أحب كرة السلة الجامعية، لكنني لست من عشاقها بشكل كبير. ومع اقتراب بطولة NCAA، المعروفة باسم “مارس مانياس” أو “جنون مارس”، يزداد اهتمامي، خاصة فيما يتعلق بتوقعات التنبؤات على شكل “البركت” (الجدول المخصص للتوقعات). فهذه البركت تعتبر وسيلة لمتابعة الفرق، المباريات، الأدوار، والفائزين والخاسرين، حتى الوصول إلى المباراة النهائية التي تُقام بعد حوالي ثلاثة أسابيع. في كل مواجهة، يختار أحد الفريقين الفائز الذي يواصل المشوار، حيث يلتقي الفائز مع خصمه في الجولة التالية، وتستمر هذه الدورة حتى يتبقى فريقان فقط.
وفي الولايات المتحدة، يبدو أن الجميع يشارك في مسابقات “البركت”، حيث يملؤون جداولهم على أمل تخمين الفائزين والخاسرين، والفوز بجائزة مالية أو حتى بالافتخار. تختلف طرق إعداد التوقعات بشكل كبير، فبعض الأشخاص يعتمدون على متابعة دقيقة للمباريات، ومعرفة جيدة بالفرق واللاعبين، بينما أنا لست من هؤلاء؛ فأنا لست حتى من عشاق كرة السلة الجامعية بشكل عادي.
هل يمكن أن أستخدم الذكاء الاصطناعي لبناء بركت مثالي؟ بدأت أطرح هذا السؤال مع اقتراب موعد انطلاق البطولة في 19 مارس، والتي تستمر حتى 6 أبريل. فبالرغم من أنني فاتني فرصة تقديم توقعاتي للمسابقة، إلا أنني قررت أن أجرب إذا ما كانت أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT Plus و Gemini Pro، يمكنها أن تقدم توقعات أدق أو على الأقل مشابهة لي.
قمت بإعداد طلب خاص وأرسلته إلى كلا النموذجين، وطلبت منهما أن يأخذا وقتهما في تحليل البيانات، مع تزويدهما بمعلومات من مصادر مختلفة، مثل إحصائيات الفرق، نتائج الموسم، الإصابات، وأداء المدربين. طلبت أن يكون التوقع شاملاً، مع إمكانية شرح الأسباب وراء كل اختيار، حتى أتمكن من فهم المنطق وراء كل مباراة.
بدأت تجربتي مع ChatGPT، الذي استغرق أكثر من خمس دقائق لتحليل البيانات واختيار الفرق، مع محاولة العثور على ملفات PDF تحتوي على بركيتات سابقة وتحليل الاحتمالات بناء على بيانات من مواقع متعددة. برر اختياراته غالبًا بقوة الفرق، مع مراعاة نتائج سابقة، وأداء الفرق في الأداء العام، والإصابات، فضلاً عن أداء المدربين.
وبعد ذلك، أنشأ ChatGPT بركتًا تفاعليًا يمكن تصفحه عبر صفحة ويب، تضم نتائج المباريات، مع شرح لكل اختيار. على سبيل المثال، أشار إلى أن فريق إنديانا ستايت يتفوق على فريق أيوا، بسبب قوة أدائه في الجولة النهائية، وأوضح أن فريق أريزونا لديه فرصة للفوز بالمباراة النهائية ضد ميشيغان، مع توقعات بشأن المناطق التي قد تشهد مفاجآت أو هزات.
أما Gemini Pro، فكان أسرع في إصدار التوقعات، وأعد جدولًا مبسطًا يمكن تصديره إلى جوجل شيتس، مع تحليلات أعمق. توقع أن يفوز فريق أريزونا بالبطولة، مع شرح أن قدرته على التنويع الدفاعي ستكون العامل الحاسم، وأن الفريق قد يتعرض لبعض المفاجآت، لكنها في النهاية ستصل إلى النهائيات.
على الرغم من أنني لم أكن معجبًا جدًا بعمل Gemini، إلا أنني استمتعت بما أنجزه ChatGPT، خاصة في إنشاء صفحة الويب التفاعلية التي تتيح لي تتبع التوقعات بشكل مرن. قررت أن أتابع أداء الفرق، خاصة فريق أريزونا، خلال البطولة، وإذا ما تعرض لأي هزيمة في الأدوار المبكرة، سأعتبر التوقعات قد انتهت.
الخلاصة، رغم أن عنصر الحظ يلعب دورًا كبيرًا في بطولات كهذه، إلا أنني أرى أن الذكاء الاصطناعي قد يكون أداة قيمة للمساعدة في التوقعات وتحليل البيانات، وربما يتفوق على التوقعات البشرية في بعض الحالات. أنتظر الآن نتائج البطولة وأتطلع لمعرفة مدى دقة التوقعات التي قدمتها الأدوات الرقمية.
هل لديك آراء حول “جنون مارس” أو التوقعات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ شاركنا رأيك في التعليقات أدناه.
تابعنا على Google News وكن من أول المهتمين بأحدث الأخبار والتقييمات التقنية، ولا تنسَ الضغط على زر المتابعة. كما يمكنك متابعة TechRadar على يوتيوب وتيك توك لمزيد من الأخبار، المراجعات، والفيديوهات التفاعلية.