Тъй като Световното първенство по футбол през 2026 г. обединява повече нации, повече мачове и повече вълнение, конкуренцията извън терена се засили сред водещите китайски модели с изкуствен интелект, които са подложени на изпитание при прогнозиране на резултатите от едно от най-големите спортни събития в света.
Домакин на 23-ото издание на световното първенство по футбол, в което участват 48 отбора, са САЩ, Канада и Мексико. Той отвори врати в четвъртък и ще продължи до 19 юли.
Няколко големи китайски езикови модела, включително Qwen, DeepSeek, Kimi и MiniMax, пуснаха функции за прогнозиране, превръщайки турнира в нова тестова площадка за разсъждения и анализ на данни, задвижвани от AI.
„Като едно от най-гледаните спортни събития по света, Световното първенство предлага на компаниите с изкуствен интелект рядка възможност да покажат изчислителната мощ и аналитичните умения на своите LLM пред по-широка аудитория“, каза Гуо Тао, член на Китайската асоциация за изкуствен интелект и старши експерт по изкуствен интелект.
Няколко AI платформи излязоха с интерактивни кампании. Например Кими от Moonshot AI стартира фонд за награди от 1 трилион токена, позволявайки на потребителите да споделят награди чрез правилно прогнозиране на победителите в мача и крайния шампион. Токенът се отнася до най-малката единица данни, обработвана от AI модели.
Qwen на Alibaba Group представи специален асистент за прогнозиране на мачове, като същевременно предлага предизвикателства за прогнозиране човек срещу AI.
Световното първенство обаче разкри и ограниченията на настоящите AI модели, когато става въпрос за анализиране и прогнозиране на резултатите от спортни събития. Например, преди първия мач от група C между Бразилия и Мароко в неделя, големите LLM направиха прогнози в полза на Бразилия въз основа както на исторически данни, така и на статистически индикатори. Мачът завърши наравно 1-1.
Гуо каза, че докато AI може да анализира исторически данни и статистически модели, той все още се бори да предскаже точно резултатите в реалния свят, особено в спорта.
Той посочи, че футболните мачове се влияят от широк набор от фактори във физическия свят и такива променливи са силно несигурни и трудни за количествено определяне с помощта на фиксирани AI модели, което прави прецизните прогнози по същество предизвикателни.
Ограниченията на настоящите модели на изкуствен интелект също бяха подчертани от Wang Zhongyuan, президент на Академията за изкуствен интелект в Пекин, на тазгодишната конференция BAAI, проведена миналата седмица.
Уанг каза, че докато LLM стават все по-способни да решават проблеми в дигиталния свят, много предизвикателства във физическия свят остават извън техния обсег. В резултат на това следващият етап от развитието на ИИ постепенно ще премине от „предсказване на следващия токен“ към „предсказване на следващото физическо състояние“, добави той.
Попитан защо технологичните компании пускат функции за прогнозиране на AI за спорта, когато процентът на точност е сравнително нисък, Гуо, експерт от Китайската асоциация за изкуствен интелект, каза, че тенденцията отчасти отразява нарастващия натиск на конкуренцията в индустрията.
„Тъй като конкуренцията на пазара на LLM се засилва, технологичната диференциация става все по-трудна. Компаниите с нетърпение търсят нови канали, за да се разграничат от своите конкуренти“, каза той.
Тъй като технологията за изкуствен интелект се развива, просто конкурирането на параметъра за размер не е достатъчно, каза Гуо. „Пазарът обръща по-малко внимание на това колко голям е моделът и повече внимание на това дали може да достави ценни услуги в сценарии от реалния свят и да реши практически проблеми за потребителите“, добави той.
Ху Янпин, професор в Шанхайския университет по финанси и икономика, каза, че LLM и агентите на ИИ вече се развиват от системи, ориентирани към разговори, в системи, ориентирани към задачи, като същевременно преминават отвъд предварителното обучение към непрекъснато учене и по-широко възприемане на реалния свят.
„Проучвателни проекти, като прогнози за мачове от Световната купа, могат да помогнат за ускоряване на тази еволюция“, каза Ху. „Рамка на способностите, изградена около възприемане, взаимодействие, вземане на решения и сътрудничество, е това, от което се нуждаят бъдещите агенти с ИИ, ориентирани към задачи.“
Благодарение на chinadaily.com.cn
Моля, посетете: