Si è parlato molto degli sviluppi dell’Intelligenza Artificiale (IA) e di come questa possa essere utilizzata per risolvere i problemi del mondo reale.
Nello specifico nel mondo del gioco d’azzardo ci sono diverse aree generali in cui l’IA potrebbe essere utile, ma prima di andare avanti è utile capire cos’è l’IA e come funziona.
Cosa è l’Intelligenza Artificiale
L’IA è, come qualsiasi altro programma per computer, un insieme di istruzioni, un algoritmo. La differenza rispetto ai programmi non IA è che l’IA analizza insiemi di dati estremamente ampi per cercare modelli o connessioni tra le variabili presenti in tali insiemi.
Una volta identificato quello che sembra essere uno schema, fa un’ipotesi, ad esempio che W, X, Y e Z siano collegati in qualche modo, e valuta la validità di queste ipotesi attraverso la ripetizione, affinando continuamente le ipotesi, cercando di ottenere il miglior adattamento e “imparando” man mano.
Perché nelle scommesse si utilizzerà sempre di più l’intelligenza artificiale
Una volta completato il suo lavoro, l’intelligenza artificiale è in grado di fare una previsione con una probabilità annessa, ad esempio che c’è il 68% di probabilità che il Chelsea batta l’Ajax nella partita di Champions League. Dopo la partita, i dati di quella partita e di altre possono essere analizzati e si possono fare ulteriori previsioni.
Gli esseri umani sono in grado di vedere schemi in forma visiva. Per esempio, il nostro cervello si è evoluto per riconoscere i singoli volti in una grande folla, anche in movimento. Per un computer questo è un compito sorprendentemente difficile. Tuttavia, gli esseri umani non sono in grado di analizzare milioni di dati alla ricerca di schemi, cosa che può fare facilmente l’intelligenza artificiale.
Il gioco d’azzardo, sia esso online o tradizionale, produce una grande quantità di dati, sia sul comportamento dei giocatori che sulle prestazioni dei giochi. Per i giochi da tavolo tradizionali, può essere difficile acquisire dati accurati sui giochi e sui giocatori, ma la situazione sta migliorando rapidamente.
In questo ambiente ricco di dati, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per ottimizzare il design dei giochi per attirare meglio i clienti oppure creare campagne di marketing che hanno maggiori probabilità di attirare un gruppo target e anche personalizzare l’interfaccia utente in modo che i clienti vedano solo i giochi che probabilmente li attirano e/o ottimizzare i flussi di entrate dalle slot o dai giochi del casinò.
Il piano di un casinò può essere trattato in modo olistico, prevedendo come la modifica di alcune macchine possa avere un impatto sul comportamento dei giocatori nell’intero piano del casinò.
L’IA potrebbe essere utilizzata per massimizzare la redditività totale di tutti i flussi di entrate?
Gli specialisti di IA presenti ritengono che si tratti di una domanda interessante.
Gli studiosi che hanno esaminato la tecnologia nel gioco d’azzardo e il modo in cui può essere utilizzata per ridurre al minimo il rischio di danni ai clienti ha dimostrato come il più grande sito di ramino online indiano, ha cercato di utilizzare l’intelligenza artificiale per identificare i giocatori che sono o potrebbero diventare giocatori problematici.
Una delle sue sfide è che, pur disponendo di una grande quantità di dati sui giocatori, non ha un insieme di giocatori problematici o che potrebbero diventarlo. Quindi il software AI non è in grado di identificare nessuno con un certo grado di accuratezza, perché non ha nulla da cui imparare.
Per superare questa sfida, molti ingegneri informatici hanno intervistato degli psichiatri, chiedendo loro quali tratti ritenessero indicativi di un comportamento problematico. Utilizzando queste informazioni, il programma AI è stato in grado di prevedere chi potrebbe essere un giocatore d’azzardo problematico. Sono seguite interviste con un campione di questi “giocatori problematici”; alcuni hanno dichiarato di avere un problema di gioco.
Grazie a queste informazioni, il programma AI è ora in grado di prevedere con circa il 60% di certezza chi diventerà un giocatore problematico. Con l’arrivo di altri dati, probabilmente da ulteriori interviste, si spera che il suo tasso di previsione possa migliorare fino a superare il 90%.
