(ملحوظة: هذه المقالة جزء من سلسلة مستمرة توثق تجربة استخدام الذكاء الاصطناعي لملء أقواس NCAA ومعرفة مدى نجاحها مقابل سنوات من الخبرة البشرية. المقال الأصلي هو كما يلي.)
هذا هو الإدخال الأخير في سلسلتي حول استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في لعب مجموعات March Madness. مثل معظم القصص، كنت أتمنى أن تكون لهذه القصة نهاية سعيدة. للأسف، من الأفضل تلخيص تجربتي باستخدام ChatGPT للمساعدة في ملء أقواس بطولة NCAA الخاصة بي على النحو التالي: إغلاق، ولكن لا يوجد سيجار.
ومع ذلك، ما زلت أعتبر التجربة ناجحة.
قد يبدو ذلك غريبًا عندما يأتي من شخص لم يفز. لكن أحد أكبر الدروس المستفادة من هذا التمرين هو ذلك لقد حسّن الذكاء الاصطناعي عمليتي أكثر من تحسين اليقين. وبعبارة أخرى، فقد ساعدني على التفكير بشكل أفضل، حتى لو لم يتمكن من القضاء على الجنون.
في الأسبوع الماضي، شعرت بسعادة غامرة لأنني حصلت عليها 13 فريقًا من أصل 16 فريقًا على حق. كانت أقواسي تحوم بالقرب من قمة الترتيب، وبدأت أعتقد أنني قد أتمكن من تحقيق ذلك بالفعل. ثم جاءت الفوضى الكلاسيكية التي شهدها شهر مارس.
في حوض السباحة الذي يضم 65 قوسًا، ما زلت بالقرب من القمة – مقيدًا بالمركز الثاني في إحدى الشرائح ومقيدًا بالمركز السادس في قوس آخر – وهو ما لا يعد كارثة. لقد تقدمت أريزونا وميشيغان بشكل صحيح على جانب واحد من القوس، لكنني أخطأت تمامًا على الجانب الآخر. كنت أتوقع أن يلتقي ديوك وفلوريدا في الدور قبل النهائي، مع فوز ديوك في النهاية بكل شيء. كانت هناك عدالة كارمية معينة في ديوك وانتهى بها الأمر على الطرف المتلقي من أسلوب لايتنر السلام عليك يا مريم، لكنها أنهت أيضًا فرصتي في الفوز.
ومع ذلك، عند دخولي النخبة الثمانية، كانت أقواسي في النسبة المئوية 98 من أصل 26 مليون إدخال على ESPN. لا أستطيع أن أقول بصراحة أنني كنت سأصل إلى هناك لولا مساعدة الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك، لقد خرجت بمجموعة من الدروس التي سأستخدمها في العام المقبل – لأنني نعم، أفعل هذا مرة أخرى.
عملية أفضل، نفس الجنون
الوجبات الجاهزة المركزية بسيطة.
لم ينتج الذكاء الاصطناعي معجزة، لكنه أنتج عملية أفضل.
بدلاً من ملء شريحة بناءً على حدس غامض، أو أبرز الأحداث الأخيرة، أو أي فريق يبدو أنه لا يهزم بعد ظهر يوم السبت، كان لدي طريقة أكثر تنظيماً للتفكير في هذا المجال. لقد ساعدني الذكاء الاصطناعي في تنظيم القرار، ومقارنة النتائج المحتملة مع الاختيارات المتناقضة ذات الاتجاه الأعلى، وإبراز بعض المتغيرات الأكثر أهمية في اللعب بالبطولة.
نجح هذا الإطار. لقد حددت العديد من أقوى الفرق بشكل صحيح. لقد منعتني من ارتكاب بعض الأخطاء الكسولة المعتادة. لقد دفعني ذلك نحو فئة أكثر انضباطًا وأقل عاطفية.
ما لم تفعله هو إلغاء قوانين كرة السلة ذات الإقصاء الفردي.
وهذا تمييز مهم، وينطبق على ما هو أبعد من الرياضة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الحكم. لا يمكن إزالة التقلبات.
ضع المزيد من الوزن على الزخم في أواخر الموسم
أحد أوضح الدروس المستفادة من هذه البطولة هو أنني لم أمنح الفضل الكافي للفرق التي كانت ساخنة في الوقت المناسب.
