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Hace unas semanas, me invitaron a unirme a la Fantasy Premier League de mi redacci\u00f3n. Como un entusiasta nuevo empleado estadounidense en un peri\u00f3dico brit\u00e1nico, por supuesto acept\u00e9 la oportunidad de unirme para armar un equipo imaginario de jugadores de la vida real y anotar puntos en funci\u00f3n de su rendimiento estad\u00edstico real. Uno no quiere ser grosero, despu\u00e9s de todo. <\/p>\n
Fue entonces cuando empezaron los problemas, el principal de ellos que no ten\u00eda idea de a qui\u00e9n seleccionar para mi equipo. Disfruto del f\u00fatbol como experiencia est\u00e9tica pero no tanto como anal\u00edtica; No soy un gran estudioso de las formaciones, la forma, el mercado de transferencias, los informes de lesiones o la pol\u00edtica de gesti\u00f3n. As\u00ed que busqu\u00e9 el atajo que cualquier empirista despistado con una computadora port\u00e1til usar\u00eda en estos d\u00edas: el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
En GitHub, descubr\u00ed el c\u00f3digo desarrollado por algunos programadores reales para un sistema llamado AIrsenal y lo rob\u00e9, lo implement\u00e9 en mi m\u00e1quina. AIrsenal utiliza un “enfoque bayesiano”, estima una “distribuci\u00f3n condicional”, aprovecha la “integraci\u00f3n de Monte Carlo” y utiliza m\u00e1s de un par de letras griegas en sus matem\u00e1ticas subyacentes. Seleccione, copie, pegue, ingrese. Una cortina de n\u00fameros verdes en bloques brot\u00f3 de mi ventana negra de terminal, simulando encuentros que a\u00fan no se jugaron, goles que a\u00fan no se marcaron, victorias que a\u00fan no se celebraron.<\/p>\n
\n\nEn lugar de divorciarme de la humanidad del deporte, la IA me acerc\u00f3 m\u00e1s<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/blockquote>\n
As\u00ed, la inteligencia artificial reuni\u00f3 a mi equipo de fantas\u00eda; todo lo que hice fue obedecer sus instrucciones. Esto era profundamente actual y un poco extra\u00f1o, no solo f\u00fatbol de fantas\u00eda sino f\u00fatbol de fantas\u00eda artificial. Sin embargo, estuve y sigo estando completamente orgulloso de \u201cmi\u201d creaci\u00f3n; despu\u00e9s de todo, hab\u00eda aparecido en mi pantalla. En honor a otros influyentes reci\u00e9n 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 pr\u00f3ximos meses.<\/p>\n
La FPL gobierna r\u00e1pidamente: obtienes 100 millones de libras esterlinas para armar un escuadr\u00f3n de fantas\u00eda de 15 jugadores de la vida real. Mientras juegan en juegos de la vida real, usted gana puntos de un men\u00fa basado en su desempe\u00f1o (p. ej., gol del mediocampista = 5, porter\u00eda a cero del portero = 4). Cada semana, puedes comprar y vender jugadores, cuyos precios fluct\u00faan seg\u00fan su popularidad. Casi nueve millones de personas est\u00e1n jugando actualmente.<\/p>\n
\u201cLas computadoras son in\u00fatiles\u201d, dijo una vez Picasso. \u201cSolo pueden darte respuestas\u201d. Pablo tiene raz\u00f3n, pero las respuestas (mi lista de fantas\u00eda, el resultado de una fr\u00eda optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica) sugirieron las preguntas. \u00bfQui\u00e9nes son estos futbolistas humanos que la computadora hab\u00eda adivinado en su furia de c\u00e1lculo? ten\u00eda que saber En lugar de divorciarme de la humanidad del deporte, la IA me acerc\u00f3 m\u00e1s.<\/p>\n
\nCuando Bruno Guimar\u00e3es del Newcastle<\/strong> apareci\u00f3 en mi escuadr\u00f3n, el resultado de un algoritmo invisible, aprend\u00ed todo lo que pude sobre el hombre real. Es hijo de un taxista brasile\u00f1o y lleva el n\u00famero de taxi de su padre, 39, en la camiseta. Reece James del Chelsea, lateral derecho del American Billionaire, so\u00f1aba con jugar para el club (Chelsea, no AB) cuando era un ni\u00f1o peque\u00f1o pateando una pelota toda la noche en el parque local. Y Anthony Elanga del Manchester United, mediocampista de reserva de AB, habla franc\u00e9s y sueco con fluidez, y aspira a aprender espa\u00f1ol y portugu\u00e9s.<\/p>\n
Hay un poder democratizador de la tecnolog\u00eda. Tiene la capacidad de mejorar la calidad del conocimiento humano y acelerar su difusi\u00f3n. Este poder nos sumerge m\u00e1s r\u00e1pido y m\u00e1s profundamente en actividades, donde todos podemos extraer las ricas vetas de su n\u00facleo. Pero mientras tanto, pod\u00eda imaginar murmullos y objeciones en la sala de redacci\u00f3n: \u00a1est\u00e1 haciendo trampa!<\/p>\n
Habl\u00e9 con los desarrolladores de AIrsenal, Nick Barlow y Jack Roberts, ex f\u00edsicos de part\u00edculas y ahora investigadores del Instituto Alan Turing en Londres. Como la mayor\u00eda de las buenas ideas, AIrsenal comenz\u00f3, hace unos cuatro a\u00f1os, como una conversaci\u00f3n en un tren. <\/p>\n
\u201cEl problema no est\u00e1 en la complejidad del juego, est\u00e1 en obtener la informaci\u00f3n\u201d, dijo Barlow. \u201cLees los peri\u00f3dicos y sabes que este jugador est\u00e1 discutiendo con el t\u00e9cnico o que est\u00e1 a punto de ser vendido al Barcelona. Nuestro algoritmo no sabe nada como esto\u201d.<\/p>\n