เป็นเวลาหลายทศวรรษแล้วที่การทายผลผู้ชนะในการแข่งม้าพันธุ์แท้ของนิวซีแลนด์นั้นอาศัยส่วนประกอบเดิมๆ มาตลอด ได้แก่ คู่มือวิเคราะห์ฟอร์มม้า สายตาที่เฉียบคม ความรู้เกี่ยวกับสนามแข่ง และโชคอีกเล็กน้อย นักพนันที่ดีที่สุดจะพัฒนาสัญชาตญาณ — ความรู้สึกว่าเมื่อไหร่ที่ม้าพร้อม เมื่อไหร่ที่ผู้ฝึกสอนเลือกสนามแข่งที่เหมาะสม และเมื่อไหร่ที่สภาพสนามเอื้ออำนวย
แต่สัญชาตญาณก็มีขีดจำกัด สมองของมนุษย์สามารถประมวลผลตัวแปรได้เพียงประมาณสิบกว่าตัวในเวลาเดียวกัน การแข่งขันม้าแข่งในนิวซีแลนด์โดยเฉลี่ยเกี่ยวข้องกับม้าหลายสิบตัว จ็อกกี้และผู้ฝึกสอนหลายคน สภาพสนามที่เปลี่ยนแปลง เวลาในแต่ละช่วง สถิติการออกสตาร์ท และวงจรฟอร์มการแข่งขันที่กินเวลานานหลายเดือน แม้แต่นักพนันที่เก่งที่สุดก็ยังพลาดโอกาสทำกำไร ไม่ใช่เพราะพวกเขาคิดผิด แต่เพราะพวกเขาไม่สามารถมองเห็นภาพรวมทั้งหมดได้
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จึงเข้ามามีบทบาทในจุดนี้
AI นำมาอะไรสู่การวิเคราะห์การแข่งม้าในนิวซีแลนด์บ้าง
การเรียนรู้ของเครื่องจักรไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับวงการแข่งม้า แพลตฟอร์มระดับโลกอย่าง Horse Racing Nation และ Timeform ใช้แบบจำลองทางสถิติมานานหลายปีแล้ว แต่ระบบส่วนใหญ่สร้างขึ้นจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากต่างประเทศ เช่น อเมริกา อังกฤษ ออสเตรเลีย และปรับให้เข้ากับนิวซีแลนด์ในภายหลัง
ปัญหาคือ การแข่งม้าในนิวซีแลนด์นั้นแตกต่างออกไปอย่างแท้จริง จำนวนม้าที่ลงแข่งน้อยกว่า จำนวนการแข่งขันน้อยกว่า สภาพสนามเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รูปแบบการแข่งของจ็อกกี้และผู้ฝึกสอนไม่เหมือนกับฟอร์มในระดับนานาชาติ โมเดล AI ที่ฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลจากสหราชอาณาจักรเป็นหลักจึงไม่เข้าใจว่าทำไมม้าที่วิ่งได้ดีที่ริคคาร์ตันถึงวิ่งได้ไม่ดีที่ทีราปา หรือทำไมตำแหน่งออกสตาร์ทเฉพาะที่อวาปูนิถึงทำผลงานได้ไม่ดีในสนามที่นุ่มระดับ 6 มาโดยตลอด
วิธีแก้ปัญหานี้คือโมเดลที่ฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลของนิวซีแลนด์เพียงอย่างเดียว
ข้อมูลเบื้องหลังการคาดการณ์
ระบบ AI สำหรับการแข่งม้าในนิวซีแลนด์ที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะ จะประมวลผลตัวแปรนับพันต่อการแข่งขันแต่ละครั้ง ไม่ใช่แค่ตัวแปรที่เห็นได้ชัด เช่น ตำแหน่งออกสตาร์ท น้ำหนัก และฟอร์มล่าสุด แต่ยังรวมถึงรูปแบบต่างๆ ที่นักวิเคราะห์การแข่งม้าที่เป็นมนุษย์มักไม่มีเวลาวิเคราะห์อย่างละเอียดด้วย:
