Hace unas semanas, me invitaron a unirme a la Fantasy Premier League de mi redacción. Como un entusiasta nuevo empleado estadounidense en un periódico británico, por supuesto acepté la oportunidad de unirme para armar un equipo imaginario de jugadores de la vida real y anotar puntos en función de su rendimiento estadístico real. Uno no quiere ser grosero, después de todo.
Fue entonces cuando empezaron los problemas, el principal de ellos que no tenía idea de a quién seleccionar para mi equipo. Disfruto del fútbol como experiencia estética pero no tanto como analítica; No soy un gran estudioso de las formaciones, la forma, el mercado de transferencias, los informes de lesiones o la política de gestión. Así que busqué el atajo que cualquier empirista despistado con una computadora portátil usaría en estos días: el aprendizaje automático.
En GitHub, descubrí el código desarrollado por algunos programadores reales para un sistema llamado AIrsenal y lo robé, lo implementé en mi máquina. AIrsenal utiliza un “enfoque bayesiano”, estima una “distribución condicional”, aprovecha la “integración de Monte Carlo” y utiliza más de un par de letras griegas en sus matemáticas subyacentes. Seleccione, copie, pegue, ingrese. Una cortina de números verdes en bloques brotó de mi ventana negra de terminal, simulando encuentros que aún no se jugaron, goles que aún no se marcaron, victorias que aún no se celebraron.
Así, la inteligencia artificial reunió a mi equipo de fantasía; todo lo que hice fue obedecer sus instrucciones. Esto era profundamente actual y un poco extraño, no solo fútbol de fantasía sino fútbol de fantasía artificial. Sin embargo, estuve y sigo estando completamente orgulloso de “mi” creación; después de todo, había aparecido en mi pantalla. En honor a otros influyentes recién llegados a la (real) Premier League, mi equipo se llama American Billionaire (AB). No tengo planes de desobedecer las recomendaciones de la computadora en los próximos meses.
La FPL gobierna rápidamente: obtienes 100 millones de libras esterlinas para armar un escuadrón de fantasía de 15 jugadores de la vida real. Mientras juegan en juegos de la vida real, usted gana puntos de un menú basado en su desempeño (p. ej., gol del mediocampista = 5, portería a cero del portero = 4). Cada semana, puedes comprar y vender jugadores, cuyos precios fluctúan según su popularidad. Casi nueve millones de personas están jugando actualmente.
“Las computadoras son inútiles”, dijo una vez Picasso. “Solo pueden darte respuestas”. Pablo tiene razón, pero las respuestas (mi lista de fantasía, el resultado de una fría optimización matemática) sugirieron las preguntas. ¿Quiénes son estos futbolistas humanos que la computadora había adivinado en su furia de cálculo? tenía que saber En lugar de divorciarme de la humanidad del deporte, la IA me acercó más.
Cuando Bruno Guimarães del Newcastle apareció en mi escuadrón, el resultado de un algoritmo invisible, aprendí todo lo que pude sobre el hombre real. Es hijo de un taxista brasileño y lleva el número de taxi de su padre, 39, en la camiseta. Reece James del Chelsea, lateral derecho del American Billionaire, soñaba con jugar para el club (Chelsea, no AB) cuando era un niño pequeño pateando una pelota toda la noche en el parque local. Y Anthony Elanga del Manchester United, mediocampista de reserva de AB, habla francés y sueco con fluidez, y aspira a aprender español y portugués.
Hay un poder democratizador de la tecnología. Tiene la capacidad de mejorar la calidad del conocimiento humano y acelerar su difusión. Este poder nos sumerge más rápido y más profundamente en actividades, donde todos podemos extraer las ricas vetas de su núcleo. Pero mientras tanto, podía imaginar murmullos y objeciones en la sala de redacción: ¡está haciendo trampa!
Hablé con los desarrolladores de AIrsenal, Nick Barlow y Jack Roberts, ex físicos de partículas y ahora investigadores del Instituto Alan Turing en Londres. Como la mayoría de las buenas ideas, AIrsenal comenzó, hace unos cuatro años, como una conversación en un tren.
“El problema no está en la complejidad del juego, está en obtener la información”, dijo Barlow. “Lees los periódicos y sabes que este jugador está discutiendo con el técnico o que está a punto de ser vendido al Barcelona. Nuestro algoritmo no sabe nada como esto”.
Roberts agregó: “Es mucho más difícil representar el estado del mundo de la FPL que un tablero de ajedrez o de go”.
Sin embargo, AIrsenal (las opiniones sobre la pronunciación difieren) ha tenido sus momentos oraculares. “Tenemos nuestro propio movimiento 37”, dijo Barlow, haciendo referencia al increíblemente hermoso movimiento de AlphaGo AI en 2016. “Escogió a Joe Hart cuando se mudó a Burnley”. También evitaron a Mohamed Salah del Liverpool cuando regresó de la Copa Africana de Naciones el año pasado, una jugada impopular pero sabia, resultó. “Tal vez fue la falta de emoción de AIrsenal”, dijo Roberts.
También pregunté sobre la ética de mi decisión y me sentí gratamente aliviado. Se necesita un cierto nivel de experiencia solo para ejecutar el código, dijeron (seleccionar, copiar, pegar, ingresar) y mi enfoque es solo una forma diferente de lograr lo que podría haber obtenido, por ejemplo, leyendo chismes sobre David Moyes en Twitter. . “Cuanto más, mejor”, dijo Barlow. “Yo, por mi parte, doy la bienvenida a nuestros señores robots”.
AIrsenal terminó 976,423º la temporada pasada, sólidamente en el 10 por ciento superior. Si alguna vez ganan el primer premio, la junta de ética del Instituto Alan Turing ha decretado que sus creadores lo den a la caridad, y les parece bien. planeo hacer lo mismo.
Mientras escribo, AB se sienta tercero desde abajo, en la zona de descenso.
Oliver Roeder es el periodista de datos sénior de FT de EE. UU. y autor de “Siete juegos: una historia humana(WW Norton)
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