У 2010 році весь світ стежив не лише за футболістами, а й за восьминогом Паулем. Перед кожним важливим матчем він обирав одну з двох коробок із прапорами команд — і дивним чином майже завжди вгадував переможця.
Ми вирішили створити власну версію такого предиктора. Але вже не покладатися лише на випадковість, а поєднати яскравого персонажа з можливостями штучного інтелекту. Так з’явився Матео — лінивець, який прогнозував матчі Чемпіонату світу за допомогою нашого AI Альберт.
ЧОМУ САМЕ ЛІНИВЕЦЬ?
Нам був потрібен персонаж, який легко запам’ятовується, викликає симпатію та відрізняється від типових футбольних маскотів. Лінивець підійшов ідеально.
Він спокійний, трохи кумедний і завжди робить свій вибір без зайвого поспіху. Контраст між неквапливим Матео й напруженими футбольними матчами відразу створював впізнаваний образ.
Спочатку ми згенерували візуальний концепт персонажа: його зовнішність, емоції, оточення та формат подачі прогнозів. Після цього перейшли до найскладнішої частини — побудови системи, яка мала прогнозувати результати всіх матчів турніру. А матчів було 104.
ЯК AI РОБИВ ПРОГНОЗ
Ми не хотіли, щоб Альберт просто вибирав команду з вищим рейтингом або більшим числом відомих футболістів. Такий підхід був би занадто поверхневим і майже не враховував би специфіку конкретного матчу.
Тому ми створили великий структурований промт, який змушував AI аналізувати кожну пару команд одразу за багатьма параметрами.
До базової частини аналізу входили:
- актуальна форма збірної та окремих футболістів;
- орієнтовний стартовий склад;
- травми, дискваліфікації та можливі ротації;
- якість запасних і потенційний вплив замін;
- результати останніх матчів;
- кількість забитих і пропущених голів;
- статистика очних зустрічей;
- найкращі бомбардири та асистенти;
- ефективність стандартних положень;
- якість гри в атаці й захисті;
- володіння м’ячем, створені моменти й реалізація;
- стиль гри команди та його відповідність конкретному супернику.
Але лише статистики було недостатньо.
КОНТЕКСТ, ЯКИЙ НЕ ВИДНО В ТАБЛИЦЯХ
Особливу увагу ми приділяли турнірній мотивації. Для кожного матчу AI мав оцінити, наскільки команда потребує перемоги, чи влаштовує її нічия, чи може тренер провести ротацію, а також як результат паралельного матчу впливає на турнірну ситуацію.
Саме тому найскладнішим етапом прогнозовано став груповий раунд. Там поведінка команд може кардинально змінюватися залежно від кількості набраних очок, різниці м’ячів і шансів на вихід до плей-оф.
Команда, яка є фаворитом на папері, може грати обережно, якщо її влаштовує нічия. А аутсайдер, якому нічого втрачати, навпаки, здатен ризикувати значно більше.
Також промт враховував:
- психологічний стан команди;
- тиск очікувань на фаворита;
- досвід футболістів у матчах на виліт;
- адаптацію до клімату, часових поясів і стадіону;
- кількість днів відпочинку;
- можливу втому після попереднього матчу;
- тактичну гнучкість тренера;
- здатність команди відіграватися після пропущеного гола;
- стабільність воротаря;
- результати в додатковий час і серіях пенальті;
- схильність команди втрачати перевагу наприкінці матчу.
Окремим шаром став історичний контекст.
Ми перевіряли, як збірні традиційно виступали проти команд певного стилю, на конкретних стадіях турніру та в ситуаціях, коли вважалися очевидними фаворитами або аутсайдерами.
Звичайно, історія не гарантує повторення результату. Але іноді вона дає той невеликий додатковий аргумент, який допомагає переважити шальки терезів.
ПРОГНОЗ, ЯКИЙ СУПЕРЕЧИВ ОЧЕВИДНОМУ
Один із найпоказовіших прикладів — матч плей-оф Бразилія — Норвегія. На папері Бразилія виглядала очевидним фаворитом. Сильніший склад, більше зіркових футболістів, вищий статус і значно більші очікування від уболівальників. Але наш промт не зупинявся на іменах.
Альберт проаналізував тактичну відповідність команд, уразливість Бразилії під час швидких переходів, фізичну потужність Норвегії, ефективність її контратак і здатність використовувати невелику кількість моментів. Додатково враховувалися психологічний тиск на фаворита та історичний контекст протистоянь команд.
У результаті модель показала високу ймовірність проходу Норвегії. Це був не найбільш очевидний вибір, але саме він виявився правильним.
75 правильних прогнозів
Після завершення турніру ми підбили підсумки:
46 правильних прогнозів на груповому етапі
29 правильних прогнозів у плей-оф
Загальний результат:
75 правильних прогнозів зі 104 матчів
Підсумкова точність — 72,1%.
Для футбольного турніру з великою кількістю сенсацій, нічиїх, ротацій, травм і матчів із майже рівними шансами це сильний результат.
Особливо показовою стала точність у плей-оф: 29 правильних прогнозів із 32 матчів, або 90,6%.
МАТЕО СТАВ НЕ ПРОСТО ТАБЛИЦЕЮ З ПРОНОЗАМИ
Щоб проєкт не перетворився на звичайний список команд і результатів, ми створили для Матео власні соціальні мережі. Перед матчами лінивець обирав одну з коробок із прапорами команд, а глядачі могли стежити за прогнозами ще до стартового свистка.
Це перетворило складний AI-аналіз на простий і зрозумілий формат: симпатичний персонаж, дві команди й один вибір.
Подивитися прогнози Матео можна в TikTok: @mateo.predictions
У підсумку Матео став не просто футбольним маскотом. Він об’єднав AI-аналітику, генеративний контент, сторітелінг і механіку, знайому людям ще з часів восьминога Пауля.
Тільки тепер за кумедним вибором тварини стояли не випадковість і дві коробки з їжею, а десятки параметрів, статистика та штучний інтелект.
Іноді лінивець справді бачить більше, ніж футбольні експерти.
