14日晚，四年一度的足球盛典，2018年FIFA世界杯，即将在俄罗斯揭开序幕。全世界球迷都想知道：今年究竟会是谁摘得最后的桂冠？预测世界杯的结果极其困难，但一群特殊的“专家”或许可以做出正确的判断。
2010年，一只名为保罗的章鱼在14场世界杯比赛中的12场比赛（包括决赛）中成功预测了胜利的球队。在八年后的今天，我们不再需要一只章鱼，因为我们拥有了更科学的专家：一个模拟了10万次世界杯球赛的人工智能。
2018年，来自德国多特蒙德工业大学、慕尼黑理工大学以及比利时根特大学的一组研究人员认为最好让电脑去完成繁重的工作。为此，他们尝试用人工智能去预测世界杯冠军。根据模拟结果，最有望夺冠的国家是西班牙，其次是德国和巴西，法国、比利时和阿根廷紧随其后。
该团队使用大量因子建立了一个机器学习模型，这些因子包括国际足联排名、每个国家人口、国内生产总值（GDP）、单一俱乐部的球员人数、俱乐部球员的平均年龄以及每个人都赢得冠军联赛决赛的数量。然后团队将这些数据与大型博彩公司的赔率数据进行匹配，并运行模拟了10万次世界杯足球比赛，最终计算出每支球队在小组赛阶段的得胜概率。团队用这样的方法陆续计算了后续比赛，直至决赛。
下表显示了每个球队在小组赛中的几率。
下表显示了整个比赛的球队赔率和最有可能的赢家。根据研究人员的计算，西班牙是最有可能的获胜者，得胜概率略高于德国。
然而有趣的是，夺冠热门德国队也是最有可能进入淘汰赛的队伍。
研究人员解释说，这是因为德国队在半决赛中击败西班牙队的可能性最大，但是这相当难以做到，因此德国有更大的几率被淘汰出局。
当然，现阶段我们对这些预测仅持保留态度。即便是研究人员也不相信实验结果会有多大的影响力，他们告诉Motherboard：“准确的比赛预测仍然相当不可能。”
此外，机器学习尚且不能解决一些突发事件。例如，西班牙前几天经历团队内部调整，解雇并替换了他们的教练，这件事情在西班牙国内引发轩然大波。像这样的意外情况，机器学习模型无法及时考虑到。也正因此，它在学习过程中使用的一些已经过时的特征，可能会对训练结果造成不利影响。
（原文来自：Motherboard，参考链接：This AI Simulated the 2018 World Cup 100,000 Times to Predict a Winner；智东西编译）
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