南非世界杯上令人唏嘘不已的门线冤案

在小π还在上高中的时分，我在同班同窗的 MP4上看过一个名为“中国队勇夺世界杯”的短片，虽然情节很扯，但是片尾《国际歌》响起时，还是很打动的，打心底等待中国足球能在不远的未来有所打破。但是，工夫离开了2018年，在刚刚闭幕的U23亚洲杯上，本来被以为是“鱼腩”的越南队居然拿到了亚军，即便是不被人看好的马来西亚队、巴勒斯坦队，也闯入了八强；反观被寄予厚望的中国队，他们仍在锲而不舍地诘问一个“千古谜题”：究竟是“全TM赖裁判”，或是“都TM怪教练”，还是“都是分组的坑”？

新华社预先对此收回评论：“暴雪”将至，留给国足的弱队不多了。

快过年了，本着“小惩大诫”、“治病救人”的根本准绳，带着建立社会主义调和社会的美妙希望，出于不想再让国足给广阔人民群众添堵的“活蹦乱跳”的良知，“老西医”脑极体斗胆在此献出一剂解救国足的究极药方：片面AI化。这剂药旨在用AI技术彻底根治困扰中国足球多年的“难言之隐”，从足球场的内与外，到足球的当下与将来，医治范围宽广，医治效果未知；这剂药在引见“服用办法”的同时，将辅以真实案例解释阐明，真乃是居家游览、熬夜看球之必备良药也。

咳咳，闲言少叙，书归正传，我们来详细看看这剂药方吧。

AI裁判：从神奇盲侠到全能战士

要想成就足球上的“绿茵传奇”，就要破解所谓的“千古谜题”。首先需求留意，传奇没空为得胜找借口，为了维持这一伟光正的人设，我们必需要从源头上彻底消弭“全TM赖裁判 ”这句话再次呈现的能够性。

在足球赛场上，裁判员具有至高无上的威望，俗话说，权利越大，责任越大，在关乎胜负的时辰，裁判的判罚至关重要，也正因而，他们也往往成为得胜一方球员、教练乃至球迷发泄怒火、拼命奚落的对象，比方，熟习英超的冤家们一定都对所谓的“英超神奇四瞎”的事迹有所耳闻。

的确，有时裁判有意或有意的错误判罚会严重地影响足球赛场上的情势。往近了说，有2010年南非世界杯八分之一决赛时发作在英格兰中场兰帕德身上的门线冤案，往远了说，有阿根廷球星马拉多纳那永铭史册的“上帝之手”。目前，足球场上的门线技术和鹰眼零碎已普遍使用，处理了一局部裁判任务中比拟具有争议的成绩，如进球、越位等，但是这还远远不够，由于有些任务还是要依赖于裁判的人工判别，如犯规的恶劣水平、红黄牌的运用以及假摔的断定等。

为了彻底铲除“全TM赖裁判”这一借口，必需要鼎力推进足球AI化。比方说，我们可以依托球员身上更为敏感的可穿戴式传感器，借助AI即时模仿、计算出球员疑似犯规的举措接上去能够惹起的致伤率或对对方球员防御的障碍水平，从而决议红黄牌的分发；又如，我们可以开收回一套叫“基于足球运发动诡异歪曲的面部表情和身体跌倒后朴实而不自然的抽搐行为的假摔断定零碎”（就问你嘹亮不嘹亮），让AI深度学习假摔球员一切的视频材料，从这些“跳水巨匠”身体举措和面部表情辨认出他们与正常摔倒球员之间的差别，从而协助裁判根绝这类令人感恩戴德的行为。

再进一步的话，可以将上述零碎整合在一同，搞一个AI裁判直接取代人类的裁判。依据牛津大学的一项研讨[1]，各类竞赛的裁判在信息化的将来被取代的几率高达98%，仅次于电话推销员和下水道工人。裁判都没有了，规则的执行却能保证是相对的公道通明。至此，中国足球在成就绿茵传奇的路途上迈出了坚实的第一步。

