هوش مصنوعی چگونه قهرمان جام جهانی ۲۰۲۶ را پیش‌بینی می‌کند؟

هر چهار سال یک‌بار، وقتی جام جهانی شروع می‌شود، یک سؤال همه‌جا تکرار می‌شود:

کدام تیم قهرمان جام جهانی خواهد شد؟

قبلاً جواب این سؤال بیشتر حدس و گمان بود. اما حالا یک «بازیکن جدید» وارد این بازی شده است: هوش مصنوعی.

شاید تیترهایی مثل این‌ها دیده باشید:

• «ابررایانه شانس قهرمانی جام جهانی ۲۰۲۶ را اعلام کرد»
• «اسپانیا، برزیل یا آرژانتین؛ انتخاب هوش مصنوعی برای جام جهانی.»
• «هوش مصنوعی قهرمان جام جهانی را پیش‌بینی کرد»

اما آیا کامپیوترها واقعاً می‌توانند آینده را ببینند؟ آیا هوش مصنوعی از قبل می‌داند چه تیمی قهرمان می‌شود؟
پاسخ کوتاه خیر است؛ اما روشی که هوش مصنوعی برای پیش‌بینی مسابقات فوتبال استفاده می‌کند، آن‌قدر هوشمندانه است که گاهی نتایج بسیار دقیقی ارائه می‌دهد. در ادامه قدم‌به‌قدم بررسی می‌کنیم این پیش‌بینی‌ها چگونه انجام می‌شوند.

هوش مصنوعی چگونه نتیجه مسابقات فوتبال را پیش‌بینی می‌کند؟

اول از همه باید یک تصور اشتباه را کنار بگذاریم.
هوش مصنوعی آینده را پیش‌بینی نمی‌کند؛ بلکه احتمال وقوع اتفاقات مختلف را محاسبه می‌کند.
می‌توان هوش مصنوعی را شبیه دانش‌آموزی دانست که در ریاضی بسیار قوی است. او هیچ جادویی بلد نیست و از آینده خبر ندارد؛ فقط می‌تواند حجم بسیار زیادی از اطلاعات را تحلیل کند و بر اساس آن‌ها احتمال رخ دادن هر نتیجه را محاسبه کند.
به همین دلیل، خروجی هوش مصنوعی همیشه یک «احتمال» است، نه یک پیش‌گویی قطعی.

داده‌های فوتبال از کجا جمع‌آوری می‌شوند؟

برای اینکه هوش مصنوعی بتواند چیزی را پیش‌بینی کند، ابتدا باید اطلاعات زیادی در اختیار داشته باشد. هر مسابقه فوتبال هزاران داده مختلف تولید می‌کند که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
این داده‌ها شامل مواردی مانند تعداد گل‌ها، تعداد شوت‌ها، مالکیت توپ، پاس‌های موفق، عملکرد بازیکنان، میزان دوندگی، خطاها، کارت‌ها و ده‌ها شاخص دیگر هستند.
در مسابقات حرفه‌ای، این اطلاعات به‌صورت دستی جمع‌آوری نمی‌شوند. دوربین‌های متعدد در ورزشگاه حرکت بازیکنان و توپ را لحظه‌به‌لحظه ثبت می‌کنند و سامانه‌های تحلیل ورزشی موقعیت، سرعت و عملکرد هر بازیکن را اندازه می‌گیرند. به همین دلیل، تنها یک مسابقه فوتبال می‌تواند میلیون‌ها نقطه داده (Data Point) تولید کند.

شرکت‌هایی مانند Stats Perform که برند Opta را در اختیار دارد، از مشهورترین مجموعه‌هایی هستند که این داده‌های آماری را برای باشگاه‌ها، رسانه‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی تولید می‌کنند.

هوش مصنوعی چگونه از این داده‌ها یاد می‌گیرد؟

بعد از اینکه اطلاعات مسابقات جمع‌آوری شد، نوبت به یادگیری هوش مصنوعی می‌رسد.
هوش مصنوعی هزاران مسابقه گذشته را بررسی می‌کند تا الگوها را پیدا کند. مثلاً متوجه می‌شود تیم‌هایی که موقعیت گل بیشتری ایجاد می‌کنند، معمولاً شانس بیشتری برای برد دارند یا تیم‌هایی که دفاع منظم‌تری دارند، کمتر گل می‌خورند.
به‌تدریج، هوش مصنوعی از این اطلاعات یاد می‌گیرد که هر تیم چه نقاط قوت و ضعفی دارد. هرچه مسابقات بیشتری بررسی شوند، شناخت هوش مصنوعی از تیم‌ها هم دقیق‌تر می‌شود.

