¿Por qué es imposible adivinar quién ganará el Mundial?

No hay algoritmo capaz de adivinar quien será el campeón del mundo. La inteligencia artificial no logra encontrar el modelo de predicción porque hay variables imposibles de medir, como el estado de ánimo de un jugador de fútbol. Las «favoritas» ya han caído.

Ayer comenzaron a definirse los cuartos de final de la Copa Mundial de Fútbol que se está llevando a cabo en Rusia. Aunque muchas apuestas la situaban como una de las grandes favoritas, España cayó ante la anfitriona y tuvo que decir adiós a la segunda estrella. Pese a que ya son varias selecciones «favoritas» han sido eliminadas, hay algunos que ya tienen caballo ganador para alzarse con la copa y muchos de ellos se fían en sistemas de inteligencia artificial a la hora de realizar sus cábalas. Pero la realidad es que todo comenzó mucho antes, en la pasada edición para ser precisos, cuando se creó Unanimous A.I , una «startup» de inteligencia artificial que realiza un tipo de «crowdsourcing» complejo utilizando decenas de datos de cada candidato.

Lanzada en 2014, la tecnología de la compañía cuenta con un alto grado de aciertos a su espalda. Por ejemplo, predijo correctamente los ganadores del Oscar de los últimos tres años con mayor precisión que cualquier experto. Adelantó quién sería la portada de la revista Time (Personaje del año), los votos que obtendría Trump –hasta el decimal– en sus primeros 100 días al elevar el presupuesto y anunció, en orden a los cuatro primeros del Derby de Kentucky, lo que hizo que todos los que siguieron sus consejos con ganaran 500 euros por cada uno apostado (se conoce al menos un ganador). También predijo quien se alzaría con el triunfo en la Super Bowl de 2016 y de 2017, en este último caso, señalando el marcador final.

¿Qué ocurrirá en la Copa del Mundo 2018, según Unanimous A.I ? Hecha semanas atrás, su predicción hablaba de una final entre Alemania y Brasil, en la que la primera saldría vencedora, y por el tercer y cuarto puesto se enfrentarían España y Francia. Obviamente esto ya no es posible: Alemania lo verá a la distancia y eso ha hecho que todo el cuadro predictivo cambie por completo.

Pero no son los únicos que han fallado. A principios de 2018, un grupo de investigadores de Alemania y Bélgica, liderados por la Universidad Tecnológica de Dortmund y la de Munich, desarrolló un modelo que analizaba numerosos factores, algunos sorprendentes y aparentemente aislados del deporte, para predecir los primeros puestos. Estos factores eran la habilidad de los jugadores, el puesto de la selección en el ranking de la FIFA, el número de jugadores que juegan juntos en un solo club, su edad promedio, cuántas finales de la Liga de Campeones ha ganado cada uno, pero también la población del país, su producto interior, la oposición a la que se enfrentaba en su país, la nacionalidad del técnico, su edad y varios más. Con todo esto simuló 100.000 veces el desarrollo completo de todo el certamen. Y el ganador resultaba ser España (con un 17,8%), el segundo con más posibilidades era Alemania (17,1%), luego Brasil, Francia, Bélgica y Argentina. Nuevamente un fallo y vuelta a empezar.

Uno de los pocos que ha acertado en sus predicción ha sido Soccerbot, desarrollado por el experto David Sumpter. Se trata de un modelo que ha dado un 1.800% de beneficio en las últimas dos temporadas de apuestas. Soccerbot predijo correctamente el empate entre Islandia y Argentina y el de Suiza y Brasil, anticipó que Bélgica le ganaría a Inglaterra y el triunfo de Irán sobre Marruecos. El modelo trabaja también con una serie de variables y con lo que se conoce como Simulación Monte Carlo: llevar a cabo numerosas simulaciones del encuentro (en estos casos) modificando ligeramente ciertas variables y ver cuáles son los resultados más probables. Con esta técnica, y en este momento del campeonato, España y Brasil llegarían a la final. Pero tras la derrota ayer de La Roja ante Rusia, queda claro que tampoco lo veremos.

Para la inteligencia artificial predecir los encuentros de fútbol es una tarea de altísima complejidad. No se trata de algo que ya está completado y se evalúa el final, como ocurre con la gala de los premios Oscar de Hollywood, ni siquiera es similar a las carreras de caballos, donde compiten 8 o 10, pero uno contra uno. Aquí hay once contra once en el terreno de juego, con posibilidades de cambios y a ello deben sumarse variables tan sutiles como la altura de la hierba y cómo afecta al juego de cada equipo, la presión del balón (y de los fanáticos), todas circunstancias que no tienen que ver directamente con el encuentro y que hay que tener en cuenta. Y, por si fuera poco, hay sutiles diferencias que un algoritmo no puede evaluar, como el estado de ánimo de los jugadores, que puede ser determinante. En el deporte, es cuestión de milímetros, tanto si entra un balón o no, como si es fuera de juego o la posición en la que el pie y el balón se encuentran para disparar. Es más, en multitid de ocasiones, esos pequeños matices dependen de la profesionalidad del árbitro aunque en este campeonato ha irrumpido la imparcialidad del famoso VAR. Pero toda estas variables son muy complejas de contener en una ecuación. Si a duras penas podemos predecir lo que ocurrirá en la Copa del Mundo, ¿qué sentido tiene destinar los recursos científicos y el tiempo de potentes ordenadores en ello? El fútbol es un sistema sumamente caótico en el que un pequeño cambio, como la resistencia al aire del balón, puede afectar el resultado final. A ello se le une que cada predicción cambia con el tiempo dependiendo de los resultados anteriores, por lo que es necesario ajustar constantemente (y a gran velocidad) los parámetros, para responder a los nuevos cambios.En este sentido se parece mucho a los modelos que analizan el cambio climático, los mecanismos de propagación de epidemias o la metástasis de tumores cancerígenos. Comprender cómo afinar estos sistemas para descubrir los parámetros más importantes, puede ayudar a los expertos a crear estrategias más acertadas a la hora de crear políticas para el cambio climático o la medicina.

Pero aunque la predicción parezca una tarea imposible, en este Mundial ha habido científicos que se han lanzado a ello... y han fracasado estrepitosamente. Casualmente, un grupo de ingenieros de la Universidad de Dortmund, en Alemania, creó un sistema de «machine learning», que decía que Alemania era la gran favorita. Visto los resultados, el sistema, tiene la menos fiabilidad que el difunto pulpo Paul.