Como o aprendizado de máquina está distorcendo as probabilidades no jogo online

Comentário: A casa sempre ganha no jogo, e a casa está ficando ainda mais difícil com o aprendizado de máquina.

“Na Internet, ninguém sabe que você é um cachorro” é facilmente um dos 10 melhores desenhos animados nova-iorquinos de todos os tempos. Por quê? Porque capturou as vantagens e desvantagens do anonimato online. Tudo bem, certo? Bem, talvez. E se você estiver online e gostar de jogar? Quem está do outro lado? Você não tem ideia, e isso pode ser um problema maior do que você imagina.

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Por um lado, cada vez mais você pode estar apostando contra algoritmos de aprendizado de máquina e, se a “casa sempre ganha” no mundo offline, adivinhe? É ainda pior em um mundo de jogo online baseado em ML/inteligência artificial. Ainda assim, entender as probabilidades ajuda você a entender os riscos potenciais envolvidos à medida que a indústria de jogos de azar se consolida. Então, vamos dar uma olhada em como uma pessoa usou o ML para revidar.

Uma “casa” feita de máquinas

Vá a qualquer cassino pessoalmente e as melhores chances que você pode obter variam da casa, levando de 1,5% a 5% do topo (craps, bacará, caça-níqueis e Big Six podem levar mais de 20%). Você está essencialmente alugando o o ao jogo deles. O dinheiro que você aposta permite que você ganhe de volta cerca de 95 a 98 centavos de dólar (o jogo de cartas blackjack, a propósito, é sua melhor aposta). Mas de qualquer maneira que você escolher, com o tempo você quase certamente vai à falência. Por quê? Porque… matemática.

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A indústria de cassinos argumentará que a IA/ML ajuda os jogadores identificando trapaças mais rapidamente. Isso pode ser verdade, até certo ponto, mas há um outro lado desse argumento.

Me deparei com um exemplo intrigante de uma pessoa comum usando ML para ver se poderia se sair melhor nas corridas apostando nos pôneis (uma indústria anual de US $ 15 bilhões nos EUA). Neste exemplo, a pessoa comum é Craig Smith, um conhecido ex-correspondente estrangeiro do New York Times que deixou o jornalismo para explorar IA/ML.

Para testar a eficácia do ML e das corridas de cavalos, ele experimentou o Akkio, um serviço de ML sem código sobre o qual já escrevi algumas vezes. Seu objetivo? Para mostrar como sua abordagem pode promover a adoção da IA ​​e como ela já está melhorando a produtividade em assuntos mundanos, mas importantes. O Akkio não foi projetado para jogos de azar, mas sim para analistas de negócios que desejam obter informações rapidamente sobre seus dados sem contratar desenvolvedores e cientistas de dados. Acontece que também é útil para os propósitos de Smith.

Tanto que Smith dobrou seu dinheiro usando um modelo de recomendação de ML que Akkio criou em minutos. É uma leitura fascinante. Também lança luz sobre o lado sombrio do ML e do jogo.

Vencedores e perdedores

Em seu artigo, Smith entrevistou Chris Rossi. Ele é o especialista em apostas de cavalos que ajudou a construir um sistema de dados puro-sangue que acabou sendo comprado pelo conglomerado de informações sobre corridas de cavalos DRF (Daily Racing Form). Ele agora presta consultoria para pessoas no mundo das corridas de cavalos, incluindo o que ele descreveu como equipes de analistas quantitativos que usam aprendizado de máquina para jogar as corridas apostando bilhões anualmente e ganhando muito dinheiro – parte disso com descontos de volume em apostas perdidas pelas pistas que incentivar a prática.

“Os jogos de corrida de cavalos são basicamente os otários contra os quants”, disse Rossi. “E os quants estão chutando o — fora dos otários.”

Não muitos anos atrás, as apostas esportivas ocupavam um lugar legalmente duvidoso nos EUA. Em 2018, a Suprema Corte dos EUA abriu caminho para os estados legalizarem a prática, derrubando uma lei federal de 1992 que restringia amplamente os jogos de azar e as apostas esportivas a Nevada. Essa decisão chegou bem na hora. Durante a pandemia, enquanto os cassinos fechavam suas portas e os consumidores procuravam atividades para consumir seu tempo livre, o jogo online e as apostas esportivas decolaram. As ações da DraftKings, que se tornaram públicas por meio de uma fusão da SPAC, por exemplo, subiram 350% desde o início da disseminação do coronavírus, avaliando a empresa em cerca de US$ 22 bilhões.

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A DraftKings também tem procurado diversificar os negócios que se concentram na temporada esportiva. O cliente de apostas online é aparentemente mais valioso do que um cliente de apostas desportivas.

Mais recentemente, a MGM Resorts International, um grande player de Las Vegas, procurou adquirir a Entain por cerca de US$ 11,1 bilhões em janeiro, embora a última tenha rejeitado a oferta por ser muito baixa. A Caesars Entertainment anunciou em setembro planos para adquirir a empresa de apostas online com sede no Reino Unido, William Hill, por cerca de US$ 4 bilhões. E para esclarecer o quão quente o espaço ficou, a marca de mídia Sports Illustrated entrou no espaço de apostas esportivas online.

Todo esse dinheiro fica desajeitado ao lado do uso crescente de ML. Sim, o ML pode ajudar a limpar o jogo online ao expulsar os trapaceiros. Mas também pode ser o outro lado da aposta que você está fazendo. Como observou um comentarista, “a IA pode analisar o comportamento do jogador e criar sugestões de jogos altamente personalizadas”. Esses jogos personalizados podem tornar mais atraente para os jogadores continuar apostando, mas não pense nem por um minuto que isso os ajudará a ganhar. Online ou offline, a casa sempre ganha. De qualquer forma, o novo futuro do jogo baseado em ML significa apenas que os jogadores podem ter incentivo para jogar por mais tempo… e perder mais.

Você poderia, como Smith, colocar o ML para trabalhar em seu nome? Claro. Mas em algum momento, a casa ganha, e a casa melhorará seu uso de ML mais rápido do que qualquer apostador médio.

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