من أين أتت إلينوي وأيوا؟
نعم، كان كلاهما فريقًا جيدًا في ما كان من الواضح أنه أقوى مؤتمر في البلاد هذا العام. لكنني لم أرهم يخرجون المصنف رقم 1 في فلوريدا والمصنف رقم 2 في هيوستن. لقد كانوا يصلون إلى ذروتهم في وقت متأخر، ولم أقم بالوزن بالقدر الكافي.
في العام المقبل، سأولي اهتمامًا أكبر لمن يلعب أفضل ما لديه في كرة السلة في شهر مارس، بدلاً من الاعتماد بشكل كبير على مقاييس الموسم بأكمله. بالطبع، لا تزال السيرة الذاتية التي تمتد على مدار موسم أمرًا مهمًا. لكن في بطولة مثل هذه، قد يكون الشكل مهمًا بقدر أهمية الجودة الأساسية.
من الناحية التجارية، هذا هو الفرق بين تقييم الشركة على أساس اثني عشر شهرًا من النتائج والاعتراف بأن شيئًا ذا معنى قد تغير في الأسابيع الستة الماضية.
التركيز على المدربين وليس اللاعبين فقط
لقد خرجت أيضًا مقتنعًا بأنني أعاني من نقص الوزن في التدريب.
نعم، اللاعبون هم الموجودون على الأرض. لكن المدربين مهمون بشكل كبير في شهر مارس، خاصة في النظام الفردي حيث يمكن للإعداد والتعديلات والاستبدالات ورباطة الجأش أن تؤثر على موسم كامل.
ذكّر دان هيرلي الجميع، مرة أخرى، لماذا يتمتع بهذه القوة في هذه البيئة. جون شير؟ ليس كثيرا.
في العام المقبل، سأقضي المزيد من الوقت في البحث عن المدربين الذين أظهروا باستمرار قدرتهم على التغلب على فوضى بطولة كرة السلة. الموهبة لا تزال هي الأساس. لكن التدريب غالباً ما يكون مضاعفاً للقوة.
قبول حدود التنبؤ
قد يكون هذا هو الدرس الأكبر على الإطلاق.
يعد التنبؤ – حتى عندما يكون مدعومًا بالذكاء الاصطناعي – جيدًا في تحديد الأنماط الواسعة. إنها أقل موثوقية عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ الدقيق بما سيفعله شخص معين، أو فريق معين، في يوم محدد.
يتكون فريق كرة السلة الجامعي من خمسة مراهقين فقط على الأرض في وقت واحد. مراهقون موهوبون جدًا، نعم، لكنهم ما زالوا مراهقين. وأي شخص قضى وقتًا مع الشباب يعرف أنهم يمرون بفترات صعود وهبوط، وتقلبات مزاجية، وأيام رائعة، وأيام سيئة، ولحظات عندما يتغير كل شيء فجأة. في بعض الأحيان تحدث تلك التقلبات في منتصف مباراة البطولة.
إذا كانت هذه المطابقات هي الأفضل من بين خمسة أو الأفضل من بين سبعة، فسيكون هناك عدد أقل من المفاجآت. ولكن في بيئة فردية، يكون من الأسهل على سندريلا أن تقوم بالرقصة الأخيرة.
وهذا ليس فشلاً للذكاء الاصطناعي. إنه مجرد تذكير بأن بعض البيئات صاخبة بطبيعتها. تم تصميم البطولة لتحويل الحواف الصغيرة إلى نتائج مثيرة. لهذا السبب نشاهد.
في العالم الحقيقي، غالبًا ما يكون الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة مما هو عليه في مجموعة الأقواس
تعتبر حمامات السباحة اختبارًا لا يرحم بشكل خاص.
هنا، كان علي أن أكون على حق بشأن ما إذا كانت ولاية كونيتيكت ستهزم ديوك. لم يكن هناك الفضل الجزئي في تحديد كلاهما على أنهما فريقان ممتازان. لقد كانت ثنائية بحتة: الفوز أو الخسارة، الصواب أو الخطأ.
في العالم الحقيقي، العديد من القرارات التي أستخدم فيها الذكاء الاصطناعي لا تعمل بهذه الطريقة.
منذ سنوات مضت، قال أحد أساتذتي إنه كلما كان الاختيار أصعب، كلما قلّت أهمية القرار. هناك الكثير من الحكمة في ذلك. إذا طلبت منك الاختيار بين سيارة يوغو قديمة وسيارة بورش ماكان، فسوف تقرر على الفور. وإذا اخترت يوغو بطريقة أو بأخرى، فسوف تندم عليه لبقية حياتك. ولكن إذا طلبت منك الاختيار بين سيارة بورش ماكان وسيارة BMW X3، فجأة يكون لديك قرار حقيقي. يمكنك مقارنة الموثوقية والراحة والمواصفات والأداء. ولكن من المحتمل أن ينتهي بك الأمر بالحصول على سيارة ممتازة.
