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人工智能、大数据投身体育赛场 是搅局还是颠覆?

时间:2018-12-17 11:51:27作者:rj来源:体博网评论:0征稿

  英国拉夫堡大学的研究人员和切尔西足球俱乐部联合开发了一套AI教练和球探系统,通过收集、分析球员近几个赛季的数据建模并科学训练球员。研究人员预计,未来两年内AI或将取代部分教练的工作。

  柯洁?#27827;?#38463;尔法围棋。资料图

  获取训练场及体育赛场上的数据、根据球员的特点制定赛前战术、赛后对技战术进行复盘……虽然AI在不?#29616;?#26126;为体育产业带来增值的能力,但很多人还是不相信,AI短期内能代替人类教练。

  体育的魅力在于比赛过程的千变万化和所有参赛者处于同?#36824;?#24179;公正的比赛环境和规则中,?#27604;?#35757;练变得更科学成为AI加持的第一诉求,新的矛盾摆在了眼前,体育精神是否已经改变。

  发现可能被忽视的人才

  越来越多的运动队开始花费大量精力用于收集、整理以及分析历史数据,希望从数据蕴藏的“秘密”中发?#26234;?#21183;、规律,以发?#25351;?#22909;的人才,更科学地训练运动员,更多机会赢得比赛。

  拉夫堡大学研究人员开发的这套AI系统有个关键诉求,希望教练和球员可以赛后反思行为,逐?#25945;?#39640;决策能力。

  微软(亚洲)互联网工程院副院长李?#35759;?#31185;技日报记者说:“基于强化学习,通过反复训练,直到系统做出正确的事,人工智能的大多数决策系统并不神秘,收集海量数据是前提。”

  这让AI在围棋等棋类游戏上越发技能出色,阿尔法狗(AlphaGo)又在今年5月中国乌镇围棋峰会上以3∶0胜了世界围棋冠军柯洁,保持了连续60多局不败的纪录。

  而拉夫堡大学使用AI模仿学习技术建模,也是希望通过分析大量的历史数据,理解球员潜在的决策策略,模仿学习人类教练的战术。

  但是,给球员和教练建模非常困难,不是所有人类的决策行为都可以写到计算机程序中,人在制定策略?#20445;?#38590;免带有个人主观想法或偏见。

  为了让计算模型更切合?#23548;剩?#26356;接近于人类决策,它所基于的历史数据就要尽可能准确地?#20174;?#29616;实世界,不仅应该包含球员如?#38395;?#20301;等技术细节,捕捉球员的疲?#32479;?#24230;和比赛心态,也被拉夫堡大学纳入球员和球之间相互运动关系的模型中。

  发现下一个明星运动员一直以来都是一门科学,人工智能已经表明,它可以发现?#20999;?#21407;?#31350;?#33021;被忽视的人才。拉夫堡大学计划开发衡量球员能力的系统,并计划在未来两年内完善其功能。

  IBM全球赞助和客户服务部门副总裁诺亚·赞克说:“对人工智能技术来说,体育行业是一块良田,机遇非常之多。不论是涉及商业运营还是球员个人的数据分析都适合应用人工智能。”


   体育行业数据分析最有价值的方法  资料图?#22909;?#20247;体验人工智能机器人。?#34892;律?#35760;者 杜洋 摄

  从现有的比赛中提取最优战术,分析人类策略并加以利用,规避运动员训练和体育赛事的?#25215;?#19981;足,人工智能技术正在为体育行业开辟出一条崭新的道路。

  微软CEO萨提亚·纳德拉说:“世界上恐怕不会有任何一个其他的产业像体育一样,被数据和电子科技如此彻底地颠覆掉了。”

  从2006年起,澳大利亚创业公司Catapult Sports就开?#25216;?#25511;和记录运动员的跳跃能力、打击力及睡眠质量等,希望凭借这些数据确定是否替换人员、如何避免运动员受伤及组织训练?#21462;?