เวลาแบ่งช่วง — พิจารณาจากผลงานของม้าในช่วง 200 เมตรและ 600 เมตรสุดท้าย เทียบกับค่าเฉลี่ยของม้าตัวอื่นๆ ในสนาม ไม่ใช่แค่ลำดับสุดท้ายเท่านั้น
ประสิทธิภาพการกั้นสิ่งกีดขวางตามประเภทและระยะทาง — ว่าตำแหน่งออกสตาร์ทที่ 3 ที่สนามเทรนแธม ในระยะ 1600 เมตร มีความแตกต่างทางสถิติกับตำแหน่งออกสตาร์ทที่ 3 ที่สนามริคคาร์ตัน ในระยะทางเดียวกันหรือไม่
ประวัติสภาพรถ — ผลการแข่งขันของม้าแต่ละตัวบนสนามแข่งที่มีสภาพดี นุ่ม และหนัก โดยแบ่งตามประเภทของพื้นผิวสนาม
รูปแบบการฝึกและพฤติกรรมของจ็อกกี้ในสนามแข่งเฉพาะแห่ง — ไม่ใช่แค่สถิติโดยรวม แต่รวมถึงผลงานของพวกเขาในแต่ละสนามด้วย
การเปลี่ยนคาบเรียน — ผลการแข่งขันในอดีตของม้าที่เลื่อนชั้นหรือลดชั้นลง ในการแข่งขันที่เทียบเคียงกันได้
การเปลี่ยนแปลงน้ำหนักในการแข่งขัน — ความแตกต่างระหว่างน้ำหนักที่กำหนดไว้กับน้ำหนักที่บรรทุกจริง โดยคำนึงถึงการเรียกร้องค่าชดเชยของผู้ฝึกงานด้วย
แบบจำลองนี้ไม่ได้คาดเดา มันเรียนรู้จากผลการแข่งขันวิ่งในนิวซีแลนด์หลายหมื่นรายการในอดีต — นักวิ่งทุกคน อันดับทุกรายการ ระยะห่างทุกช่วง — และระบุชุดปัจจัยที่เคยทำนายความสำเร็จได้ในอดีต
เหตุใดสภาพสนามแข่งจึงมีความสำคัญมากกว่าที่นักพนันส่วนใหญ่ตระหนัก
หนึ่งในข้อค้นพบที่โดดเด่นที่สุดจากการวิเคราะห์ข้อมูลการแข่งม้าในนิวซีแลนด์ด้วย AI คือ สภาพสนามแข่งมีอิทธิพลต่อผลการแข่งขันอย่างมาก และม้าแต่ละตัวก็รับมือกับสภาพสนามได้ไม่สม่ำเสมอ
ลองพิจารณาสนามแข่งม้าทั่วไปในช่วงกลางสัปดาห์ที่โอตากิ ในสนามที่พื้นสนามเป็น Good 4 ม้าเต็งอาจมีสถิติชนะ 3 ครั้งจาก 7 ครั้งที่ลงแข่งในสนามพื้น Good แต่ถ้าเจาะลึกไปกว่านั้น คุณอาจพบว่าชัยชนะทั้ง 3 ครั้งนั้นเกิดขึ้นในสนามพื้น Good 3 หรือแข็งกว่านั้น และม้าตัวนั้นไม่เคยได้อันดับในสนามพื้น Soft หรือ Heavy เลย ในขณะเดียวกัน ม้าที่มีอัตราต่อรอง 15 ต่อ 1 ในการแข่งขันเดียวกันนั้น ทำผลงานดีที่สุด 4 ใน 5 ครั้งในอาชีพการงานของมันบนพื้นสนามที่เปียกฝน
นักพนันส่วนใหญ่แค่เหลือบมองสภาพสนามแข่งแล้วปรับความคิดของตัวเองไปเล็กน้อย แต่โมเดลนี้จะวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้จากมัน และนำความรู้นั้นไปใช้กับม้าหลายพันตัว
แล้วเรื่องคุณค่าล่ะ?
