Kunstig intelligens på nettsteder for sportsbetting

I akademisk forstand står kunstig intelligens for prosesser som beskjeftiger seg med å utvikle intelligente programvarer. Sånne programvarers hovedtrekk er at de har evne til å prosessere og analysere informasjon, og utføre ulike kreative og intellektuelle oppgaver. Målet er å etterligne menneskesinnet ved å benytte seg av naturlige, genetiske algoritmer som fungerer som nevrale nettverk.

I det siste har det vært fremskritt i det å utvikle og integrere kunstig intelligens i sportsbetting. Maskinlæringsteknologi, kjent også under navnet dyp læring (fra engelsk deep learning), brukes i iGaming-en med stor suksess. Kunstig intelligens brukes også i det å forebygge avhengighet av pengespill på samme måte som i kasinoer, og til vitenskapelige og utdanningsrelaterte formål.

Det å vedde på idrett er først og fremst et tallspill. Uansett om det er tennisspillere som vinner over motstanderne eller et fotballag som skårer avgjørende mål, er alle kampene vunnet av tall. Selvfølgelig finnes det tilfeller der laget som taper må få seg tilbake i spillet ved å utkonkurrere motstanderlaget, men til syvende og sist er seieren gjort om til rene tall.

Det finnes idretter som er lettere å analyseres ved hjelp av matematiske beregninger, slik at statistikere kan predikere utfallet av kamper bare ved å prosessere tall. Nettopp det oppfatter vi som sportsbetting. Men hva skjer når algoritmer for kunstig intelligens begynner å plukke noe av mønstre i data – skjulte for menneskeøyne? Er det mulig å undergrave bettingselskapene og vende alt opp ned?

Det er nettopp derfor at ikke alle idretter offentliggjør sin spillerstatistikk. Noen idretter tilbyr store mengder informasjon av ekstremt god kvalitet, som for eksempel tennis – der man måler ballens bane og hastighet utover kampen, som gjør idretten perfekt egnet til en forutsigbart analyse. Derfor er tennisdata gjemt under lås og lukke – hadde det ikke vært sånn, hadde det åpnet seg mulighet til datamisbruk. Slutningen er: jo mer presise data vi kan får, desto flinkere må vi bli til å begrense tilgang til de dataene. Det er ikke bare begrenset tilgang til informasjon som hindrer algoritmer for kunstig intelligens til å oppdage mønstre innen sportsbetting og infiltrere den.

Det finnes andre faktorer òg. For eksempel blir spillere byttet ut hele tiden og lagenes sammensetninger blir forandret. Derfor er det relativt krevende å finne ut hvilke mønstre det finnes, som beskytter betting-industrien. Noen håper også på at det både er umulig og nytteløst. Et eksempel på bruk av kunstig intelligens i sportsbettingen viser at den ikke alltid må være avhengig av maskinlæring – der er det faktisk menneskelig intelligens som kan dra fordel av kunnskap om teknologi og datakunnskaper. Det handler om at mennesker blir flinkere til å bruke egne kognitive ressurser på en mer hensiktsmessig måte, slik at de kan gjøre mer pålitelige prediksjoner.