  NBA负责IT应用的高级副总裁肯·迪根纳罗透露,NBA已建立了一套完整的数据计算系统,能在人类无法量化的比赛中挖掘数据,并通过机器学习进行数据建模。

  微软推出的Sports Performance Platform?#25945;ǎ?#26159;一套解析运动员训练、比赛表现的数据化管理系统,可以为运动队或者运动员提供基于运动层面的分析数据和解决方案,目前已有西雅图帝王女足、?#22987;?#31038;会、本菲卡以及澳大利?#21069;?#29699;队开始使用这套系?#22330;?

  虚拟现实(VR)和增强现实(AR)自去年成为科技行业的热词后,英特尔正利用强大的计算技术和虚拟现实专属方案,将生动逼真的虚拟现实体验和360?#28982;?#25918;视频带入体育赛场。

  更关键的是,足球运动员的训练体系的建立,离不开大数据分析与处理,而英特尔等科技公司的种种努力已让体育赛事开始了最核心的改变。

  一直以来,教练们为寻找运动员赛场失误、研究对手“战法?#20445;?#20511;助的手段是反复播放比赛视频片段,当360度视频与VR技术走近赛场后,更多的细节可?#21592;?#35760;录、发现,并形成一个相当庞大而丰富的数据库,借助AI进行分类分析和匹配查找,可以为运动员训练和赛场策略制定提供更科学的手段。

  2010年世界杯,章鱼“保罗”因为“预测?#21271;?#36187;结果,成为章鱼界的网红,今年的世界杯赛场上,AI技术广泛应用,AI取代保罗开始预测比赛结果,虽然预测未必精准,但人工智能时代的第一届世界杯,让人?#24378;?#21040;,AI已经是体育行业相关数据分析最值得信赖的伙伴。

  原竞赛公平原则遭?#25945;?#25112;

  AI快速进入体育产业,意味着人类可?#36234;?#30001;科技?#40644;?#26356;多体育极限,但也让很多人感到困惑。

  布拉德·皮特出演的运动题材电影《点球成金》根据真实?#24405;?#25913;编,讲述了美国奥克兰运动家棒球队从一支弱旅逆袭的故事,人工智能扮演了重要角色。

  而NBA金州勇士队登顶NBA总冠军之路,和发现著名球星斯蒂芬·库里,及在球员的日常训练及临场战术的调整中对大数据、人工智能的运用密切相关,因为大量高科技的投入,勇士队被业界称为“NBA中的谷歌”。

  这两支球队引发业界诸多争议的焦点则在于,我们是否应该借助人工智能来为人类体育赛事出谋划策,甚至?#21592;?#36187;的结果产生关键影响??#21271;?#36187;在一定程度上变成人工智能的较量,体育精神是否已失去?

  “场上发生的每一件事,每一场比赛的TB级数据都在被收集,这才是真正令人兴奋的地?#20581;!?#32654;国职业棒球大联盟球探和棒球数据分析师阿里·卡普兰说:“在?#25215;?#24773;况下,它给了你从未想过的洞察力,而这些情况可能会改变游戏规则。”

  许多行业,人工智能一旦出现,人类将难以望其项?#24120;?#32780;体育被认为是“机器换人”最难波及的领域之一。一些体育联盟、球队大胆尝试应用AI等?#24405;?#26415;进行的变革,让教练员喊出的每个指令,运动员的每个动作,都成为可以回溯的痕迹。

  当人工智能不?#31995;?#35266;察人类,调试、训练、提升自己的能力?#20445;?#24182;非所有的人都对未来满怀期待。

  科技公司及组织正热情万分地将AI用于体育赛事,虽然短时间内人工智能对体育的影响还难称颠覆,但技术如何利用、分寸如何把握、?#20999;?#27809;有条件使用先进技术的国?#19968;?#22242;队是否面临?#36824;?#24179;等问题已被摆上了桌面。

  游戏规则已遭挑战,科技监管还是空白,进化的AI与曾经的竞赛公平原则该怎样科学调整?

  或许,这主要取决于人们想从体育赛事中得到?#35009;礎?

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