AI [圖]DeepMind和利物浦足球俱樂部合作用AI讓戰(zhàn)術(shù)更靈活更有效 [圖]DeepMind和利物浦足球俱樂部

1950 年 3 月，一名叫做查爾斯·里普（Charles Reep）的皇家空軍機翼指揮官、資深會計將他對數(shù)字的關(guān)注轉(zhuǎn)向了足球。早在 20 世紀(jì) 30 年代，他就對這項運動產(chǎn)生了濃厚的興趣，并成為了赫伯特·查普曼（Herbert Chapman）的先鋒阿森納隊的球迷。他從第二次世界大戰(zhàn)回來后發(fā)現(xiàn)，他以前所見證的戰(zhàn)術(shù)革命已經(jīng)停滯不前。
在斯溫頓鎮(zhèn)和布里斯托爾城之間的一場單調(diào)的第三級比賽的中場休息時，他目睹了無數(shù)次進攻無果，里普的耐心耗盡了。他拿起一本筆記本和一支鉛筆，開始瘋狂地記下球場上發(fā)生的事情--他開始計算傳球和射門的數(shù)量，這是第一次系統(tǒng)地嘗試使用數(shù)據(jù)來分析足球。

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70 年后的今天，數(shù)據(jù)革命已經(jīng)被廣泛接納，球迷們對 xG（預(yù)期進球）和 net spend (在買入球員和賣出球員的凈投入)已經(jīng)非常熟悉了。頂級球隊直接從大學(xué)里挖來統(tǒng)計學(xué)博士生，以尋求優(yōu)勢。現(xiàn)在，英超衛(wèi)冕冠軍利物浦球隊已經(jīng)與 DeepMind 聯(lián)手，探索人工智能在足球領(lǐng)域的應(yīng)用。兩家機構(gòu)的研究人員今天在《人工智能研究》雜志上發(fā)表的一篇論文，概述了一些潛在的應(yīng)用。

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DeepMind 的人工智能研究員、論文的主要作者之一 Karl Tuyls 說：“時機剛剛好” 。DeepMind 在利物浦的合作源于他之前在該市大學(xué)的工作（DeepMind 創(chuàng)始人 Demis Hassabis 也是利物浦的終身粉絲，并且是這項研究的顧問）。這兩個小組走到一起，討論人工智能在哪些方面可以幫助足球運動員和教練。利物浦還向 DeepMind 提供了該俱樂部在 2017 年至 2019 年期間的每場英超比賽的數(shù)據(jù) 。

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近年來，隨著傳感器、GPS 追蹤器和計算機視覺算法的使用，足球的數(shù)據(jù)量已經(jīng)膨脹，可以追蹤球員球的運動。對于足球隊來說，人工智能提供了一種發(fā)現(xiàn)教練無法發(fā)現(xiàn)的模式的方法；對于 DeepMind 的研究人員來說，足球為他們提供了一個受限但具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境來路測他們的算法。Tuyls 說：“像足球這樣的比賽超級有趣，因為有很多代理存在，有競爭和協(xié)作方面的問題” 。與國際象棋或圍棋不同，足球有內(nèi)在的不確定性，因為它是在現(xiàn)實世界中進行的。

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但這并不意味著你不能進行預(yù)測--而這正是人工智能可以證明特別有用的一個領(lǐng)域。這篇論文展示了你如何在關(guān)于特定球隊和陣容的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練一個模型，以預(yù)測其球員在特定情況下的反應(yīng)：例如，如果你在對陣曼城的比賽中把一個長球打到右側(cè)通道，凱爾·沃克會向一個特定的方向跑，而約翰·斯通斯可能會做其他事情。

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這被稱為 "重影"--因為替代的軌跡被覆蓋在實際發(fā)生的情況上，就像在視頻游戲中一樣--并且有一系列不同的應(yīng)用。例如，它可以用來預(yù)測戰(zhàn)術(shù)變化的影響，或者在關(guān)鍵球員受傷的情況下，對手可能會怎么打。這些都是教練們自己可能會注意到的事情，Tuyls強調(diào)說，其目的不是設(shè)計工具來取代他們。
【AI|[圖]DeepMind和利物浦足球俱樂部合作用AI讓戰(zhàn)術(shù)更靈活更有效】作為論文的一部分，研究人員還對過去幾個賽季歐洲各地的12,000多個點球進行了分析--根據(jù)球員的比賽風(fēng)格將其歸類，然后利用這些信息來預(yù)測他們最有可能擊中點球的位置，以及他們是否可能得分。例如，前鋒比中場球員更有可能瞄準(zhǔn)左下角--中場球員采取的是更平衡的方法，數(shù)據(jù)顯示，對于罰球手來說，最佳策略是踢向他們最強的一側(cè)，這也許并不令人驚訝。

AI [圖]DeepMind和利物浦足球俱樂部合作用AI讓戰(zhàn)術(shù)更靈活更有效

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