شبیه‌سازی هزاران جام جهانی

حالا نوبت به جالب‌ترین بخش ماجرا می‌رسد.
هوش مصنوعی فقط یک بار نتیجه جام جهانی را حدس نمی‌زند؛ بلکه مسابقات را هزاران یا حتی میلیون‌ها بار در رایانه اجرا می‌کند؛ درست مثل اینکه یک بازی رایانه‌ای را بارها از اول شروع کنید.
ممکن است در یک شبیه‌سازی اسپانیا قهرمان شود، در شبیه‌سازی بعدی فرانسه و در اجرای بعدی برزیل یا آرژانتین.
بعد از پایان همه این شبیه‌سازی‌ها، هوش مصنوعی بررسی می‌کند هر تیم چند بار قهرمان شده است. اگر مثلاً اسپانیا در ۱۶ درصد این شبیه‌سازی‌ها قهرمان شده باشد، نتیجه می‌گیرد که شانس قهرمانی اسپانیا حدود ۱۶ درصد است.
این یعنی هوش مصنوعی نمی‌گوید «اسپانیا حتماً قهرمان می‌شود»، بلکه می‌گوید «بر اساس اطلاعاتی که در اختیار دارم، اسپانیا بیشترین شانس قهرمانی را دارد.»

ابررایانه چیست و چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟

این دو مفهوم معمولاً با هم اشتباه گرفته می‌شوند، اما در واقع کاملاً متفاوت‌اند.
هوش مصنوعی مثل «مغز» است؛ یعنی سیستمی که از داده‌ها یاد می‌گیرد، آن‌ها را تحلیل می‌کند و بر اساس آن‌ها نتیجه‌گیری می‌کند.
ابررایانه مثل «یک ماشین بسیار قدرتمند» است؛ یعنی سیستمی که فقط وظیفه دارد محاسبات خیلی سنگین را در زمان بسیار کوتاه انجام دهد.
به زبان ساده، هوش مصنوعی تصمیم می‌گیرد و الگو پیدا می‌کند، اما ابررایانه فقط کمک می‌کند این محاسبات سریع‌تر انجام شوند.
پس وقتی در خبرها می‌شنویم «ابررایانه اوپتا»، منظور این نیست که خودِ ابررایانه فکر می‌کند یا پیش‌بینی انجام می‌دهد. در واقع:
«یک سیستم بسیار قدرتمند است که به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند میلیون‌ها محاسبه و شبیه‌سازی را در مدت کوتاه انجام دهند.»

ابررایانه اوپتا (Opta) چگونه شانس قهرمانی تیم‌ها را محاسبه می‌کند؟

یکی از شناخته‌شده‌ترین مدل‌های پیش‌بینی فوتبال متعلق به شرکت Stats Perform و برند Opta است. این مجموعه سال‌هاست داده‌های آماری مسابقات فوتبال را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند و گزارش‌های آن توسط رسانه‌های معتبر ورزشی در سراسر جهان منتشر می‌شود.
اوپتا با استفاده از اطلاعات هزاران مسابقه، قدرت تیم‌ها را ارزیابی می‌کند و سپس جام جهانی را میلیون‌ها بار شبیه‌سازی می‌کند. در پایان این فرآیند، برای هر تیم درصدی به عنوان احتمال قهرمانی اعلام می‌شود.
نکته مهم این است که این درصدها تضمین‌کننده قهرمانی نیستند؛ بلکه تنها نشان می‌دهند کدام تیم‌ها، بر اساس داده‌های موجود، شانس بیشتری نسبت به سایر رقبا دارند.

آیا فقط اوپتا از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی فوتبال استفاده می‌کند؟

خیر. اوپتا فقط یکی از شناخته‌شده‌ترین مجموعه‌های تحلیل داده‌های فوتبال است و تنها مجموعه‌ای نیست که از داده‌ها و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتایج مسابقات استفاده می‌کند.در دنیا شرکت‌ها و گروه‌های تحلیلی مختلفی وجود دارند که با استفاده از روش‌های آماری و هوش مصنوعی، شانس برد یا قهرمانی تیم‌ها را محاسبه می‌کنند. هر کدام از این مجموعه‌ها از روش‌های متفاوتی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند؛ به همین دلیل ممکن است پیش‌بینی‌های آن‌ها کاملاً یکسان نباشد.

