Cómo el aprendizaje automático está sesgando las probabilidades en los juegos de azar en línea

Comentario: La casa siempre gana en el juego y la casa se está volviendo aún más difícil a través del aprendizaje automático.

Imagen: iStock / Igor Kutyaev

“En Internet nadie sabe que eres un perro”, es fácilmente una de las 10 mejores caricaturas neoyorquinas de todos los tiempos. ¿Por qué? Porque capturó las ventajas y desventajas del anonimato en línea. Todo bien, ¿verdad? Bien quizás. ¿Qué pasa si estás en línea y te gusta apostar? ¿Quién está del otro lado? No tiene idea, y eso podría ser un problema mayor de lo que sospecha.

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Por un lado, es posible que esté apostando cada vez más contra los algoritmos de aprendizaje automático, y si la “casa siempre gana” en el mundo fuera de línea, ¿adivinen qué? Es incluso peor en un mundo de juegos de azar en línea impulsado por ML / inteligencia artificial. Aún así, comprender las probabilidades lo ayuda a comprender los riesgos potenciales involucrados a medida que se consolida la industria del juego. Entonces, echemos un vistazo a cómo una persona usó ML para defenderse.

Una “casa” hecha de máquinas

Vaya a cualquier casino en persona y las mejores probabilidades que puede obtener van desde la casa con un descuento del 1,5% al ​​5% de la parte superior (los dados, el baccarat, las máquinas tragamonedas y Big Six pueden llevarse más del 20%). Básicamente, estás alquilando el acceso a su juego. El dinero que apueste le permite recuperar alrededor de 95 a 98 centavos por dólar (el juego de cartas, por cierto, es su mejor apuesta). Pero de cualquier manera que elija, con el tiempo es casi seguro que se arruine. ¿Por qué? Porque … matemáticas.

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La industria de los casinos argumentará que AI / ML ayuda a los jugadores identificando trampas más rápido. Eso podría ser cierto, hasta donde llega, pero hay otro lado de este argumento.

Me encontré con un ejemplo intrigante de una persona normal que usa ML para ver si podría hacerlo mejor en la pista de carreras apostando por los ponis (una industria anual de $ 15 mil millones en los EE. UU.). En este ejemplo, la persona normal es Craig Smith, un destacado ex corresponsal extranjero del New York Times que dejó el periodismo para explorar AI / ML.

Para probar la eficacia del aprendizaje automático y las carreras de caballos, probó Akkio, un servicio de aprendizaje automático sin código sobre el que he escrito varias veces antes. ¿Su objetivo? Mostrar cómo su enfoque puede fomentar la adopción de IA y cómo ya está mejorando la productividad en asuntos mundanos pero importantes. Akkio no está diseñado para juegos de azar, sino más bien para analistas de negocios que desean obtener información rápidamente sobre sus datos sin contratar desarrolladores ni científicos de datos. Resulta que también es útil para los propósitos de Smith.

Tanto es así que Smith duplicó su dinero usando un modelo de recomendación de ML que Akkio creó en minutos. Es una lectura fascinante. También arroja luz sobre el lado oscuro del ML y los juegos de azar.

Ganadores y perdedores

En su artículo, Smith entrevistó a Chris Rossi. Es el experto en apuestas de caballos que ayudó a construir un sistema de datos de pura sangre que finalmente fue comprado por el conglomerado de información de carreras de caballos DRF (Daily Racing Form). Ahora asesora a personas en el mundo de las carreras de caballos, incluidos los que describió como equipos de analistas cuantitativos que utilizan el aprendizaje automático para jugar en las carreras, apostando miles de millones al año y ganando mucho dinero, algunos de ellos a partir de reembolsos por volumen en las apuestas perdidas de las pistas que Fomentar la práctica.

“Los juegos de azar en carreras de caballos son básicamente los tontos contra los quants”, dijo Rossi. “Y los quants están sacando a patadas a los chupones”.

No hace muchos años, las apuestas deportivas se encontraban en un lugar legalmente dudoso en los EE. UU. Luego, en 2018, la Corte Suprema de EE. UU. Abrió el camino para que los estados legalizaran la práctica, derogando una ley federal de 1992 que restringía en gran medida los juegos de azar y las casas de apuestas deportivas a Nevada. Esa decisión llegó justo a tiempo. Durante la pandemia, a medida que los casinos cerraban sus puertas y los consumidores buscaban actividades para consumir su tiempo libre, los juegos de azar en línea y las apuestas deportivas despegaron. Las acciones de DraftKings, que se hicieron públicas a través de una fusión de SPAC, por ejemplo, han subido un 350% desde el inicio de la propagación del coronavirus, valorando a la empresa en unos 22.000 millones de dólares.

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DraftKings también ha buscado diversificarse lejos de los negocios que se concentran alrededor de la temporada deportiva. El cliente de apuestas online es aparentemente más valioso que un cliente de apuestas deportivas.

Más recientemente, MGM Resorts International, un actor importante de Las Vegas, buscó adquirir Entain por alrededor de $ 11.1 mil millones en enero, aunque este último rechazó la oferta por ser demasiado baja. En septiembre, Caesars Entertainment anunció planes para adquirir el negocio de apuestas en línea con sede en Reino Unido, William Hill, por unos 4.000 millones de dólares. Y para enfatizar cuán caliente se ha vuelto el espacio, la marca de medios Sports Illustrated se ha metido en el espacio de las apuestas deportivas en línea.

Todo este dinero se sienta incómodo al lado del creciente uso de ML. Sí, ML puede ayudar a limpiar el juego en línea al expulsar a los tramposos. Pero también puede ser el otro lado de la apuesta que está haciendo. Como señaló un comentarista, “la IA puede analizar el comportamiento de los jugadores y crear sugerencias de juegos altamente personalizadas”. Este tipo de juego personalizado puede hacer que sea más atractivo para los jugadores seguir apostando, pero no piense ni por un minuto que les ayudará a ganar. En línea o fuera de línea, la casa siempre gana. En todo caso, el nuevo futuro del juego impulsado por el aprendizaje automático solo significa que los jugadores pueden tener incentivos para jugar más tiempo … y perder más.

¿Podrías, como Smith, poner ML a trabajar en tu nombre? Seguro. Pero en algún momento, la casa gana y la casa mejorará su uso de ML más rápido que cualquier apostador promedio.

Divulgación: trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas en este documento son mías.

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