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AI会给职业足球带来什么革命?

AI会给职业足球带来什么革命?插图

比赛分析、球探系统、足球培训……谁会先被改变?

一场亚特兰大对恩波利的比赛,亚特兰大射门47次,恩波利3次;亚特兰大射门17次中目标、7次小禁区内射门。按照“期待进球”(xG)的数值分析,这应该是亚特兰大6比0大胜的比赛。

然而最终的比分,是0比0平局。

这是2019年4月的一场比赛,也成为了欧洲五大联赛的一项纪录。此前的各种比赛数据统计里,没有过场面上如此一边倒最终却是平局的比赛。对亚特兰大主教练加斯佩里尼而言,这是倒霉的一场比赛,而从中立观察者角度看,加斯佩里尼这场比赛的战术缺乏变化,或许是久攻不下的原因。

一场职业比赛里,有太多数据都无法解释的不可知因素,而这些不可知因素,intangibles,恰恰是数据正在克服的。在这种数据和现实之间的那道沟渠,正是人工智能此刻尝试填满的间隔。

在数据使用、数据分析上,现代足球并不是体育运动里领先的项目。美国职业体育一直是领先者。21世纪初,美国职棒的“金球”(Moneyball)模式,正是充分使用数据来提高体育管理的成功案例,那几乎是一场划时代的体育数据运用革命。但是在职业足球,尤其在更为传统的欧洲职业足球,数据分析,特别是基于计算机和互联网的数据分析,进步的速度不算快。

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足球运动自身的复杂性,让AI攻克足球制造了更高难度——参与人数众多、所有参与者都在实时流动中竞技、所有位移和肢体动作都可能带来不同的潜在结果、无球队员的活动对比赛的影响和持球队员一样重要……足球场上,很少有被完全孤立开来的场景,这更让一切动作、位置和变化,都可能对结果形成影响。

人脑研究足球上百年时间,有了“倒置金字塔”的战术演变。AI学写能力和逻辑性要更强,AI的进步,近来被认为会是推动足球分析、球探系统升级乃至足球培训革命的新助力。

很多AI主导的足球数据革命,都正在发生中。

以英超为例,20家俱乐部,每家都在进行着各种AI测试,不论是通过外脑合作方的尝试,还是干自身投入重金、更新俱乐部内部的数据团队,AI技术使用,已经成为英超标配。所有人都明白,只要在AI技术使用上,有一丝一毫的突破,都可能给自身带来巨大的竞争优势。这是一场明面上看不到的残酷竞技。

布伦特福德这样的小规模俱乐部,已经成为了数据技术使用的成功典范。俱乐部老板就有着充分数据科学背景,现在布伦特福德有一整套选材算法,专门用来甄别那些“估值偏低”球员。利物浦成功的转会业绩背后,又和谷歌DeepMind的机构合作,目前更是用这套体系来分析对手。切尔西的球探系统,用着一套AiSCOUT体系,对转会重点目标进行仔细甄别,当然,俱乐部大股东伯利是否使用了这些数据,还是个疑问。

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布伦特福德老板Matthew Benham,买人要看数据模型。

曼城在这场竞争中,也有特殊处。他们和谷歌搜索的合作,开发了一套AI锦标赛系统,据说能培养虚拟参赛者的战术思维能力。

和人脑最大的区别,在于AI的记忆力和学习能力,自现代足球规则明确至今,不到两个世纪时间,有大致记录的足球比赛,接近30万场,AI有足够的能力掌握所有这些比赛已存数据,同时从数据分析的角度来解读这些比赛,从而得出智能化分析和结论。而足球比赛现在能产出的数据,已经达到了一个空前高度,像OPTA等数据机构,一场比赛提供数万条数据是常例,将这些数据交给AI去阅读和解析,是真正能将这些数据“用活”的关键。

从英超到欧冠,再到世界杯这样的顶级竞技,每一场比赛、每一个参赛队,都有自己的数据分析团队、视频分析团队来实时阅读和分析比赛,这仍然是技术+人力的组合,AI能起到进一步准确提炼数据,将浅层信息过滤后为人脑判断提供更精准依据的作用。

DeepMind是谷歌在英国收购的一家AI机构,他们的分析师认为,足球主教练很快就会有AVACs的技术辅助——自动视频分析助理教练。这些视频数据分析,能以最快速度识别出场上细微的差别,例如对方右后卫在35分钟后,冲刺速度下降了20%,这意味着其体能下降,因此本队接下来5分钟的进攻,应该以此为突破口。

细节之外,对于整体阵型、战术运用的把握,AI都可能更具全局观、也能比人脑更好地把握住对手特点和改变。甚至对本队管理而言,AI也能提供更详实更有说服力的理由——AI分析结果,你在75分钟后体能下降了,换你没话说吧?

这可能会彻底改变一支职业球队的作业模式、赛前和赛后的相应准备流程。当人脑主控着竞技流程时,对敌手的分析判断,主要取决于主教练个人的经验和技能,但AI的研究肯定会更广泛,并且受情绪化影响更小。有分析师指出,可以设计专门的训练,来放大对手阵容和战术中的弱点,甚至赛前最重要的主教练鼓动讲话,都可以让球员听听AI“教练”详细分析介绍对手的话语,来进行替代。

爱尔兰贝尔法斯特女王大学心理学院,有这样一研究:使用虚拟模拟器来挑战守门员和人墙配合,以防守对方的进攻任意球

数据已经改变了职业足球领域的球探工作,这是最明显的足球改变。太多俱乐部,都像布伦特福德、布莱顿这样,利用统计数据来缩小转会目标球员的范围、让AI参与评判,同时让经验丰富的球探、结合“人脑”,进行综合评估。这已经是国际转会市场上的主流模式,未来AI肯定还会扮演更重要的决赛。

AI对数据的准确性,还有极大依赖性,因此数据的可信度,决定着最终AI结论的准确级别。流传的说法是:“如果一名中后卫传球5次,都是向后的传球,那么即使他这种100%的传球准确率,并不能充分说明问题。”但数据越准确、AI的计算会越专业越精明。因为再好的人脑统计,也不可能分析数年、数百个联赛的整体传球数据、每次传球的威胁性、每次传球的质量和接球队员的舒适程度。这些在数据准确并且进一步细分后,AI都能比人脑做得更好。

AI在职业足球领域的局限性仍然存在,因此AI技术对足球竞技目前更多是支持而非取代人脑。至少从目前的比赛结果分析上,还没有哪一家明面上的AI机构,真正能拿出“打败市场”的概率结果。

然而AI具备的学习和迭代能力,已经在ChatGPT引发的这一番风浪中,让所有行业和人群震惊不已。已经逐步使用AI的职业足球,会是下一个沦陷的行业吗?

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