Я обучил ИИ побеждать в Aviator — и потерял разум (зато обрел ясность)

Я не продаю магические приложения. Я расскажу, что происходит, когда логичный INTJ с тайной любовью к полётам пытается победить случайность с помощью машинного обучения.

Что заставило меня попробовать?

Aviator взорвался по всему миру — не из-за честности, а потому что кажется живым. Растущий множитель, напряжение перед исчезновением самолёта… это как сердцебиение на небе. Как человек, который раньше строил ИИ для предсказания полётов в проекте в университете, я не мог удержаться.

Я собрал открытые данные из живых сессий (реальные логи), очистил их через Python и обучил простую LSTM-модель на исторических множителях.

Совет: модель предсказывала следующий множитель с точностью ~78% на коротких интервалах.

Но потом пришла реальность

Первый раз она крикнула: «Ставь на 4x!» — самолёт упал на 3.2x? Классическое переподгонка. Второй раз: «Оставайся до 10x» — а самолёт исчез на 5.8x?

Я понял: игра не случайна — она псевдослучайна. И эта маленькая разница всё меняет.

Генераторы случайных чисел спроектированы так, чтобы выглядеть непредсказуемыми — даже если внутри они детерминированы. Моя модель научилась шаблонам… но и все остальные игроки тоже.

Что показал мой код?

1. Краткосрочные скачки шумны – Никакой алгоритм не победит вариацию за меньше 10 секунд.
2. Долгосрочные средние стремятся к равновесию – На тысячи раундов RTP стабильно около 97%. Это реально.
3. Психология человека ломает модели – Люди гонятся за потерянными ставками после крупных падений; ИИ эмоций не чувствует… что делает его хуже при прогнозировании поведения.

Это не просто математика — это поведенческая экономика под маской технологий.

Стоит ли использовать ИИ?

Не для прогнозирования. Но да — для осознанности. Используйте инструменты для отслеживания:

• Волатильность сессии (низкая vs высокая)
• Тренды средних множителей по часам — не по отдельным раундам!
• Собственные эмоциональные триггеры (например: «После трёх проигрышей я всегда удваиваю»)

Вот где ИИ действительно помогает: самоанализ через визуализацию данных.

Мой личный принцип сейчас:

The moment my model says “Go all-in,” I do the opposite. The best signal is often silence. Если хотите бесплатный шаблон (Python + Streamlit-панель), нажмите ниже 👇 The code is public on GitHub — no black boxes, no scams.