یکی دیگر از شاخص‌های پرکاربرد در فوتبال مدرن، xG یا گل مورد انتظار (Expected Goals) است. این شاخص بررسی می‌کند که یک تیم چه تعداد موقعیت باکیفیت برای گلزنی ایجاد کرده است، نه فقط اینکه چند گل به ثمر رسانده است. به همین دلیل، xG می‌تواند تصویر دقیق‌تری از عملکرد واقعی تیم‌ها ارائه دهد.
در عمل، بسیاری از مدل‌های حرفه‌ای ترکیبی از این روش‌ها را به کار می‌گیرند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه کنند.

چرا هوش مصنوعی همیشه قهرمان جام جهانی را درست پیش‌بینی نمی‌کند؟

اگر هوش مصنوعی میلیون‌ها داده را تحلیل می‌کند، پس چرا همیشه نتیجه درست از آب درنمی‌آید؟
پاسخ ساده است: فوتبال فقط یک بازی آماری نیست.
اتفاقات غیرمنتظره بخش جدایی‌ناپذیر فوتبال هستند. مصدومیت یک بازیکن کلیدی، اشتباه داوری، اخراج یک بازیکن، تغییر تاکتیک در جریان مسابقه یا حتی درخشش غیرمنتظره یک تیم یا بازیکن می‌تواند تمام پیش‌بینی‌ها را تغییر دهد.
به همین دلیل، هوش مصنوعی هرگز نمی‌گوید:
«این تیم قطعاً قهرمان جام جهانی خواهد شد.»
بلکه می‌گوید:
«بر اساس اطلاعات موجود، این تیم شانس بیشتری برای قهرمانی دارد.»
این تفاوت کوچک، مهم‌ترین نکته در درک پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی است.

پیش‌بینی هوش‌ مصنوعی برای جام جهانی ۲۰۲۶

چند شرکت و مجموعه تحلیلی در دنیا وجود دارند که با استفاده از آمار فوتبال، پیش‌بینی‌های خود را درباره مسابقات منتشر می‌کنند. این مجموعه‌ها داده‌های بازی‌های گذشته را بررسی می‌کنند تا ببینند کدام تیم‌ها شانس بیشتری برای قهرمانی دارند. اگرچه نتایج این مدل‌ها کاملاً یکسان نیست، اما بیشتر آن‌ها روی چند مدعی اصلی اتفاق‌نظر دارند.
در بسیاری از پیش‌بینی‌ها، تیم‌هایی مانند اسپانیا، فرانسه، برزیل، آرژانتین و انگلیس بیشترین شانس قهرمانی را دارند. تفاوت مدل‌ها بیشتر در ترتیب این تیم‌ها و درصد احتمال قهرمانی آن‌هاست.
دلیل این اختلاف هم روشن است؛ هر مدل از داده‌ها، شاخص‌ها و الگوریتم‌های متفاوتی استفاده می‌کند. بعضی مدل‌ها به نتایج اخیر وزن بیشتری می‌دهند، برخی قدرت تاریخی تیم‌ها را مهم‌تر می‌دانند و بعضی دیگر عملکرد بازیکنان یا شاخص‌هایی مانند xG یا گل مورد انتظار (Expected Goals) را بیشتر در نظر می‌گیرند.
به همین دلیل، اگر دو مدل هوش مصنوعی قهرمان‌های متفاوتی را پیش‌بینی کنند، به این معنی نیست که یکی از آن‌ها اشتباه می‌کند؛ بلکه هر کدام بر اساس داده‌ها و روش محاسباتی خود، احتمال متفاوتی را ارائه می‌دهند. برای مثال اوپتا با تحلیل داده‌های میلیون‌ها مسابقه، یک تصویر احتمالی از قهرمان‌های این دوره ارائه می‌دهد. در ادامه نتایج این پیش‌بینی‌ها را می‌بینیم.

سوالات متداول درباره پیش‌بینی جام جهانی ۲۰۲۶ با هوش مصنوعی

می‌خواهید بیشتر درباره هوش مصنوعی یاد بگیرید؟

اگر این مقاله برایتان جالب بود و دوست دارید بدانید هوش مصنوعی چگونه از داده‌ها یاد می‌گیرد، مدل‌های یادگیری ماشین چگونه ساخته می‌شوند و برنامه‌نویسان چطور از این فناوری برای حل مسائل واقعی استفاده می‌کنند، می‌توانید مسیر یادگیری خود را از همین امروز آغاز کنید.
در دوره‌‌ی رایگان هوش مصنوعی ایران دیجیتال جونیورا، دانش‌آموزان با دوره‌های پروژه‌محور و رایگان، مفاهیم برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی و تحلیل داده را به زبان ساده یاد می‌گیرند و اولین پروژه‌های واقعی خود را می‌سازند.