هذه هي الطريقة التي يكون بها الذكاء الاصطناعي مفيدًا في العديد من بيئات العالم الحقيقي. قد لا يحدد دائمًا الخيار الأفضل منفردًا بعد فوات الأوان، ولكن يمكنه في كثير من الأحيان تضييق المجال ليشمل عدة خيارات قوية جدًا. وهذا لا يزال ذا قيمة كبيرة.
وينطبق الشيء نفسه على الاستثمار والتخطيط والبحث. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد المسارات الواعدة والنتائج المحتملة والخيارات المعقولة. هل ستختار دائمًا الفائز على الإطلاق؟ بالطبع لا. ولكن يمكن أن يبعدك عن الأخطاء الواضحة ويساعدك على اتخاذ قرار مستنير.
اقتراحات وليس قرارات
بالنسبة لي، هذه هي الطريقة الأكثر صحة للتفكير في الذكاء الاصطناعي.
قمنا مؤخرًا بزيارة ليما، بيرو، واستخدمت ChatGPT على نطاق واسع للمساعدة في تحديد ما يجب رؤيته ومكان تناول الطعام. هل كانت الأماكن التي زرناها هي أفضل عشرة خيارات على الإطلاق في المدينة؟ ليس لدي أي فكرة. لكن هل كنا سعداء بالرحلة؟ قطعاً. هل لدي أي شعور طويل بالضياع؟ لا شيء على الإطلاق.
هذا هو ما تبدو عليه المساعدة الجيدة للذكاء الاصطناعي.
فهو يساعد في فرز كميات هائلة من المعلومات ويقدم خيارات قوية. تعتمد جودة هذه الخيارات بشكل كبير على جودة المطالبة. كلما شرحت اهتماماتك وقيودك وميزانيتك وتفضيلاتك بشكل أكثر وضوحًا، أصبحت الاقتراحات أفضل.
لكنها لا تزال اقتراحات.
نحن لم نقترب بأي حال من الأحوال من النقطة التي يجب على أي شخص فيها تسليم المسؤولية عن حياته إلى نموذج الذكاء الاصطناعي. ولا ينبغي لنا أن نريد ذلك.
ما سأفعله بشكل مختلف في العام المقبل
في العام المقبل، سأضع وزنًا أكبر على الزخم الذي حدث في أواخر الموسم، والمزيد من التركيز على التدريب، والمزيد من التركيز على التقلبات. سأكون أقل ثقة في المرشحين الضعفاء وأكثر انتباهًا للفرق التي تبدو خطيرة حتى لو قال تصنيفها خلاف ذلك.
وبنفس القدر من الأهمية، سأبدأ التمرين بفهم أفضل لما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يمكنه فعله.
يمكنه تحسين العملية. يمكن أن يزيد من حدة التحليل. يمكن أن يساعد في تنظيم عدم اليقين.
ما لا يمكنها فعله هو جعل شهر مارس يتوقف عن كونه شهر مارس.
نراكم في العام المقبل
لذا، نعم، لقد استحوذ March Madness على تجربتي في الذكاء الاصطناعي في النهاية.
لكنها أثبتت أيضًا أن التجربة كانت تستحق القيام بها.
لم يقدم الذكاء الاصطناعي شريحة مثالية. ولم يزيل عدم اليقين. ولم يجعل مني بطلا. ما فعلته هو مساعدتي على التفكير بشكل أكثر منهجية، وتقييم المجال بشكل أكثر ذكاءً، وتقديم أداء أفضل بكثير مما كنت سأحققه باستخدام الغريزة وحدها.
وهذه نتيجة ذات مغزى.
لذا، سأعود في العام المقبل – بإطار عمل أفضل قليلاً، والمزيد من التواضع، ونفس الاحترام لحقيقة أنه لا يوجد نموذج، مهما كان معقدًا، يحصل على الكلمة النهائية في شهر مارس.
إذا كنت قد تابعت هذه السلسلة على طول الطريق، شكرا على القراءة. وإذا تغلبت علي في حمام السباحة الخاص بك دون أي مساعدة من الذكاء الاصطناعي على الإطلاق، استمتع بجولة النصر قدر المستطاع.
في العام المقبل، أنا والآلة قادمون للانتقام.
التعليقات