伙伴们，快刀广播站又开始广播了。
今天又聊到让我特别兴奋的话题了，就是AI和运动领域的结合。前段时间，谷歌的DeepMind团队发布了一个非常垂直领域的人工智能模型，功能是预测足球比赛中角球的去向，并提出调整建议。
从2021年开始，谷歌的这个团队就一直和英超豪门利物浦俱乐部合作，探索AI和足球运动的结合。
2021年，他们先是开发了一个模型，可以根据不同的球员来预测他们会往球门的哪个方向踢。
2022年，他们开发了一个分析比赛录像的模型，用来预测球员下一步会往哪个方向跑，即使球员的身影已经离开了屏幕，也没关系。
研究科学家皮特尔对这两个项目都不算很满意，他说：“这两个都不是完整的原型，无法在现实生活中真正给教练提供有用及时的建议。”
不过，皮特尔和DeepMind同事一起在《自然-通讯》杂志上发表了一篇论文，介绍的就是这个名叫Tactic AI的模型。
Tactic这个单词的意思是“战术”或者“策略”，团队希望能建立一个在比赛过程中真正用得上的东西。
但哪怕是谷歌这种团队，在找用户需求的时候，前期也特别容易想当然。因为他们开始做的是一个开放式比赛的预测体系，就是实时分析比赛，并且告诉教练谁最有可能接到传球，或者这些球员创造危险进球机会的几率是多少。听上去都是那些实验室的科学家们特别喜欢的东西，一切皆可数据化。
然而，利物浦的数据分析师和教练给出的反馈是，这些数据太不实用了。因为足球比赛在进行的时候，哪怕有人把这些数据告诉了主教练，教练也不可能做出瞬间的反应，毕竟一场比赛只能换五个人。
如果真这么做了，我的脑海里出现的画面居然是，利物浦当家球星萨拉赫正在场上卖力奔跑的时候，突然看到场下举起了换人牌，教练居然要把状态正好的他换下去。萨拉赫郁闷地走到场边，教练一脸歉意地拥抱他，然后在他耳边轻轻说了句：“别怪我，是AI让我这么做的。这就是爱啊！”
不过利物浦也提出了建议，就是希望DeepMind的研究人员可以把重点转向角球的研究。因为每场比赛大约有10次的角球机会，角球意味着进攻球队有机会直接得分，但是之前50次角球才能进一个球。豪门俱乐部已经花费大量的时间在比赛前准备角球的进攻和防守计划，包括设计复杂的跑位路线和防守站位。皮特尔说：“如果（模型）能增加球队在角球时得分的机会，或者更好地做防守，那么球队就能在赛季中建立起真正的竞争优势。”
在锚定了方向之后，研究团队就开始干活了。他们去找了2020年和2021年英超联赛中7176个角球的球员追踪数据，将球员的位置、移动、身体和体重，还有球员之间的关系进行编码。然后采用一种叫做集合深度学习的方法，利用足球场的对称性来减少神经网络需要处理的数据量。其实这不是一个新的策略，类似的方法他们在阿尔法狗的项目中也使用过，这里你可以理解为更加先进了，把能跑能跳的球员作为了球场上的棋子。
最后，这个模型能够产出很多建议。比如在角球发出后，哪个球员最有可能先碰到球，并且射门得分；比如，如何调整球员的站位和移动，能最大限度地增加得分机会，或者是减少对方的得分机会。再比如，AI可以提出建议说，将一名球员移动到近门柱的位置，原因或许是对方这个位置的球员，头球能力比较薄弱。
利物浦特别喜欢现在的版本，因为模型可以非常准确地指出，针对某种战术，哪些进攻球员至关重要，以及哪些防守球员容易疏忽大意。以前，这个工作需要数据分析师赛前花几小时去看对手近期的所有比赛视频，筛选其中的角球镜头，寻找对方防守体系里的弱点，以便组织有针对性的进攻，或者是寻找自己球队的漏洞，以便在训练中加以强化。过去，教练要想在海量的视频录像里追踪22名活动的球员非常困难，现在有了模型，可以非常准确地找出问题。
他们也做了一系列盲测实验，由AI和专业的足球教练共同生成各种角球的战术和排布方案，让利物浦的足球专家进行选择，结果AI给出的建议，采用率达到了90%。
不过，研究团队的负责人表示，他们开发这套系统的目的，不是为了取代足球专家，而是希望它能在比赛前几天发挥作用，这样的话可以节省教练的战术布置时间。他们更希望这套系统可以增强教练的能力，让他们高效工作，有更多时间进行创造性的训练。
其实这帮工程师根本不用担心，足球教练这个岗位不会轻易被AI代替。在我看来，原因非常简单，一支球队战绩不好的话，永远需要主教练出来背锅。背锅下课这件事，AI模型无论怎么发展，都做不到。
好，DeepMind开发的这个AI角球预测模型，我就介绍到这里。
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好，今天的快刀广播站就到这里了。如果你觉得今天的内容对你有帮助，欢迎分享到朋友圈或者转发给你的朋友们。明天咱们接着聊AI。
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