近日，deepmind公司開源了機(jī)器人足球模擬環(huán)境mujoco soccer，實現(xiàn)了對2v2足球賽的模擬。

雖然球員的樣子比較簡單（也是個球），但deepmind讓它們在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中找到了團(tuán)隊精神。熱愛足球游戲的網(wǎng)友仿佛嗅到了它前景：你們應(yīng)該去找ea合作fifa游戲！

與alphago類似，deepmind也訓(xùn)練了許多“player”。deepmind從中選擇10個雙人足球團(tuán)隊，它們分別由不同訓(xùn)練計劃制作而成的。

這10個團(tuán)隊每個都有250億幀的學(xué)習(xí)經(jīng)驗，deepmind收集了它們之間的100萬場比賽。

讓我們分別從俯瞰視角來看一下其中一場2v2的足球比賽吧：

deepmind發(fā)現(xiàn)，隨著學(xué)習(xí)量的增加，“球員”逐漸從“獨(dú)行俠”變成了有團(tuán)隊協(xié)作精神的個體。

一開始藍(lán)色0號隊員總是自己帶球，無論隊友的站位如何。在經(jīng)歷800億畫面的訓(xùn)練后，它已經(jīng)學(xué)會積極尋找傳球配合的機(jī)會，這種配合還會受到隊友站位的影響。

其中一場比賽中，我們甚至能看到到隊友之間兩次連續(xù)的傳球，也就是在人類足球比賽中經(jīng)常出現(xiàn)的2過1傳球配合。

除了個體技能外，deepmind的實驗結(jié)果還得到了足球世界中的戰(zhàn)術(shù)相克。

實驗中選出的10個智能體中，b是最強(qiáng)的，elo評分為1084.27；其次是c，elo評分為1068.85；a的評分1016.48在其中僅排第五。

如果按照elo評分的計算規(guī)則，我們會錯誤地認(rèn)為b對a的勝率應(yīng)該達(dá)到62%。實際上a能在59.7 %的比賽中打贏或打平b。

上圖展示了智能體a、b和c之間比賽的錄像，定性地展示了足球戰(zhàn)術(shù)策略的多樣性。

ai成為足球教練

ai進(jìn)入足球領(lǐng)域已經(jīng)不是首次。在此之前，一則關(guān)于足球人工智能教練的新聞就引起了英國媒體《每日郵報》的 關(guān)注。報道稱，英格蘭第七級別聯(lián)賽的球隊溫蓋特·芬里奇隊成為了第一支使用人工智能教練的足球隊。

他們將在當(dāng)?shù)貢r間2月9日對戰(zhàn)白鷹隊的比賽中，讓人工智能教練排出該場比賽的首發(fā)陣容，選擇球隊的攻防戰(zhàn)術(shù)。這，是否將是一個足球 新時代的開始？

溫蓋特·芬里奇隊成為了第一支使用人工智能教練的足球隊。

工作方式和人類相似

人工智能足球教練是一個由該領(lǐng)域的專家團(tuán)隊“greenshoot”創(chuàng)建的系統(tǒng)，它能夠根據(jù)不同的對手，通過數(shù)據(jù)分析等方式，來制定相應(yīng)的賽前以及賽中的策略，工作方式與人類教練非常相似。

而目前混跡于英格蘭第七級別球隊的魚腩球隊溫蓋特·芬里奇隊，就決定使用人工智能教練，成為第一個吃螃蟹的人。

“無論教練是虛擬的人工智能還是人類教練，足球的原理都是一樣的?！鼻蜿牻?jīng)理諾爾曼在接受采訪時毫不掩飾對人工智能的喜愛。

“在球隊的教練團(tuán)隊配備人工智能，我認(rèn)為這會很好地對我們的戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行補(bǔ)充。”

諾爾曼相信，人工智能教練可以通過遵守足球世界的一些基本原理，來帶領(lǐng)球隊取得成功。

人工智能足球教練系統(tǒng)研發(fā)者“greenshoot”的領(lǐng)頭人迪森同樣也十分憧憬高科技對英國的足球帶來的影響，畢竟在足球世界，應(yīng)用人工智能教練還是頭一遭。

