Vor ein paar Wochen wurde ich eingeladen, an der Fantasy Premier League meiner Redaktion teilzunehmen. Als eifriger neuer amerikanischer Mitarbeiter bei einer britischen Zeitung nahm ich natürlich die Chance an, ein imaginäres Team aus echten Spielern zusammenzustellen und Punkte basierend auf ihrer tatsächlichen statistischen Leistung zu sammeln. Man will schließlich nicht unhöflich sein.
Da fingen die Probleme an, vor allem, dass ich keine Ahnung hatte, wen ich für mein Team auswählen sollte. Ich genieße Fußball als ästhetisches Erlebnis, aber weniger als analytisches; Ich bin kein großer Student von Formationen, Form, Transfermarkt, Verletzungsmeldungen oder Managementpolitik. Also suchte ich nach der Abkürzung, die jeder ahnungslose Empiriker mit einem Laptop heutzutage verwenden würde: maschinelles Lernen.
Auf GitHub entdeckte ich den Code, der von einigen Real-Deal-Programmierern für ein System namens AIrsenal entwickelt wurde, und stahl ihn, äh, und implementierte ihn auf meiner Maschine. AIrsenal verwendet einen „Bayesschen Ansatz“, schätzt eine „bedingte Verteilung“, nutzt die „Monte-Carlo-Integration“ und verwendet mehr als ein paar griechische Buchstaben in seiner zugrunde liegenden Mathematik. Auswählen, kopieren, einfügen, eingeben. Ein Vorhang aus blockartigen grünen Zahlen schwebte durch mein schwarzes Terminalfenster und simulierte noch ausstehende Spiele, noch zu erzielende Tore, noch zu feiernde Siege.
So stellte künstliche Intelligenz mein Fantasieteam zusammen; alles, was ich tat, war, seinen Anweisungen zu gehorchen. Das war zutiefst aktuell und ein bisschen seltsam, nicht nur Fantasy-Fußball, sondern künstlicher Fantasy-Fußball. Trotzdem war und bin ich durch und durch stolz auf „meine“ Kreation; es war immerhin auf meinen Bildschirm geysirt. Zu Ehren einiger anderer einflussreicher Newcomer in der (echten) Premier League heißt mein Team American Billionaire (AB). Ich habe nicht vor, die Empfehlungen des Computers in den kommenden Monaten zu missachten.
Die FPL regiert schnell: Sie erhalten 100 Millionen Pfund, um ein Fantasieteam aus 15 echten Spielern zusammenzustellen. Während sie in realen Spielen spielen, verdienen Sie Punkte aus einem Menü, das auf ihrer Leistung basiert (z. B. Tor des Mittelfeldspielers = 5, Gegentor des Torhüters = 4). Jede Woche können Sie Spieler kaufen und verkaufen, deren Preise je nach Beliebtheit schwanken. Fast neun Millionen Menschen spielen derzeit.
„Computer sind nutzlos“, hat Picasso einmal gesagt. „Sie können dir nur Antworten geben.“ Pablo hat Recht, aber die Antworten – meine Fantasieliste, das Ergebnis kalter, mathematischer Optimierung – legten die Fragen nahe. Wer sind diese menschlichen Fußballer, die der Computer in seiner Rechenwut erraten hat? Ich musste es wissen. Anstatt mich von der Menschlichkeit des Sports zu trennen, zog mich die KI näher.
Wenn Bruno Guimarães von Newcastle In meiner Truppe erschien die Ausgabe eines unsichtbaren Algorithmus, ich lernte alles, was ich über den echten Mann konnte. Er ist der Sohn eines brasilianischen Taxifahrers und trägt die Taxinummer seines Vaters, 39, auf seinem Hemd. Chelseas Reece James, der Rechtsverteidiger von American Billionaire, träumte davon, als kleines Kind die ganze Nacht im örtlichen Park gegen einen Ball zu spielen (Chelsea, nicht AB). Und Anthony Elanga von Manchester United, Reserve-Mittelfeldspieler von AB, spricht fließend Französisch und Schwedisch und strebt danach, Spanisch und Portugiesisch zu lernen.
Es gibt eine demokratisierende Kraft der Technologie. Sie hat die Fähigkeit, die Qualität des menschlichen Wissens zu verbessern und seine Verbreitung zu beschleunigen. Diese Kraft stürzt uns schneller und tiefer in die Verfolgung, wo wir alle die reichen Adern in ihrem Kern abbauen können. Aber die ganze Zeit konnte ich mir vorstellen, dass Gemurmel und Einwände durch die Redaktion gingen: Er betrügt!
Ich sprach mit den Entwicklern von AIrsenal, Nick Barlow und Jack Roberts, ehemalige Teilchenphysiker und jetzt Forscher am Alan Turing Institute in London. Wie die meisten guten Ideen begann Airsenal vor etwa vier Jahren als Unterhaltung in einem Zug.
„Das Problem liegt nicht in der Komplexität des Spiels, sondern darin, die Informationen einzugeben“, sagte Barlow. „Lesen Sie Zeitungen und Sie wissen, dass dieser Spieler mit dem Manager streitet oder kurz davor steht, an Barcelona verkauft zu werden. Unser Algorithmus kennt so etwas nicht.“
Roberts fügte hinzu: „Es ist viel schwieriger, den Zustand der FPL-Welt darzustellen als ein Schach- oder Go-Brett.“
Dennoch hat Airsenal (über die Aussprache gehen die Meinungen auseinander) seine Orakelmomente gehabt. „Wir haben unseren eigenen Zug 37“, sagte Barlow und bezog sich auf den unvorstellbar schönen Go-Move der AlphaGo-KI im Jahr 2016. „Er hat Joe Hart ausgewählt, als er nach Burnley zog.“ Sie haben auch Liverpools Mohamed Salah gemieden, als er letztes Jahr vom Afrika-Cup zurückkehrte – ein unpopulärer, aber kluger Schachzug, wie sich herausstellte. „Vielleicht lag es an der Emotionslosigkeit von Airsenal“, sagte Roberts.
Ich erkundigte mich auch nach der Ethik meiner Entscheidung und war angenehm erleichtert. Es erfordert ein gewisses Maß an Fachwissen, nur um den Code auszuführen, sagten sie (auswählen, kopieren, einfügen, eingeben), und mein Ansatz ist nur eine andere Art, das zu erreichen, was ich hätte herauslesen können, wenn ich beispielsweise Klatsch über David Moyes auf Twitter gelesen hätte . „Je mehr, desto besser“, sagte Barlow. „Ich für meinen Teil heiße unsere Roboteroberherren willkommen.“
Airsenal beendete die letzte Saison auf Platz 976.423, solide unter den besten 10 Prozent. Sollten sie jemals den Hauptpreis gewinnen, hat der Ethikausschuss des Alan Turing Institute verfügt, dass ihre Schöpfer ihn für wohltätige Zwecke spenden, und das ist ihnen recht. Ich habe vor, dasselbe zu tun.
Während ich dies schreibe, sitzt AB auf dem dritten Platz in der Abstiegszone.
Oliver Roeder ist US Senior Data Journalist der FT und Autor von „Sieben Spiele: Eine menschliche Geschichte“ (WW Norton)
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