸如此类的。

6，校正与优化

利用历史比赛数据校正模型，确保模型的准确性和可靠性。
调度模型参数，使其更贴近实际比赛结果。

这一步便是机器学习的一个过程，也是AI越来越聪明的根本缘故原由。
我们人类当然也有自我学习和改动的能力，但是这个改进的效率远没有机器高。

至此，一个人工智能预测足球比赛的系统性步骤，就全部完成了。

下面德叔以ChatGPT对付本届欧洲杯小组赛葡萄牙vs捷克的那场比赛预测为例，看看AI是如何完成数据量化和比分预测的：

1，数据量化：

成分

葡萄牙

捷克

球队整体实力

90

80

关键球员表现

85

75

历史交手记录

70

65

战术安排

80

75

伤病和停赛情形

85

80

主场成分

0（中态度）

0（中态度）

其他成分

80

75

2，权重分配

成分

权重

球队整体实力

25%

关键球员表现

20%

历史交手记录

10%

战术安排

15%

伤病和停赛情形

10%

主场成分

0%（中态度）

其他成分

10%

3，模型打算

加权均匀打算：

葡萄牙总得分 = 22.5 + 17.0 + 7.0 + 12.0 + 8.5 + 8.0 = 75.0

捷克总得分 = 20.0 + 15.0 + 6.5 + 11.25 + 8.0 + 7.5 = 68.25

4，比分预测

根据总得分的比拟和预测模型打算，预测出葡萄牙可能会以2-1或3-1降服捷克。

终极，葡萄牙队确实在当晚的比赛中，以2比1的比分降服了捷克队。

德叔这里只是用了一场ChatGPT预测精确的比赛进行举例。
当然，很多比赛，AI也并没有预测出精确的结果。
但总体的预测过程基本是一样的。
如果我们对AI进行更多提示词的干预，比如让它调度某些成分的权重，或者投喂更多的比赛数据等，也都会影响到预测的结果。

末了，我们来看看影响人工智能预测足球比赛准确性的成分有哪些：

1，随机性和不可预测事宜

比如球场上的突发意外成分，伤病，红牌，误判等，还包括运气成分，门柱，横梁等这些都会直接影响比赛结果，但却无法被大模型准确预测。

2，数据和模型的局限性

模型局限性指的是，预测都是基于特定假设的，考虑的都是一种稳定状态，比如阵容的稳定性等。
如果不进行有效提示，大模型可能考虑不到出场球员的变革。

3，人为成分

球员状态的颠簸，教练战术安排改变等，大模型是无法提前预测到的。
并且这些都是各支球队的机密。

4，外部成分

比如园地条件，景象成分等等

5，韶光和小样本问题

足球比赛，尤其是国家队的比赛，一个主要特点便是，短期比赛数据量较少，随意马虎受到有时成分的影响。
而长期数据虽然稳定，但未必能准确反响当前的球队情形。
就相称于我们不能用20年前国足和沙特的比赛结果，来作为现在比赛预测的依据是一个道理。

总结：

只管AI预测在数据剖析和历史规律的根本上可以供应较为科学的结果，但足球比赛的繁芜性和变数决定了模型预测和实际结果之间常常存在差异。
虽然通过更多实时数据剖析，不断优化和调度模型，可以一定程度提高预测准确性，但是，模型预测依然无法肃清所有的不愿定性，而这些不愿定性，正好可能会直接影响比赛结果，这也正是足球的魅力所在。