Como el deporte se vuelve más Inteligente

En la aplicación práctica de la Inteligencia artificial sobre el deporte empieza a haber multitud de ejemplos. El primero y más conocido llegó de la mano del ajedrez y las históricas partidas entre Gary Kaspárov y el supercomputador de IBM Deep Blue, allá por mayo de 1997. Desde entonces se ha ido desarrollando, pero siempre evitando confundirse con la Inteligencia deportiva, que afortunadamente todavía nos corresponde a nosotros.

Hay que tener en cuenta que la Inteligencia Artificial es actualmente de todo menos inteligente, porque está en un estado embrionario, a bajo nivel o débil, lejos de lo que sería su concepto pleno que se ha recreado en diversas películas de culto. Pero, dicho esto, también es buen momento para subirse al carro.

La inteligencia artificial en el deporte, como ocurre en otros sectores, pasa por un proceso en el que incluiría secuencialmente el Machine Learning, Deep Learning para terminar en la Inteligencia Artificial. Entendiendo Machine Learning como la capacidad de las máquinas de aprender y poder completar patrones que faciliten las decisiones humanas, Deep Learning como un paso posterior al anterior, aplicando redes neuronales artificiales, y, por último, Inteligencia Artificial como la situación en la que iguala o mejora la forma humana de actuar. En este orden, la primera requiere de mayor intervención humana para que los sistemas aprendan y en la última, lo contrario, ique la tecnología nos adelante por la izquierda y la derecha anticipándose al pensamiento humano.

Todas estas disciplinas no podrían entenderse sin el desarrollo en paralelo del Big data y la recopilación masiva de datos para poder interpretarlos y aplicarlos