超级碗另一面:大逆转背后,你没看到的人工智能大PK

量子位 | 舒石 若朴 假装发自 休斯顿

NRG球场的气温有点低,但身在现场只能感受到火热。

常规时间结束,亚特兰大猎鹰打了三节好球,新英格兰爱国者打了一节好球,双方比分定格在28-28。超级碗,这场美式橄榄球的顶级对决,第一次被拖入加时赛。

身着白衣的新英格兰爱国者,最终以34-28,逆转战胜身着红衣的亚特兰大猎鹰,获得第51届超级碗的冠军。猎鹰队97号防守截锋Grady Jarrett没能一战封神,爱国者12号明星四分卫Tom Brady脸上的神情从落寞转为狂喜。

如此跌宕的比赛结果,美国的虚拟助手们预测成功了……

此前,微软Bing的机器学习平台预测:爱国者获胜的概率是52.3%。要知道,Bing曾预测希拉里击败特朗普的概率是90%。苹果Siri预测爱国者会以3分击败猎鹰。

亚马逊和Google没有参与预测,但他们都在超级碗上给自家的虚拟助手产品打了广告。

除了这些外围的预测,刚刚结束的超级碗盛宴中,至少还有一个环节与人工智能相关:无人机。在中场表演环节,Lady Gaga出场时背后背后出现了光点组成的美国国旗,组成这一幕的正是Intel Shooting Star无人机群。

然而你真以为看到的一切只是美国春晚?人工智能只是插曲一般的点缀?拿衣服。量子位这次带你看看橄榄球运动的另一面。

AI渗透橄榄球

去年11月8日,一场如火如荼的橄榄球比赛已经进行到第三节,5:21落后的亚特兰大猎鹰队正推进到本方46码线。此时此刻,大数据公司Splunk做出了一个预测:猎鹰队下一步将祭出“霰弹枪阵式”,随后四分卫Matt Ryan将送出一记左侧的短传。

最后,除了传球没能彻底完成,猎鹰队的行动完全符合预测。做出这个预测的Splunk,之前已经把至少一整年的比赛数据输入了电脑。

此前,北卡莱罗纳州立大学的William Burton和Michael Dickey,建立了一个模型来预测一支NFL球队会如何传球和跑位,这对于防守首席教练来说非常有用。在一场达拉斯牛仔对阵杰克逊维尔美洲虎的比赛中,这个模型识别出了91.6%的战术类型。

已故明星球员Junior Seau曾经说,“橄榄球就是下棋”。

当然橄榄球比赛不仅仅是传球和跑位这么简单,球场上下一秒可能会出现的情况,远比棋盘上下一步的可能性复杂得多。国际象棋的棋子都站在一个方格里,沿着直线或者斜线以固定的方式行动。任何一个球员的行动都不可能如此简单。

每次战术呼叫,必须在进攻前仅有的40秒窗口期内完成,这进一步提高了计算的挑战。“现在还不算真正的实时”,大数据分析公司Datameer的创始人Stefan Groschupf说,“机器可以基于历史数据进行计算,然后给出建议”,但还是不够快。

人工智能还不能快到跟随比赛动态即时做出决定。然而有两个关键因素正推动着AI在橄榄球运动中继续发展:一是巨大的数据量,二是巨额的资金支持。

机器学习和博弈论

与橄榄球最相关的两个AI研究领域,是机器学习和博弈论。斯坦福大学计算机科学荣誉教授Yoav Shoham说,机器学习也能做到“点球成金”。无论是IBM的沃森,还是早在2012年就可以从视频中识别出猫咪的Google人工大脑,背后都是机器学习。

从一个巨大的数据集当中,一台聪明的计算机可以找出数据之间的关系也就是模式,并且从过去的动作和结果中学习。这之后,计算机可以对未来进行推测。

这种方法的效果,有赖于数据集的大小。可用的信息越多,计算机就越聪明。“未来甚至可以模拟每个球员的生理情况”,Shoham说“还能模拟他们的精神状态”。但是数据往往都是孤岛般的存在着,每个团队都保守着自己的数据秘而不宣。

多数情况下,训练都是不公开的,因为害怕对手获得敏感信息。

想要获得数据,就得采取点间谍手段。2007年,新英格兰爱国者队被发现违规拍摄纽约喷气机队的防守暗号,爱国者队的明星教练Bill Belichick被处以50万美元罚款。然而时至今天,技术进步已经让这种尝试看起来又笨拙又过时。

麻省理工研究人员开发的欧拉视频放大系统(EVM),可以放大任何视频中的颜色变化和移动。EVM这套系统,近可以通过皮肤色调变化,远可以通过呼吸模式变化,来测量心率;甚至可以从声音在附近物体中引起的震动,再现某人的声音。

