AI發掘下一個體壇巨星

○劉 艷

英國拉夫堡大學的研究人員和切爾西足球俱樂部聯合開發了一套AI教練和球探系統。這套系統通過收集、分析球員近幾個賽季的數據并建模，能夠制訂訓練計劃、選擇球隊戰術、發現引援對象……研究人員預計，未來兩年內AI或將取代教練的部分工作。

依據訓練場、賽場上的數據和球員的特點制定賽前戰術，賽后對比賽過程進行復盤……雖然現實不斷證明，AI能為體育產業帶來增值，但很多人還是不相信，人類教練會在短期內失業。

AI發現體育明星

越來越多的運動俱樂部開始花費大量精力用于收集、整理以及分析歷史數據，希望從中發現趨勢、規律，以便更好地發掘人才，更科學地訓練運動員，更高效地贏得比賽。

拉夫堡大學研究人員開發的這套AI系統有個關鍵訴求，希望教練和球員可以在賽后加強反思，幫助系統逐步提高決策能力。

微軟（亞洲）互聯網工程院副院長李笛對記者說：“基于強化學習，通過反復訓練，直到系統做出正確的事，人工智能的大多數決策過程并不神秘，收集海量數據是前提。”

拉夫堡大學使用AI建模，正是希望通過分析大量的歷史數據，理解教練和球員的技戰術意圖，從而進行模仿學習。

但是，給教練和球員建模非常困難，不是所有的決策或行為都可以被寫入計算機程序，因為人經常帶有偏見。

同時，為了讓計算模型更加切合實際，它依賴的數據就要盡可能全面客觀，不僅應該反映球員跑位等技術細節，更應該捕捉球員疲勞程度和比賽心態等的變化，這些都被拉夫堡大學納入模型之中。

這是一種給運動員“畫像”的行為，也讓發掘體育明星變得更加容易。事實上，拉夫堡大學正在計劃開發衡量球員能力的系統，預計未來兩年內將使其功能完善。

AI為體育行業開辟新路

人工智能技術正在為體育行業開辟一條嶄新的道路。

從2006年起，澳大利亞創業公司Catapult Sports就開始監控和記錄運動員的跳躍、擊打及睡眠質量等數據，希望借此確定輪換人員、避免運動員受傷及組織訓練等方案。

NBA負責IT應用的高級副總裁肯·迪根納羅透露，NBA已建立了一套完整的數據計算系統，能在比賽中挖掘數據，并通過機器學習進行數據建模。

微軟推出的Sports Performance Platform平臺，是一套解析運動員訓練、比賽表現的數據化管理系統，可以為運動隊或者運動員提供基于運動層面的數據分析和解決方案，目前已有西雅圖帝王女足、皇家社會、本菲卡以及澳大利亞板球隊開始使用這套系統。

虛擬現實（VR）和增強現實（AR）成為科技行業的熱詞后，英特爾正利用強大的計算技術和虛擬現實技術，將生動逼真的虛擬現實體驗和360度回放視頻帶入體育賽場。

更關鍵的是，運動員的訓練體系的建立，已離不開大數據分析與處理，而英特爾等科技公司的種種努力已讓體育賽事開始了最核心的改變。

一直以來，教練們為尋找運動員賽場失誤、研究對手“戰法”大費周章，借助的手段是反復播放比賽片段。當360度視頻與VR技術走進賽場后，更多的細節可以被發現、記錄，并形成一個相當龐大、豐富的數據庫。借助AI進行分類分析和匹配查找，數據庫可以為運動員訓練和賽場策略制定提供更科學的參考。

體育精神遭到挑戰

AI快速進入體育產業，意味著人類可以借由科技突破更多體育極限，但這也讓很多人感到困惑。

布拉德·皮特出演的運動題材電影《點球成金》根據真實事件改編，講述了美國奧克蘭運動家棒球隊這一支弱旅逆襲的故事，人工智能發揮了關鍵作用。

金州勇士隊的日常訓練及臨場戰術調整、選秀選中斯蒂芬·庫里、奪得NBA總冠軍……在這些事件里大數據、人工智能的運用越來越頻繁。為此，勇士隊也被稱為“NBA中的谷歌”。

業界諸多爭議的焦點在于，我們是否應該借助人工智能來為人類體育賽事出謀劃策，甚至對比賽的結果產生關鍵影響？當比賽在一定程度上變成人工智能的較量，體育精神是否已失去？

許多行業，人工智能一旦出現，人類將難以望其項背，而體育被認為是“機器換人”很難波及的領域之一。當人工智能不斷地觀察人類，調試、訓練、提升自己的能力時，并非所有的人都對未來滿懷期待。

科技公司及科研組織正熱情萬分地將AI用于體育賽事，雖然短時間內人工智能對體育的影響還難稱顛覆，但技術如何利用，分寸如何把握，那些沒有條件使用先進技術的國家或團隊是否受到不公平待遇等問題已被擺上了桌面。

游戲規則已遭挑戰，科技監管還是空白，進化的AI與競賽公平原則該怎樣共處？

或許，這主要取決于人們想從體育賽事中得到什么。