這兩天最受全世界關注的非世界杯莫屬了。目前正在俄羅斯舉辦的2018年“世界杯”正在火熱進行中，有的球迷為了看球賽通宵熬夜，這段時間也是全世界的足球迷，體育迷的視覺盛宴。大街小巷走到哪里都有人在談論著世界杯的賽事。作為東道主的俄羅斯在***場與沙特阿拉伯的比賽中以5比0完勝，有網友也調侃稱：誰也不敢不給俄羅斯總統普京的面子啊！

目前，作為被列入俄羅斯第—批50所國際化大學及聯合國教科文組織全球高校500強名單之列的大學——彼爾姆國立研究大學的物理系大四學生維克多•扎科派洛通過自己的研發，搭建一個可以預測2018年世界杯冠軍的人工智能系統。維克多•扎科派洛通過大量的數據統計，收集整理出所有影響比賽結果的因素，并將數據信息上傳網絡進行大數據比對，通過概率分析：2018年世界杯的冠軍隊是德國，第二名是巴西，第三名是阿根廷。并且人工智能系統還分析出這次世界杯中俄羅斯都不能進入前10，預測結果顯示俄羅斯排名20余名，這個預測結果對于俄羅斯和支持俄羅斯的球迷們恐怕很難接受這個結果。對于此套人工智能系統，維克多•扎科派洛說準確率可達80%以上。

我們都知道未來什么可能都會發生，而預測未來是一件很不可思議的事情，對于世界杯這種大型體育賽事，想通過人工智能進行預測也是很艱難的事情，所以維克多•扎科派洛為了讓系統的預測結果更加準確，也考慮到了各種因素，從球員的身體健康狀況乃至心情因素，到比賽時的天氣狀況和場地的各項因素。還將往年幾屆的世界杯賽事的各項數據整合到系統當中。想要知道這位俄羅斯大學生開發的人工智能系統的預測是否真正準確還要看接下來的世界杯賽事，讓我們拭目以待！

除了來自俄羅斯彼爾姆國立研究大學的人工智能分析結果以外。來自肯尼亞的投資銀行分析師G·M也通過機器學習開發了一套預測系統，而他預測的結果是巴西贏得了冠軍，并且他的預測結果與美國微軟公司的的人工智能和數據科學專家Peste的預測結果竟完全一致。難道作為“足球王國”的巴西在此次比賽中要成功逆襲？

接下來說說誰他們是如何進行比賽結果分析的。

G.M是采用了來自澳大利亞的一家機器學習平臺Kaggle的數據集，作為機器學習競賽、托管數據庫、編寫和分享代碼的平臺。它包含了從1872年到2017年國際足球比賽的結果，通過這些比賽結果的整合分析，然后通過一種邏輯回歸分類器算法，使用邏輯函數預估概率。預測出總決賽是巴西vs德國，巴西獲的冠軍。

Peste預測過程和方法更加完整善，除了和G.M一樣使用歷年來世界杯的賽事結果情況，Peste還使用了奧運會、歐洲杯一些大型體育比賽的數據結果和比賽過程數據。在算法的選擇上，Peste用的是隨機森林的機器算法，在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發展出推論出隨機森林的算法。而隨機森林算法模型的構建取決于決策樹，決策樹相當于一個大師，通過自己在數據集中學到的知識對于新的數據進行分類。但是俗話說得好，一個諸葛亮，玩不過三個臭皮匠。隨機森林就是希望構建多個臭皮匠，希望最終的分類效果能夠超過單個大師的一種算法。隨機森林的算法模型優點是：速度快，相當準確，可以對泛化誤差進行無偏估計，因此不需要交叉驗證。預測的結果是：巴西獲勝，阿根廷排名第二。

通過以上三個國家的一個人工智能系統的預測結果來看，巴西在此次的勝望很高啊，連人工智能也一直站在巴西這一邊，時隔四年，作為2014年世界杯的東道主巴西是否能在此次比賽中一雪前恥，成為真正的勝利者。2018世界杯正在火熱進行中，球迷們，你們怎么看人工智能的比賽結果？你們支持哪支球隊呢？歡迎大家在評論區留言！

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