所以在极限情况下,EVM可以仅凭电视转播信号,推测对手球队中哪些球员越来越疲劳,还能通过读唇了解对手教练的战术布置,用战术板挡住嘴也没用。

与机器学习不同,博弈论在信息不完整的时候作用最大。在大众层面,博弈论曾因2001年的一部电影《美丽心灵》而广为人知,这部电影描述的是博弈论科学家John Nash的生活。博弈论可以在不知道对手将如何行动的情况下,指导本方团队如何应对。

斯坦福大学经济学教授Matthew O. Jackson说,2015年的超级碗是一个完美的例子,当时对阵的双方是新英格兰爱国者和西雅图海鹰。“海鹰队不可能总是把球传给明星跑锋Lynch,因为对手能盯死他”,Jackson说“爱国者队也不能认为球只会传给Lynch”。

有时候,你会发现两个选项中较差的那个反而效果更好。

数据的力量

提到数据,无论是新英格兰爱国者,还是亚特兰大猎鹰,整个NFL都对数据积累非常重视:从年度球员选秀、球员健康、球员表现、比赛准备到球迷参与等各个方面。从2014年以来,NFL都通过肩垫里的RFID标签,追踪球员在场上的实时位置和速度、加速度等信息。

这些数据可以让教练乃至球迷更好的了解比赛。例如两周前,新英格兰爱国者队的接球手Chris Hogan,亚特兰大猎鹰两队的接球手Julio Jones,各自在180码中有九次接球,只有更详细的数据才能说明他们各自以怎样的跑动路线完成了接球。

同样的数据还能显示出,两个球队的四分卫,Tom Brady(爱国者)和Matt Ryan(猎鹰),前者更喜欢往中部传球,后者更喜欢往两边传球。而两个球队位于端区前20码以内的“红区”时,爱国者更喜欢稳妥的抱球往前冲,而猎鹰喜欢冒险的长传。

数据对超级碗影响对大的,还是比赛胜率模型。这个模型将给出在一定的情况下,哪个球队会最终获胜的概率。比如,猎鹰队在比赛中首先获得几个达阵得分,他们胜出的概率就会上升;如果爱国者带球冲刺起来,同样获胜的概率也会上升。

然而这些预测都是基于一个假设,过去发生的事情,未来还会再次发生。这些针对运动数据的分析,可以对商业行为有所帮助。但差异同样明显,体育在规则明确、场地限定、过程清晰的条件下发生,而且所有的事都是顺序发生。商业世界并非如此。

机器人球员

除了战术层面,人工智能还在战斗层面帮助橄榄球进步。

橄榄球在过去十年里饱受争议,清楚的研究表明,这项运动固有的反复碰撞会造成橄榄球选手脑震荡,甚至导致永久的脑损伤。去年引发广泛讨论的影片《震荡效应》,讲述的就是与此有关的故事。这个问题在美国也引发父母、医生、政客的广泛讨论。

怎么办?关停整个NFL联盟,废止橄榄球运动显然不可行。所以科学家想出一个办法,创造出一个像球员一样运动的机器人,用于在日常练习中充当替身,可以不断承受来自球员的冲击,从而有效减少人类球员脑部受到损伤的可能性。

去年8月,第一批这样的机器人下线,它们被称为MVP,这个缩写代表是Mobile Virtual Player,移动虚拟球员。MVP机器人能以最高32公里/小时的速度移动,电路系统可以抵抗数千次的反复冲击,在球场上就像一个移动的不倒翁。

目前MVP还在继续研发之中,未来机器人还将配备一个可以定位和映射场上位置的板载系统,以及在不同MVP之间彼此通信建立联系,从而组成一个团队。

近年来,NFL已经多次修改规则应对外界质疑,例如规定比赛中出现任何一项脑震荡疑似症状,诸如失忆、眩晕时,运动员都必须退出比赛,接受现场医疗人员15分钟的“强制观察”。以及宣布对“头盔对头盔”式冲撞等为非法行为,违反者将被处以18场禁赛和巨额罚金。

结语

最后,我们还回到超级碗的现场。

Lada Gaga背后300架无人机组成的机群,这些无人机不仅仅改变了演出,未来终有一天会改变搜索、救援、农业等等方面。

如同其他所有的运动一样,橄榄球也一直被科技推动前进,而近几年最有利的科技推手,莫过于人工智能。也如同所有的领域一样,人工智能必将带来颠覆性的改变。

无论人工智能带来多少帮助,无论是否被注意到,还是有人会兴奋,有人会不解,有人会害怕,有人会反对。对于这些,不知道AI会作何感想。

也许,会突然想吟两句诗。

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-02-06

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