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NBA里的AI故事:教练,我不想打球,我想替你指挥

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者舒石、若朴,转自微信公众号“量子位”(ID:QbitAI),雷锋网获授权发布。

25岁的埃里克-斯波尔斯特拉,坐在旧迈阿密体育场的一个储藏室里。

作为初级NBA视频协调专员,他需要观看大量的比赛录像,来评估球员的表现。多年以后,他从堆积如山的录像资料中爬了出来,最终成为NBA迈阿密热火队的主教练。

以后他还会连续赢得两个总冠军。

像这样从初级视频协调专员,历经13年奋斗,成长为主教练的励志故事,如今可能不会再次上演,因为斯波尔斯特拉最初干的那个工作,已经被电脑接管。

NBA里的AI故事:教练,我不想打球,我想替你指挥

埃里克-斯波尔斯特拉和曾经的热火三巨头

“如果一个AI被‘喂’以大量的NBA比赛视频,而且还聪明的足以理解比赛进程,那么这个AI就有可能做出很棒的篮球战术安排”,香港理工大学OpenCog AI实验室的著名未来学家、首席研究员Ben Goertzel说。

具有强大视频理解力的AI将会逐渐普及,Ben Goertzel认为人工智能将在比赛运动中发挥更为重要的作用。他预计五年内,视频协调专员这种工作,绝大部分将被AI接管。一旦AI学会比赛的模式,并能应用到真正的赛场上,整个NBA将会被颠覆。

换句话说,球队主教练们,未来将被AI取代。这一天可能来得比想象中更快,毕竟人工智能总是以比预期更快的深度发展着。

| 更数据化的NBA

近年来,数据分析、运动科学和各种各样全新的测量方式,让体育运动成为一个庞大的科学项目。结果那些昔日的数学书呆子反而成为耀眼明星,而那些运动天才只是疲于奔命。

随着统计数据的不断增长,需要更好的技术来帮助减少噪音。

“NBA已经构建了一些算法,用于整合来自我们SportVU系统的数据,以便这些数据能为联盟的每个球队所用”,NBA主管IT应用的高级副总裁Ken DeGennaro说。

NBA里的AI故事:教练,我不想打球,我想替你指挥

SportVU系统示意图

上面提到的SportVU系统,由六台相机组成,每个半场三台,这些相机每秒拍摄25张图片,然后经由复杂的算法处理,提取场上所有对象的x、y、z定位数据。每个图片都带有时间戳,并由计算机自动处理。

电脑将数据推送给现场解说的数据流,并且在90秒内对比赛场面做出报告。基本上,所有的信息很快会出现在教练和统计人员的电脑或者iPad上。

其实SportVU这套系统最早由以色列科学家于2005年创建,用于导弹追踪和高级光学识别等领域。然后这套系统用来在以色列追踪足球比赛,接着来到了NBA。

这套系统不仅可以告诉你凯文-杜兰特的投篮命中率,而且可以告诉你他运球突破一次和两次之后,投篮命中率各是多少,或者防守球员离他3步远或者5步远时,他的投篮命中率又分别是什么情况。

当拉简-隆多持球超过5秒,球队的进攻效率是多少?这个问题之前没人能回答,但是有了SportVU的帮助,答案清晰无比。

这是一段SportVU的介绍视频

现在每个NBA的球场都安装了SportVU,这套系统使用一组固定的相机,捕捉球员和篮球的移动情况。

SportVU把曾经无法量化的、混乱的比赛游戏,转变成可以进一步深入挖掘的统计数据。于是,机器学习就能“粉墨登场”了。

| 被改变的比赛

硅谷的创业公司,很早就开始在医疗、机器人、企业软件领域应用人工智能技术。现在终于轮到NBA球队了。

Second Spectrum,一家位于洛杉矶的公司,使用包括计算机视觉在内的人工智能技术,从NBA比赛视频中提取大量数据。

在这家公司的帮助下,金州勇士队只需几秒就能读懂比赛策略和趋势概率,以往这种分析需要耗时数月。

勇士队助理总经理Kirk Lacob说,之前队里有很多视频,但没有简单的方法把视频变成数据。直到他们遇上Second Spectrum。

这个对勇士队帮助有加的公司,由南加州大学的两位人工智能教授Rajiv Maheswaran和Yu-Han Chang创办。Chang至少还从自己博士毕业的麻省理工,又招募了10名工程师。据报道Second Spectrum已经获得来自史蒂夫-鲍尔默等人的早期投资。

