AI模型告诉你，为啥巴西最可能在今年夺冠！曾精准预测前两届冠军

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说起2010年南非世界杯的最大网红，一定非「章鱼保罗」莫属！

这只位于德国海洋生物中心的神奇章鱼，不仅成功预测了德国队全部七场比赛的结果，还顺利地选出了最终的总冠军西班牙队。

不幸的是，保罗已经永远地离开了我们，但它的「遗产」却在人们预测足球比赛结果的尝试中持续存在。

在艾伦图灵研究所（The Alan Turing Institute），随着2022年卡塔尔世界杯的持续进行，三位研究员Nick Barlow、Jack Roberts和Ryan Chan决定用一种AI算法预测今年的冠军归属。

预测模型

图灵研究所的统计算法基于一款衍生于足球游戏《英超范特西》的模型「AIrsenal」（没错，从名字就能看出，该算法的发明者一定是阿森纳球迷）。

该模型借鉴了Dixon和Coles于1997年推出的足球预测经典模型。该模型将球队攻击强度、防守强度和主场优势考虑在内，并使用了贝叶斯统计计算比赛中最有可能得分的球队。

三位研究员调整了AIrsenal模型，使其更适合预测国际比赛的结果。

例如，每支国家队都最常与来自同一大洲的球队比赛，例如巴西自2019年之后就没有与任何欧洲球队比赛过。这可能会在预测来自不同大洲的球队之间的结果时产生偏差。

为了解决这个问题，研究员引入了不同大洲联合会间的「相对优势参数」，对模型进行了修正。

训练数据

为了精准预测2022年世界杯的冠军，首先需要用过去的数据对模型训练。

三位图灵院的研究员采用GitHub用户martj42编制的国际足球比赛综合数据库——该数据库记录了自1872年以来，每场足球比赛的详细结果。

在训练数据中，世界杯正赛（2002年之后）和近期比赛的权重，要依次大于洲际锦标赛、预选赛和友谊赛。研究员还将FIFA官方排名输入到模型中，以提供对球队表现的最新估计。

值得一提的是，研究员也在新闻稿中说明，他们的模型并没有将「球员」、「点球」和「地点/天气/其他」等因素考虑在内，却仍然成功预测了2014年和2018年世界杯的冠军德国和法国。

预测结果

最终，通过这个AI模型以及100,000次实验结果，艾伦图灵研究所分别对「最终冠军」以及「英格兰和威尔士队的成绩」进行了预测，最终给出了两份报告。

最终冠军预测

通过上表我们可以发现，在100,000次测试结果中，巴西有接近25,000次都赢得了最终的冠军，夺冠概率大约为25%。

比利时和阿根廷分别是夺冠的第2和第3大热门，概率分别为18%和13.5%。

此外，夺冠概率4-10位的球队分别是法国（11%）、英格兰（7.5%）、西班牙（4.5%）、荷兰（4.4%）、丹麦（3.1%）、葡萄牙（3.0%）和克罗地亚（2.2%）——清一色是欧洲球队。

大英两兄弟成绩预测

根据AI模型对英格兰和威尔士队的成绩模拟，威尔士有超过一半的概率（52%）止步小组赛。

英格兰则情况稍好，只有20%的概率无缘小组出线，不过模型仍认为他们有70%的概率止步8强，并不看好「三狮军团」的夺冠前景。

不知这样的预测，远在英伦半岛的英格兰球迷，是否会同意呢。

其他模型同样看好巴西

无独有偶。

最近，来自卢森堡大学、慕尼黑工业大学和多特蒙德工业大学的联合研究团队，也利用2002、2006、2010、2014和2018五届世界杯的数据，结合各支球队的结构和各国GDP等参数对「随机森林模型」进行了训练，以此预测2022年世界杯的冠军归属。

最终结果显示，巴西队进入决赛的概率为23.5%，并有15%的概率最终夺冠，在32强中高居榜首。夺冠概率2-5位的球队分别是：阿根廷、荷兰、德国和法国。

联合研究团队AI模型对最终冠军的预测，与艾伦图灵研究所的研究结果如出一辙。由此看来，「桑巴军团」加冕第六颗星——还真是指日可待呢！

最后我们也必须承认，虽然利用AI去预测比赛结果具有一定科学性，巴西、比利时和阿根廷等球队也确实是本届大赛的最大热门，但模型绝对不可能将全部因素都涉及到。

无论AI模型有多精准，足球永远是一种随机游戏。

绿茵场上那波诡云谲的不可预测因素，或许才是我们喜欢、并深深热爱它的原因。

参考资料：

https://www.zeileis.org/news/fifa2022/

https://www.eurekalert.org/news-releases/971175

https://www.turing.ac.uk/blog/can-our-algorithm-predict-winner-2022-football-world-cup

https://www.iflscience.com/ai-has-run-100-000-simulations-and-predicted-the-2022-world-cup-winner-66314

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