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AI足球教練上崗利物浦,射門機會提高13%!來自DeepMind,網友:這不公平

人工智能 新聞
TacticAI強在哪里?把角球這個機制給玩透了。DeepMind團隊表示,足球比賽中角球是進攻的大好時機,據統計30%的進球都來自角球。

AI足球教練登上Nature子刊,谷歌DeepMind與利物浦隊合作三年打造:

如同AlphaGo顛覆圍棋一樣,改變了球隊制定戰術的方式。

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像是進攻方把球傳給誰更容易創造射門機會,防守方如何調整布陣……AI輕松設計出的高效戰術與真實戰術難以區分,并且人類專家在90%的情況下青睞AI的建議

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論文共同一作Petar Veli?kovi?表示,足球是比圍棋更有挑戰性的問題。

足球是動態的運動,而且有許多未觀察到的因素也會影響結果。

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有網友認為,“如果體育運動都能用上AI了,那么所有一切人類活動都將能夠使用AI。”

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也有人鼓勵DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力,朝自己擅長的方向走下去總有一天能開發出更棒的產品。

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對于合作對象選擇了利物浦這回事,甚至有其它球隊粉絲氣不過。

猜測DeepMind創始人是不是有私心,用AI黑科技增強他自己最喜歡的球隊,真的好不公平。

講道理的話阿森納才是主場離DeepMind總部最近的那一個(都在倫敦)。

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AI吃透角球

TacticAI強在哪里?把角球這個機制給玩透了。

DeepMind團隊表示,足球比賽中角球是進攻的大好時機,據統計30%的進球都來自角球。

并舉例2019年歐冠半決賽,利物浦隊阿諾德一個突然折返快速開球,打了對面巴薩一個措手不及,就被評為最佳角球之一,當時把梅西都看傻了。

(DeepMind里看來有不少真球迷啊)

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像這樣的精彩配合,不是每個球員都能做到,能做到也得看當時狀態好不好。

所以TacticAI的研發目標,旨在解決三個核心問題

  • 對于給定的角球戰術,會發生什么?例如,誰最有可能接球,射門機會多大?
  • 戰術執行后,如何分析?例如,類似的策略在過去是否生效?
  • 如何調整策略以實現特定結果?進攻方如何增加射門機會,防守方又該如何布陣?

至于解決的如何,先來看幾個數據。

首先,TacticAI能預測角球傳中后,全場22個球員誰最有可能接到球準確率高達78.2%,妥妥超過人類專家。

這樣就能幫助發球隊員選擇應該將球傳給誰了。

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對于進攻方來說,光把球傳出去還不夠,關鍵是要制造射門機會,TacticAI把這點也考慮到了。

通過分析接球概率和射門概率的關系,它能以71%的準確率預測一次角球是否會制造射門

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更厲害的是,它還能挖掘出不同角球戰術之間的內在聯系,從而有針對性地提出改進措施。

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最終對于進攻方來說,AI提出的戰術把制造射門的概率從18%提升到31%

對于防守方來說,AI調整布陣后把對手射門的概率從75%降低到69%

就問哪個隊的教練能不動心?

圖神經網絡+幾何深度學習

那么DeepMind是如何開發出這個大殺器的呢?

數據,收集自2020-2023年間英超比賽的7000多個角球。

三個核心技術:圖神經網絡+幾何深度學習+條件變分自編碼器

首先,將每一場角球的狀態表示為一個圖(Graph)

其中每個球員作為一個節點(Node),節點之間的連接(Edges)表示球員間可能的互動。這種圖表示法能夠自然地捕捉球員間的空間關系和潛在的戰術模式。

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接下來,使用圖神經網絡(GNN)學習圖表示中的特征。

GNN通過節點和邊的信息傳遞機制,能夠學習到節點的高維潛在特征如球員的角色、位置、運動狀態等信息。

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這里使用了經典的GAT (Graph Attention Networks) 模型,也就是用了大模型上常見的注意力機制,來增強圖表示學習。

GAT由圖靈獎得主Bengio團隊提出,共同一作Petar Veli?kovi?也是這次TacticAI的共同一作。

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為了提高數據效率,TacticAI還采用了幾何深度學習來利用足球比賽中的對稱性(如方形足球場地的水平和垂直對稱)

通過顯式地在模型中引入對稱性約束,使得模型能夠在面對圖的對稱變換時保持預測的一致性。

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最后,生成組件使用了條件變分自編碼器(CVAE),生成球員在特定戰術下可能的位置和速度。

CVAE能夠學習輸入數據的潛在分布,并從中采樣以生成新的數據,提出戰術調整建議。

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球員都得戴AR訓練了?

TacticAI的潛力遠不止于此,一但將這個方法擴展到其他定位球和更多戰術環節,未來可能真的會出現一個通用的AI足球教練。

不過,論文中沒有明確提及目前系統的運行速度。

是否能做到在比賽進行中實時分析、給出建議,是很多人關心的問題(比如CV大神謝賽寧)

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廣大球迷更關心的則是AI如果真的普及了,對足球比賽的觀賞性是增加還是削弱?

這次研究的合作方利物浦隊,沒有回應是否已經在真實比賽中使用了AI建議。

不過意大利亞特蘭大隊情報總監很看好這項技術,認為與之前已經廣泛應用的大數據分析相比,由AI提出的建議人類也能理解。

AI可以幫助我們以分塊或分類的方式分析足球——而不是認為一切只是一個連續的數據流,而人類無法理解發生了什么。

總之未來發生概率較大的是,所有運動員在訓練時都會帶上AR眼鏡了。

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論文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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