截至目前,这家公司的客户已经包括金州勇士、克里夫兰骑士等十多家NBA球队。

Second Spectrum的软件会“学习”球员的精确移动,识别他们打法的变化以及篮球的运行。以挡拆为例,人工智能可以识别持球者需要还是不需要来自队友的掩护,掩护者是准备挡拆后切入还是掩护后的切出。

以及,防守球员应该如何响应:挡住持球突破的对手,紧随对手,换防,或者补防夹击。电脑还会告诉你,每种不同的选择,对应怎样的投篮命中率。

NBA里的AI故事:教练,我不想打球,我想替你指挥

比方说当对手是勒布朗-詹姆斯时,你一定想知道如何防住他的挡拆,挤过掩护者贴身上前是否更有效?或者应该找个大块头夹击詹姆斯,以及在不同的局面下应该如何应对。

所有这些,人工智能都会告诉你答案。

据说,有一支NBA球队曾经私下透露,依靠人工智能的帮助,这个球队找到了一种可以赢得季后赛的策略。这些新技术究竟如何影响比赛的进程,每个球队都会守口如瓶。

但可以肯定的是新技术对运动的影响,比以往任何时候都大。

| 何时取代教练

“机器学习在数据建模领域越来越受欢迎”,NBA和NFL官方合作咨询公司的统计学家Keith Goldner表示。

机器学习这种人工智能技术,在进行大量的数据训练后可以自己提高自己,而不需要软件工程师编辑一套行动指令。

你可以让AI观看一系列的比赛,然后算法就能学会识别某种战术,每次这个战术出现时,AI就会自动的标记出来。比方上面提到的那个机器学驱动的工具,可以对NBA球队不同的挡拆战术进行分类识别。

先是学会处理数据,然后开始帮助球队制定战术,接着开始协助临场指挥……所以开头那个故事又要出现了,从观看比赛视频开始,一步一步,AI准备取代人类教练了。

NBA里的AI故事:教练,我不想打球,我想替你指挥

问题是,这一天还有多远?

Goertzel承认还有段距离。“视频理解仍然不是一件易事,体育比赛又快又复杂,真正解决这个问题还得数年时间,不过科技巨头们都开始重点投入”,Goertzel说已经在图像识别领域大放异彩的深度学习,必将在视频识别领域取得成功。

虽然数据这东西很精美,但吸引球迷的,终归还是赛场上人类的表现。而且主教练对于整个团队有着无法量化的、魔法一般的影响力。另一方面来讲,不是每个人都欢迎机器人,特别是在那些看起来专属于人类的场合。

但文化总在一点一点的改变,这也是个建立信任的过程。AI和人类到底谁更重要,未来可能还会争论不休,但在大多数成功的组织中,每个人都已经认识到两者的价值。

文中提到的科学家们,也不希望人类教练从赛场边消失,但未来人类教练和机器之间的合作,一定会越来越深。“从中期展望来看,AI将帮助主教练处理战术事务。而最终,主教练可能只剩下一些社会和战略层面的事情可做”,Goertzel预测说。

随着数据分析和比赛决策权逐渐为AI所控制,主教练们会更关注与人相关的任务,未来一代的教练,可能比以往都更加人性化。

一场伟大的变革正在途中,但我们也许会错失下一个埃里克-斯波尔斯特拉。

整理这篇稿子的时候,NBA全明星周末正在如火如荼的进行,同时两个年轻的生命在广西和上海的篮球场遭遇不测。愿逝者安息,伤者早日康复。

希望热爱运动的朋友们,注意安全~

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