菠菜游戏的机会与游戏本身一样长。只要在这些事件的不确定结果上投入资金，投注者一直在利用数学来给他们一个优势。随着游戏从菠菜公司和赌场转移到数字领域，玩家开始使用现代计算技术，尤其是人工智能和机器学习（ML），以增加他们获胜的几率。

但是，随着研究人员努力设计能够在自己的游戏中击败职业球员的人工智能 - 甚至是超额投注的体育菠菜，这种投注刀片都会削减两种方式。

机器学习人工智能系统赶上并超越人类对手的技能的速度在过去几年中以惊人的速度加速。IBM的沃森著名抹在地板危害的大师班的球员在2011年AlphaGo，从谷歌的DeepMind师，击败欧洲围棋冠军范辉不到三年前，在2016年，扫荡韩国职业之前围棋选手李世石2几个月后，他在一年后的一些最佳球员的网上比赛中创造了60胜0负的战绩。

2017年，AlphaGo分支AlphaZero?在花了四个小时学习如何比赛后，在一场100场比赛中拆除了世界冠军象棋程序?Stockfish 8。虽然花了一点时间来掌握Dota 2-?“模拟年限3500”?- OpenAI的数字竞争对手在2018年成功地成为了顶级业余选手。

人工智能已经证明自己在自己的游戏中能够击败人类，但是当筹码下降并且真正的资金出现时，这是否真实存在？正如卡内基梅隆大学的Libratus系统在2017年展示的那样，答案仍然是响亮的。

更令人印象深刻的是Unanimous AI的预测。2016年，该公司发布了“群体智能”平台联合国大学，“使群体能够聚集在一起作为在线群体......实时结合他们的思想，观点和直觉来回答问题，做出预测，做出决定......作为一个统一的集体情报，“根据新闻声明。使用联合国大学，Unanimous在当年的肯塔基赛马队中获得了超级赛冠军。这意味着该公司正确地预测了四匹马将首先越过终点线，按顺序，以540比1的赔率。

“我们不愿接受这一挑战，”Unanimous首席信息官David Baltaxe在一份声明中说。“这里没有人知道有关赛马的事情，而且因为不可预测而臭名昭着。尽管如此，联合国大学一次又一次让我们大吃一惊，所以我们通过在线广告招募了一大群志愿者。整个过程耗时20分钟。”

接下来的2月，Unanimous'系统正确地预测了超级碗LI的结果- 精确到34-28的最终得分 - 然后继续正确地挑选了当年的18位奥斯卡获奖者中的11位。

如果AI和ML系统的能力继续提高 - 并且没有证据表明他们不会 - 这项技术可以从根本上颠覆职业体育菠菜的世界。但是，这些系统可以实现的目标仍然存在局限性。例如，当前的预测系统没有办法考虑球队的魔力，球员彼此“点击”或者改变比赛的动力。

“在一些团队运动中，非常优秀的球员并没有做太多可测量的事情，”?完美投注：科学和数学如何从菠菜中获胜的作者亚当库查斯基去年2月告诉数字趋势。“一个非常优秀的球员可能只是处于一个好位置。解决率不会表明这一点。这是他们的定位和直觉行为正在产生影响。”

但随着机器视觉等补充领域的未来发展，这些预测引擎将变得更加有效。比方说，来自Blackhawks的Jonathan Toews在膝盖上出现恶性斜线之后在冰上揉皱。现有的算法目前不能将他的伤害考虑在内并更新他们的赔率，至少在报告团队医生的结果之前是这样。但凭借机器视觉，未来的系统很可能只是通过衡量他做鬼脸的严重程度来消除他受伤的严重性。

最终，这项技术将达到一个奇点，我们将使用AI驱动的分析在机器人死亡比赛中进行实时投注。至少，运气好的话