นี่คือจุดที่ AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงเกมสำหรับนักพนันชาวนิวซีแลนด์
การเลือกม้าที่จะชนะเป็นเรื่องหนึ่ง แต่การเลือกม้าที่จะชนะในราคาที่เหมาะสมเป็นอีกเรื่องหนึ่ง ระบบการทำนายที่ดีไม่ได้แค่จัดอันดับม้าเท่านั้น แต่ยังประเมินความน่าจะเป็นด้วย เมื่อแบบจำลองให้โอกาสม้าตัวหนึ่งชนะ 25% และอัตราต่อรองคงที่ของ TAB บ่งชี้ว่ามีโอกาสชนะ 12% (ประมาณ 8.00 ดอลลาร์ขึ้นไป) นั่นคือโอกาสในการลงทุนที่คุ้มค่า
นี่คือการเดิมพันแบบค่าคาดหวัง (Expected Value หรือ EV) ซึ่งเป็นแนวคิดเดียวกับที่นักโป๊กเกอร์มืออาชีพและนักพนันกีฬาใช้ คุณไม่จำเป็นต้องชนะทุกครั้ง คุณแค่ต้องวางเดิมพันในจุดที่ความน่าจะเป็นที่แท้จริงสูงกว่าราคาตลาด
AI เก่งในเรื่องนี้เพราะมันไร้อารมณ์ มันไม่หลงรักชื่อม้า ไม่หวั่นไหวกับชัยชนะที่หวือหวาในการแข่งขันครั้งล่าสุด หรือไม่แก้ไขมากเกินไปหลังจากพ่ายแพ้ มันประมวลผลข้อมูล ประเมินความน่าจะเป็น และปล่อยให้คณิตศาสตร์เป็นตัวตัดสิน
องค์ประกอบของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญ
AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่การตัดสินใจของนักพนัน แต่เป็นการเสริมการตัดสินใจนั้น วิธีที่ดีที่สุดคือการผสมผสานความน่าจะเป็นที่สร้างโดย AI เข้ากับความรู้ของคุณเองเกี่ยวกับกีฬา คุณอาจรู้ว่าผู้ฝึกสอนคนใดคนหนึ่งตั้งเป้าหมายไว้ที่การแข่งขันนี้ทุกปี หรือว่านักขี่ม้าคนใดคนหนึ่งมีตารางการแข่งขันที่ดีในวันนี้ โมเดลไม่ได้ครอบคลุมทุกอย่าง
แต่สิ่งที่แบบจำลองสามารถจับภาพได้นั้น คือรูปแบบทางสถิติจากการจำลองในอดีตกว่า 100,000 ครั้ง ซึ่งเป็นข้อมูลที่มนุษย์ไม่สามารถจดจำไว้ในหัวได้ การใช้ทั้งสองอย่างจะทำให้คุณได้เปรียบอย่างมาก
เริ่มต้นใช้งานการทำนายผลการแข่งขันด้วย AI ในนิวซีแลนด์
ปัจจุบันมีหลายแพลตฟอร์มที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการแข่งม้าในนิวซีแลนด์ หนึ่งในนั้นสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับสนามแข่งม้าในนิวซีแลนด์คือ วินนิ่งโพสต์ — ระบบทำนายผลด้วย AI ที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลการแข่งม้าของนิวซีแลนด์โดยเฉพาะ ครอบคลุมการแข่งขันม้าพันธุ์แท้ทั้งหมดในนิวซีแลนด์ สร้างความน่าจะเป็นในการชนะและเข้าเส้นชัยในอันดับต่างๆ และเน้นโอกาสในการลงทุนที่มีมูลค่าตามค่าที่คาดหวัง
ขณะนี้บริการดังกล่าวยังอยู่ในช่วงทดสอบเบต้าแบบส่วนตัว โดยมีช่วงทดลองใช้งานฟรีสำหรับนักพนันที่ต้องการทดสอบว่า AI สามารถช่วยเพิ่มโอกาสในการชนะได้หรือไม่
ไม่ว่าคุณจะใช้ Winning Post สร้างแบบจำลองของคุณเอง หรือเพียงแค่ให้ความสนใจกับเวลาในแต่ละช่วงและการแบ่งแยกตามสภาพสนามแข่ง ทิศทางก็ชัดเจน: การวิเคราะห์การแข่งม้าในนิวซีแลนด์กำลังเผชิญกับการปฏิวัติข้อมูล นักพนันที่ปรับตัวได้จะเป็นผู้ที่ถือตั๋วอยู่ที่เคาน์เตอร์จ่ายเงิน
*(บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น การพนันแข่งม้ามีความเสี่ยงทางการเงิน โปรดเล่นการพนันอย่างมีความรับผิดชอบ)*