“我們迫切希望看到將人工智能足球教練引入比賽中會發(fā)生什么。在短短的幾周內(nèi)，我們的團(tuán)隊就研發(fā)了這個人工智能足球教練。”

“它可以輕松地查閱分析比賽雙方的對戰(zhàn)資料。隨著時間推移，人工智能會從收集的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并成為一種具備洞察力的戰(zhàn)術(shù)援助?！?/p>

它能根據(jù)比賽進(jìn)程做調(diào)整

那么，人工智能教練的工作究竟是怎樣進(jìn)行的？

人工智能教練采用的是目前被廣泛使用的智能交互系統(tǒng)，它將使用者的語音轉(zhuǎn)換成文本，隨后整理發(fā)送至系統(tǒng)的后臺。

在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，人工智能通過分析，將最合適的戰(zhàn)術(shù)布置反饋給使用者。同時它還具備儲存功能，在大數(shù)據(jù)幫助下進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而在之后的比賽中給出更合理的決策。

使用人工智能教練的時間一般是在賽前和賽中。在比賽開始前，球隊工作人員會與人工智能共享本隊球員的體能水平、積極性和類型等資料，還會提供對手球隊的優(yōu)勢、劣勢和重點(diǎn)球員的詳細(xì)信息。

然后，人工智能足球教練在分析后給出它認(rèn)為最有效的陣型以及針對特定對手采取的戰(zhàn)術(shù)。

當(dāng)然，球賽瞬息萬變，可能在短短的幾秒鐘內(nèi)比賽的結(jié)果就會改變。所以為了幫助人類教練組在比賽過程中做出戰(zhàn)術(shù)決策，人工智能還可以在比賽中根據(jù)實時比分，為替換球員和比賽戰(zhàn)術(shù)提供建議和靈感。

舉個例子，如果球隊以0比2落后，人工智能教練可能會建議用前鋒替換中場，從而采取更具進(jìn)攻性的戰(zhàn)術(shù)。

體育智能化已成趨勢

人工智能教練進(jìn)軍足球界，是否意味著未來足球教練這個職業(yè)會被“顛覆”？現(xiàn)實或許沒有那么殘酷。

據(jù)了解，這項技術(shù)在溫蓋特·芬里奇隊的角色只是暫時的，其最終目的是讓所有人都可以 下載并與之交互。但無論是職業(yè)足球經(jīng)理，還是負(fù)責(zé)校隊的老師，今后都可以通過使用這樣的“人工智能教練”得到幫助。

體育領(lǐng)域變得更加智能化的趨勢難以阻擋，就像微軟ceo薩提亞·納德拉此前所說，“世界上恐怕不會有任何一個其它產(chǎn)業(yè)像體育一樣，被數(shù)據(jù)和電子科技如此徹底地顛覆?！?/p>

從2006年起，就有公司開始監(jiān)控和記錄運(yùn)動員的各項數(shù)據(jù)，希望憑借這些數(shù)據(jù)來分析決定是否替換人員、如何避免運(yùn)動員受傷及組織訓(xùn)練等。

作為世界籃球頂級賽事的nba也是如此。聯(lián)盟中負(fù)責(zé)it應(yīng)用的副總裁肯·迪根納羅透露，nba已建立了一套完整的數(shù)據(jù)計算系統(tǒng)，能在人類無法量化的比賽中挖掘數(shù)據(jù)，并通過機(jī)器學(xué) 習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。

而在最近，微軟又推出了運(yùn)動表現(xiàn)平臺系統(tǒng)，能夠解析運(yùn)動員在訓(xùn)練、比賽中的表現(xiàn)，為運(yùn)動員提供基于運(yùn)動層面的分析數(shù)據(jù)和解決方案。

目前已有西雅圖帝王女足、皇家社會、本菲卡以及澳大利亞板球隊開始使用這套系統(tǒng)。

ibm全球贊助和客戶服務(wù)部門副總裁諾亞·贊克，就對體育行業(yè)智能化的趨勢做出過分析：

“對人工智能技術(shù)來說，體育行業(yè)是一塊良田，機(jī)遇非常之多。不論是商業(yè)運(yùn)營還是球員個人的數(shù)據(jù)分析，都適合應(yīng)用人工智能?！?/p>