اليوم الذي حاولت فيه اختراق السماء

كنت مملًا خلال أسبوع الامتحانات. ففتحت لعبة Aviator على حاسوبي، ليس للعب بل لاختبار فكرة. “ماذا لو… بنَيت نموذجًا يتعلم من أنماط الطيران السابقة؟” لم يكن الهدف هو الفوز، بل الفهم.

تدريب النموذج: تجربة قاسية بلا مشاعر

استخرجت 100 ألف جولة من بيانات Aviator العامة — مضاعفات حقيقية، أوقات الانسحاب، مدة الطيران. ثم استخدمت بايثون وTensorFlow لتدريب نموذج انحدار. هدفِي؟ التنبؤ بذروة المضاعف قبل سقوطه. النهاية؟ فشل مريع. النموذج رأى أنماطًا لم تكن موجودة. اهتمّ بالارتفاعات العشوائية. وصدق في اتجاهات كانت مجرد ضوضاء. الحقيقة: لعبة Aviator ليست головة! إنها فوضى لها دقات قلب.

لماذا لا يمكن للذكاء الاصطناعي هزيمة العشوائية (حتى لو أردت)

بعد ثلاثة أيام من تعديل المعاملات وتتبع الأخطاء الوهمية، أجريت اختبارًا أخيرًا:

• تدريب على أول 50 ألف جولة

• تنبؤ بالـ10 آلاف التالية

• مقارنة النتيجة الفعلية مع المتوقعة النتيجة؟ دقة 48%. أسوأ من رمي عملة! لماذا؟ اللعبة تعتمد على مولد عشوائي مستقل (RNG) معتمد من eCOGRA. كل طيران عشوائي تمامًا. لا ذاكرة. لا تمييز. لا تنبؤ — حتى بالنسبة لي مع شبكات عصبية وكوب قهوة ليلاً. فلماذا يعتقد الناس في “خدع Aviator”؟ لأن البشر يبحثون عن السيطرة في عدم اليقين. ليس هذا غباءً — بل بيولوجياً. تطورنا ليُدرك الأنماط… حتى عندما تكون ظلالاً في الآلة.

  الاستراتيجية الحقيقية ليست الكود — إنها الوعي الذاتي

  بعد أن استسلم النموذج لي (وقد خسر 27 دولارًا في الرهانات المحاكاة)، غيرت خطتي:

  ربما أفضل استراتيجية ليست التنبؤ بالرحلات… بل إدارة ذاتك. بدأت أُسجّل:

• حالتي النفسية قبل اللعب,

• مدة اللعب,

• ما إذا كنت قد ربحت أو خسرت مؤخرًا,

• وهل كانت قراراتي منطقية أم عاطفية? The pattern became clear: after losses, I chased with bigger bets. After wins? Overconfidence spiked like a plane climbing too fast into turbulence. This isn’t about Aviator game tricks anymore—it’s about cognitive bias detection using simple self-tracking tools you already own: your phone’s notes app or Excel spreadsheet..

  The One Rule That Beats All Algorithms

  Never bet more than you can afford to lose—and never chase losses with logic that doesn’t exist That rule beats any AI predictor every time—because it doesn’t pretend randomness is predictable And here’s what happened after applying this rule: For two weeks straight, I didn’t win big—but also didn’t lose anything meaningful No crashes. No regrets Just calm flying through clouds that never obeyed anyone’s plan

  Final Thought: Use Tech for Clarity – Not Control

  AI shouldn’t be used to manipulate chance—it should help us see ourselves more clearly If you’re building models for Aviator, do it for learning—not profit Use code not as a weapon against randomness… but as a mirror reflecting your own behavior Because real insight isn’t found in data—it’s found when you stop trying to control the sky