找了這麼多學術文章，終於有把理論跟實驗結果一起呈現的論文。這篇主要在介紹「AI 是怎麼預測比賽結果」。AI透過學習上千場比賽的數據，像是球隊戰績、球員表現、主客場因素、天氣甚至裁判習慣，去計算哪一隊比較有機會贏。
研究人員用英格蘭超級聯賽(EPL英超) 20年的資料來訓練AI模型，結果發現準確率平均在70%左右，其中「神經網路」模型最厲害。雖然AI有時也會猜錯，因為像球員臨時受傷或心情不好這種事它沒辦法預測，但隨著資料越來越多，AI會越來越聰明，未來甚至可能幫人自動分析、預測，讓「看球加下注」變成一件又酷又科學的事。
從古希臘賭博到AI賽事預測
你知道嗎？其實「預測哪邊會贏」這件事已經有幾千年歷史了。
古代的希臘人會在奧運比賽上下注、羅馬人會賭角鬥士，到了今天，我們則在手機上買運彩或看AI預測誰會贏。
但最酷的是，現在不只是人會猜，AI也會自己學會預測比賽結果！
AI要怎麼學會「預測比賽」
AI預測比賽，其實就像一個很聰明的「超級球迷」
它每天都在看上千場比賽的數據，慢慢學會哪些情況會讓球隊贏或輸。
因為AI不像人會忘記，你也可以把AI當成一個會過目不忘的超級天才，
並且還是一個無敵的數學統計家。
它會分析這些資料：
- 哪隊進攻比較強，有幾%勝率。
- 哪個球員最近表現好，普通好還是超級好。
- 主場 vs 客場的勝率，實際是多少%。
- 天氣、球場大小、甚至裁判的習慣…等。
AI把這些資訊通通丟進「機器學習模型」，然後讓電腦自己去算哪一隊比較有可能贏。
就像一個不會累的分析師，24小時在幫你算機率，幫你看哪隊會贏。
實測結果：AI真的能猜中嗎？
在這篇論文，作者用英格蘭超級聯賽（EPL）2000～2020年的比賽資料，訓練AI來預測比賽結果。
結果連他自己都不敢相信！
- 一般模型準確率大約 60%
- 最厲害的神經網路模型，準確率超過 70%！
意思是什麼？
就是每10場比賽，AI能猜中7場以上。
雖然還不是100%，但比很多人靠感覺猜輸贏準多了 !
迷思：AI為什麼還會猜錯？
因為比賽中有太多變化，AI也沒辦法知道所有事。畢竟球是圓的嘛…
像是：
- 球員突然受傷，意外難以預測。
- 天氣突然變差
- 裁判誤判，收了XXXX….
- 球員今天心情不好，剛分手、吃壞肚子、熬夜…
這些都是AI很難預測的突發狀況。資料是很難收集的到，畢竟有些數據太過私人根本無法取得。 不過科學家說只要AI能再學更多資料，像是球員心理狀態或社群網路情緒，準確率還能再提升！
未來的AI：不只是幫你猜贏家
其實AI不只用來猜誰贏，還能：
- 幫教練排出最佳戰術
- 預測球員會不會受傷
- 分析哪支球隊最有冠軍相
- 甚至幫你自動下注（未來也許真的會有 😎）
簡單來說，AI正在讓看球這件事，變得更聰明、更有趣，甚至有機會幫你賺錢！
延伸閱讀：AI 也可以用來分析運彩？準確度居然高達 85%？
論文研究參考資料
本文部分內容引用自《Sports Results Prediction Model Using Machine Learning》，作者 Alden Obradović 與 Dino Kečo，刊登於 SAR Journal（Vol. 7, Issue 3, September 2024, pp. 184–189）。
該研究由波士尼亞赫塞哥維納的 International Burch University 團隊完成，探討了機器學習在體育比賽結果預測中的應用，並透過英格蘭超級聯賽 2000～2020 年的資料建立AI模型。研究結果顯示，不同演算法（如神經網路、SVM、邏輯迴歸）在比賽預測上的準確率介於 60%～70% 之間，顯示AI能有效提升運動分析與預測的準確度。
參考來源：https://www.sarjournal.com/content/73/SARJournalSeptember2024_184_189.pdf
