超级碗逆转背后的人工智能大PK(2)

来源：舒石若朴　作者：舒石若朴　责任编辑：方向　发表时间:2017-02-07 10:30　

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核心提示：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

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。(责任编辑：方向)

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