Sappiamo che le scommesse sull’esito degli eventi sportivi e delle corse sono in corso da oltre 2.000 anni, perché abbiamo testimonianze di scommesse effettuate nell’Antica Grecia.
Già gli antichi Romani avevano codificato questa pratica, consentendo persino di scommettere sui combattimenti dei gladiatori.
Oggi le scommesse sono quasi onnipresenti e gli eventi generano una mole di dati, non solo su chi ha segnato i singoli gol e su quale squadra ha vinto, che vengono analizzati dagli scommettitori “professionisti” come i bet tipster che gestiscono il sito Misterscommessa che giornalmente pubblicano suggerimenti, trucchi e quote sui bookmaker italiani, spiegando nel dettaglio cosa e su chi scommettere.
L’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante in questo settore, al punto che i programmi di apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale hanno scoperto che prevedere con successo l’esito di un evento sportivo è piuttosto semplice.
Le aziende che utilizzano la “swarm intelligence”, una combinazione di gruppi (sciami) di persone e AI, per fare previsioni e pronostici più accurati e aiutarli a prendere decisioni migliori sono sempre alla ricerca di volontari che formino uno sciame e, venti minuti dopo l’inizio, è stata in grado di prevedere con precisione una “superfecta” al Kentucky Derby 2016 – quali cavalli sarebbero arrivati primi in quattro corse. I bookmaker avevano offerto 540 a 1 su questa particolare scommessa. E per dimostrare che non si trattava di un colpo di fortuna, AI ha previsto non solo il vincitore del Super Bowl 2017, ma anche il punteggio finale, 34-28.
Le aziende in questo campo utilizzano eserciti di “analizzatori di partite” che seguono gli incontri e inseriscono i dettagli di ciò che accade sul campo. Questi vengono poi sovrapposti ai prezzi delle scommesse per determinare una strategia di scommessa. Non passerà molto tempo prima che gli analizzatori di partite diventino superflui, poiché i progressi dell’intelligenza artificiale visiva consentono di analizzare ed elaborare automaticamente le partite, creando fonti di dati migliori, più veloci e più accurate e, in definitiva, pronostici più precisi.
Si potrebbe pensare che questo porterebbe alla fine dell’allibreria, ma ricordate che se i clienti vincono costantemente per un periodo di tempo, i bookmaker limiteranno l’importo che possono scommettere o chiuderanno il conto. Questo tipo di IA offre quindi un vantaggio di breve durata.
L’intelligenza artificiale è ideale per sviluppare strategie di gioco vincenti, soprattutto nei giochi in cui l’abilità è un fattore determinante per il risultato. Nel 1997, Deep Blue, l’intelligenza artificiale di IBM che gioca a scacchi, è stato il primo computer a battere un Grande Maestro di scacchi, in questo caso Gary Kasparov. Nel 2011, Watson, l’intelligenza artificiale di IBM che si occupa di domande e risposte, ha battuto i campioni di Jeopardy vincendo un milione di dollari in finale. Non è passato molto tempo prima che Google entrasse nel gioco; la sua IA per il gioco del Go, AlphaGo, ha collezionato vittorie impressionanti da quando è stata introdotta nel 2016. Nel 2017 ha vinto 60 partite e non ne ha persa nessuna contro alcuni dei migliori giocatori di Go del mondo.
Libratus, l’ingresso della Carnegie Mellon nel campo dei giochi di intelligenza artificiale, nel 2018 ha vinto 1,76 milioni di dollari contro i giocatori di poker professionisti Jason Les, Dong Kyu Kim, Daniel McAulay e Jimmy Chou. Nell’arco di venti giorni hanno giocato quasi 120.000 mani di Texas Hold ’em no-limit; Libratus non solo ha imparato a giocare con successo le mani vincenti, ma anche a bluffare efficacemente – e opportunamente – quando aveva una mano scarsa.
È chiaro che le macchine stanno diventando più brave e più veloci degli esseri umani in compiti che richiedono grandi quantità di conoscenze di base e di abilità, e in compiti che richiedono l’analisi di grandi quantità di dati. Anche se la chiamiamo intelligenza artificiale, in realtà non si tratta di intelligenza, ma solo di un processo algoritmico. La macchina non “sa” nulla. L’intelligenza artificiale è buona solo quanto la qualità dell’algoritmo e dei dati che elabora.
