AI(인공지능)가 아시안컵 우승국을 맞출 수 있을까요?

안녕하세요. '축구⚽️와 인공지능🤖' 이야기를 나눠볼까 합니다.

현재 아시안컵(정식 명칭: AFC Asian Cup)이 진행되고 있으며,

금일 저녁 7시 30분에는 조별예선 3차전 :
🇰🇷대한민국과 말레이시아의 경기가 예정되어 있습니다.

[출처: 네이버 스포츠]

지난 2차전 요르단과의 무승부는 많은 이들의 충격과 실망을 했을 거라 생각하는데요.

동시에 저는 생각했습니다.

"오늘 경기를 설득력 있게 무승부로 예측한 AI가 있을까?"

사실, 저는 요르단과의 맞대결 이전에 GPT4에게 경기예측을 요청했습니다.

각국의 대표팀 구성, 주력 선수들, 부상 선수, 피파 랭킹, 이전 전적 등 많은 요소들과 함께
GPT4가 예측한 경기 결과는 아래와 같습니다.

• 1차 예측) 대한민국 2 : 0 요르단

• 2차 예측) 대한민국 3 : 1 요르단

GPT도 경악을 했을 거 같네요.

"AI는 어떻게 경기를 예측할까?"

인공지능의 예측 세계는 감성을 뺀 '이성' 그 자체입니다.

경기의 승-무-패 를 예측하기 위하여 다양한 변수들을 학습합니다.

학습하는 과정은 머신러닝의 '로지스틱 회귀 분류 모델(Logistic Regression Classifier)'과 함께 설명드리겠습니다.

로지스틱 회귀란, x 값(독립변수)과 y 값(종속변수) 사이의 상관관계를 찾아내어 카테고리별로 결과를 분류하는 기법입니다.

축구 경기에 적용을 하면,

• x 값: 점유율, 패스 성공률, 팀 전력, 부상 선수, 평균 득점, 역대 전적 등

• y 값: 경기 결과 (승-무-패)
  

이러한 회귀 모델은 데이터의 양과 질, 결측치(오류)가 없을 경우 정확도가 올라갑니다.

즉, AI는 경기 예측을 위해 그동안 기록된 수많은 경기 데이터들을 학습하여 결과를 제공해 줍니다.

그렇다면, 방대한 경기 데이터를 가진 AI의 예측은 왜 자꾸만 실패하는 걸까요?

저는 축구 경기를 예측하기 위해서는 정량적인 데이터들 뿐만 아니라, 정성적, 그리고 저희가 다 알지 못하는 다양한 환경적 요인들이 있다고 생각합니다.

경기 당일 선수들의 컨디션, 심리 상태, 심지어 운(luck)까지도 영향을 미치기 마련이죠.

"정량적 데이터 외의 정보들을 가지고 어떻게 학습하고 경기를 예측할 수 있을까?"

저의 질문과 함께 마무리하고자 합니다.

축구와 AI의 연결성을 위해 계속해서 스터디하고 공유하겠습니다.

많은 관심과 여러분의 이야기를 나눠주시면 감사하겠습니다! :)

대한민국의 아시안컵 우승을 기대하며.