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DeepⅣlind希望使用A1改變足球

2021-08-10 02:28:41
電腦報 2021年20期
關(guān)鍵詞:利物浦教練球員

1950年3月,皇家空軍的一名機長和訓(xùn)練有素的會計師查爾斯,里普轉(zhuǎn)向足球事業(yè),一次在史云頓鎮(zhèn)和布里斯托爾市之間單打的三分區(qū)半場比賽中,里普看到無數(shù)次進攻都沒有起色,于是抓起一個筆記本和一支鉛筆,開始瘋狂地記下球場上發(fā)生的一切:他開始計算球員帶球時間和射門次數(shù),這是使用數(shù)據(jù)分析足球的第一種系統(tǒng)性嘗試。

由Alphabet所有的公司正在與利物浦合作,將計算機視覺和統(tǒng)計學(xué)習(xí)帶入體育運動

七十年后,數(shù)據(jù)革命已經(jīng)深入到俱樂部粉絲數(shù)據(jù)和運營支出,高層團隊直接從大學(xué)選拔統(tǒng)計博士學(xué)位的學(xué)生來尋求優(yōu)勢。比如,捍衛(wèi)英超聯(lián)賽冠軍的利物浦已經(jīng)與DeepMind聯(lián)手探索足球世界中人工智能的使用,這兩個組織的研究人員甚至在《人工智能研究雜志》上發(fā)表了一篇論文,概述了一些潛在的應(yīng)用。

DeepMind的創(chuàng)始人狄米絲,哈薩比是利物浦一生的忠實粉絲,并且是這項研究的顧問,他研究AI在哪里可以幫助足球運動員和教練,利物浦還為DeepMind提供了俱樂部從2017年到2019年進行的每場英超聯(lián)賽比賽的數(shù)據(jù)。

近年來,通過使用傳感器、GPS跟蹤器和計算機視覺算法來跟蹤球員和球的運動,足球中可用的數(shù)據(jù)量激增。對于足球隊來說,人工智能提供了一些教練無法做到的模式。對于DeepMind研究人員而言,足球為他們提供了一個受限但極具挑戰(zhàn)性的環(huán)境,以便他們對算法進行路測。足球這樣的游戲與國際象棋或圍棋不同,它具有內(nèi)在的不確定性,因為它是在現(xiàn)實世界中的運動,并且有一十多名活生生的運動員參與其中。

不過這并不意味著機器無法做出預(yù)測,相反,這正是AI特別有用的地方。AI可以幫助俱樂部研究有關(guān)特定球隊和陣容數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練模擬,以預(yù)測其球員在特定情況下的反應(yīng):如果你在對陣曼城的右側(cè)通道中敲了一個長球,例如,凱爾,沃克會朝特定方向運行,而約翰,斯通斯可能會做其他事情。

這被稱為“重影”,因為替代軌跡覆蓋在實際發(fā)生的事情上(例如在視頻游戲中),并且具有一系列不同的應(yīng)用程序。例如,它可以用于預(yù)測戰(zhàn)術(shù)變更的含義或在關(guān)鍵球員受傷后對手如何打球。

研究人員還對過去幾個賽季在歐洲進行的12000次罰點球進行了分析,根據(jù)球員的打法將球員分為幾類,然后根據(jù)這些信息做出預(yù)測可能會受到處罰,以及他們是否有可能得分。例如,前腰球員比中場球員更有可能瞄準左下角,后者采用的是更加平衡的方法。其他模擬也許可以對反事實進行分類,以估算特定動作(如傳球或錯失鏟球)對一個目標的貢獻程度。他們可以在賽后分析,并向球員展示為什么他們應(yīng)該在特定情況下讓球而不是射門。經(jīng)過訓(xùn)練的球員表現(xiàn)數(shù)據(jù)(力量和健身)模擬可以比人類教練更好地跟蹤疲勞度,并在受傷之前讓他們下場。

接受過視頻游戲訓(xùn)練的AI通過打破游戲規(guī)則或無視物理定律而獲得成功,像足球教練何塞,穆里尼奧一樣,接受過足球數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI可能會決定,實際上獲得好成績的最佳方法是讓對手保持控球狀態(tài)并等待他們犯錯。

因此重要的是,AI模擬的發(fā)現(xiàn)必須由專家進行調(diào)解,以坊止AI系統(tǒng)的錯誤推理。AI不會取代足球經(jīng)理,但其影響可能會在未來十年內(nèi)感受到。研究人員說:“目的是擁有一個無縫系統(tǒng),與場上的人類球員很好地融合在一起,并促進他們的工作。我們不會在接下來的六個月或一年中看到巨大的影響,但是在未來五年中,某些工具將得到進一步開發(fā),并且您可能會看到類似自動視頻助理教練的功能,幫助進行賽前和賽后分析,或者查看比賽的上半場,并為您提供下半場可能發(fā)生的變化的建議?!?/p>

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