外行看熱鬧，內行看門道。有美國“春晚”之稱的NFL(美式橄欖球聯盟)決賽超級碗(Super Bowl)北京時間2月6日早上在休斯敦NRG球場開幕。雖然球場溫度頗低，但在現場所感受到的只有火熱。近年來，任何高端的賽事都離不開科技。包括NFL和NBA在內的美國頂尖體育賽事的直播都已經覆蓋了虛擬現實應用和8K相機拍照等，這些高科技手段既能夠讓比賽更加公正有效，又能提升觀眾的觀看體驗感。當你在看熱鬧的時候，大神們都在關注些什么呢？本文將從大數據和人工智能的角度為你解析超級碗。

大數據和人工智能

比賽融入了許多高科技元素，其中發揮作用巨大的當屬大數據。NFL在球員的衣服和橄欖球上安裝可穿戴測試運動追蹤器，給做直播分析的工作人員提供數據信息，并能在比賽中為觀眾顯示。在未來，球員也會穿上內嵌攝像機的球衣。觀眾都希望參與其中，近距離地接觸球員。在未來的某一天，等到技術足夠安全、輕便和可靠的時候，在各大聯賽的支持下，這個目標也許真能實現。

蘋果和亞馬遜這類科技巨頭必然不會錯過“超級碗”盛宴。這時，人工智能就可以發揮作用了。例如你有臺Apple TV，在比賽時可以直接告訴Siri“我們來看超級碗”就能自動播放。另外，可以在iPhone上問Siri，哪個球隊比較強等問題。

比賽結果也被虛擬助手預測了…微軟Bing的機器學習平臺預測：愛國者獲勝的概率是52.3%。要知道，Bing曾預測希拉里擊敗特朗普的概率是90%。蘋果Siri預測愛國者會以3分擊敗獵鷹。亞馬遜和Google沒有參與預測，但他們都在超級碗上給自家的虛擬助手產品打了廣告。

除了這些外圍的預測，剛剛結束的超級碗盛宴中，至少還有一個環節與人工智能相關：無人機。在中場表演環節，Lady Gaga出場時背后背后出現了光點組成的美國國旗，組成這一幕的正是Intel Shooting Star無人機群。

被AI滲透的橄欖球

2016年11月8日，一場激烈的橄欖球比賽進行到尾聲，5:21落后的亞特蘭大獵鷹隊正推進到本方46碼線。這時， Splunk(大數據公司)做出了一個預測：獵鷹隊下一步將祭出“霰彈槍陣式”，隨后四分衛Matt Ryan將送出一記左側的短傳。最后，除了傳球沒能徹底完成，獵鷹隊的行動完全符合預測。做出這個預測的Splunk，之前已經把至少一整年的比賽數據輸入了電腦。

此前，北卡萊羅納州立大學的William Burton和Michael Dickey，建立了一個模型來預測一支NFL球隊會如何傳球和跑位，這對于防守首席教練來說非常有用。在一場達拉斯牛仔對陣杰克遜維爾美洲虎的比賽中，這個模型識別出了91.6%的戰術類型。

當然橄欖球比賽不僅僅是傳球和跑位這么簡單，球場上下一秒可能會出現的情況，遠比棋盤上下一步的可能性復雜得多。國際象棋的棋子都站在一個方格里，沿著直線或者斜線以固定的方式行動。任何一個球員的行動都不可能如此簡單。

每次戰術呼叫，必須在進攻前僅有的40秒窗口期內完成，這進一步提高了計算的挑戰。“現在還不算真正的實時”，大數據分析公司Datameer的創始人Stefan Groschupf說，“機器可以基于歷史數據進行計算，然后給出建議”，但還是不夠快。

人工智能還不能快到跟隨比賽動態即時做出決定。然而有兩個關鍵因素正推動著AI在橄欖球運動中繼續發展：一是巨大的數據量，二是巨額的資金支持。

機器學習和博弈論

與橄欖球最相關的兩個AI研究領域，是機器學習和博弈論。斯坦福大學計算機科學榮譽教授Yoav Shoham說，機器學習也能做到“點球成金”。無論是IBM的沃森，還是早在2012年就可以從視頻中識別出貓咪的Google人工大腦，背后都是機器學習。

從一個巨大的數據集當中，一臺聰明的計算機可以找出數據之間的關系也就是模式，并且從過去的動作和結果中學習。這之后，計算機可以對未來進行推測。

這種方法的效果，有賴于數據集的大小?？捎玫男畔⒃蕉?，計算機就越聰明。“未來甚至可以模擬每個球員的生理情況”，Shoham說“還能模擬他們的精神狀態”。但是數據往往都是孤島般的存在著，每個團隊都保守著自己的數據秘而不宣。

多數情況下，訓練都是不公開的，因為害怕對手獲得敏感信息。

想要獲得數據，就得采取點間諜手段。2007年，新英格蘭愛國者隊被發現違規拍攝紐約噴氣機隊的防守暗號，愛國者隊的明星教練Bill Belichick被處以50萬美元罰款。然而時至今天，技術進步已經讓這種嘗試看起來又笨拙又過時。

麻省理工研究人員開發的歐拉視頻放大系統(EVM)，可以放大任何視頻中的顏色變化和移動。EVM這套系統，近可以通過皮膚色調變化，遠可以通過呼吸模式變化，來測量心率;甚至可以從聲音在附近物體中引起的震動，再現某人的聲音。

所以在極限情況下，EVM可以僅憑電視轉播信號，推測對手球隊中哪些球員越來越疲勞，還能通過讀唇了解對手教練的戰術布置，用戰術板擋住嘴也沒用。

與機器學習不同，博弈論在信息不完整的時候作用最大。在大眾層面，博弈論曾因2001年的一部電影《美麗心靈》而廣為人知，這部電影描述的是博弈論科學家John Nash的生活。博弈論可以在不知道對手將如何行動的情況下，指導本方團隊如何應對。

斯坦福大學經濟學教授Matthew O. Jackson說，2015年的超級碗是一個完美的例子，當時對陣的雙方是新英格蘭愛國者和西雅圖海鷹。“海鷹隊不可能總是把球傳給明星跑鋒Lynch，因為對手能盯死他”，Jackson說“愛國者隊也不能認為球只會傳給Lynch”。

有時候，你會發現兩個選項中較差的那個反而效果更好。

結語

Lada Gaga背后300架無人機組成的機群，這些無人機不僅僅改變了演出，未來終有一天會改變搜索、救援、農業等等方面。

如同其他所有的運動一樣，橄欖球也一直被科技推動前進，而近幾年最有利的科技推手，莫過于人工智能。也如同所有的領域一樣，人工智能必將帶來顛覆性的改變。

無論人工智能帶來多少幫助，無論是否被注意到，還是有人會興奮，有人會不解，有人會害怕，有人會反對。對于這些，不知道AI會作何感想。（轉自：  ）

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