AI 教练：玩科技，我们是仔细的

中国足球要想有所打破，也不能老是嘀咕“都TM怪教练”。

试看国足这些年，换帅几乎比换衣服都勤，中国有一个成语“又双叒叕”说的就是这个意思。现任国足主帅“银狐”里皮不可不谓传奇，放眼当今世界足坛比他拙劣的教练可真没有几个，再有人埋怨的话，你行你上啊。话又说回来，虽然“里皮+国足”的配置曾经足够奢华，但是假如能再参加AI的话，就更完满了。我们复杂地将教练的任务分为两局部：战术剖析及制定、人员配置与管理。目前这两个范畴都曾经有垦拓者在做AI化的任务了。

先说战术剖析及制定。随着IoT (Internet of Tings)技术的日益普及，主教练们从球员的可穿戴设备以及高清的摄像机中提取的数据每天都以几何级别的速度增长，如何无效地处置这些数据以为制定战术效劳，就成了一件火烧眉毛的事情。

（伊布身穿的即是由澳大利亚的 GPSports 研发的智能监测运动背心）

假如可以运用AI来处置这些海量数据的话，绝对于以往那种复杂的关键数据挑选，这种办法可以为战术制定提供更多的信息。来自卡塔尔一家科研机构的Laszlo Gyarmati撰文指出，以后的足球数据剖析次要存在两种缺陷：一是只析出一些详细的数据，如关键传球数、传球成功率等，无法剖析球队全体的战术战略；二是只静态地提取数据，而无法静态地审视整个竞赛进程[2]。美国一家名为 Second Spectrum 的公司如今已研收回一套较为成熟的商用视频剖析平台，来处理上述成绩。这一平台可以经过深度学习皮球与运发动的静态轨迹，析出若干战术形式，并辅以视觉成像技术等技术，在简约且可定制化的交互界面上，向运用者直观地出现影响竞赛的某些关键要素。

凭仗着这一成熟的成绩处理方案，这家公司自2017年10月份起成为了NBA光学追踪零碎的官方供给商（The Official Optical Tracking Provider of the NBA），并与英超（EPL）、 全美橄榄球联盟（NFL）、全美职业棒球大联盟（MLB）、全美曲棍球结合会（NHL）等都有着普遍的协作关系。如此，教练在战术剖析和制定的进程中除了依赖本人的经历外，还能借助科技的力气再上一层楼。

（Second Spectrum视频剖析平台自动生成的最佳传球道路）

再说人员配置与管理。作为一支球队的教练，他除了制定战术以外，还要至多统筹两件事：伤病、转会。前者保证教练用人用对办法，后者保证教练有适宜的人可用。

伤病是球员职业生涯的大敌，很多优秀的球员就是被伤病毁掉并最终黯然登场的，如前阿森纳球员真·超级玻璃人·迪亚比刚出道时被视为是维埃拉的接班人，但是他在医疗室的工夫要远远地超越在球场上的工夫，以致于“曾看过迪亚比踢球”成了枪迷在比拼看球资历时的一大资本。倘能预测伤病，合理躲避风险，不但能确保球员的职业生涯无虞，还能为球队战绩的波动提供保证。位于硅谷的 Kitman Labs研发的Athlete Optimization SystemTM就运用机器学习技术剖析数百万级别的由球员发生竞赛数据以及球员呈现受伤的场景等信息，让教练和球员充沛理解受伤风险，以提早做好应对预备。据报道，南非橄榄球队Cell C Sharks在运用Kitman Labs的产品后，一个赛季的伤病率下降了30%。

转会也是俱乐部的重头戏。在金元足球的大环境下，球员身价溢价可以说是严重了，动辄上亿的转会费用在令人咂舌的同时，也一定会让有力承当如此昂扬转会费的中小俱乐部动起“淘宝”的念头——在价钱绝对昂贵的球员当中，发现下一个梅西或C罗。目前的球探评价体系都是树立在一个球员过往表现数据的根底上，这样的评价体系只能反映出球员以往的才能，却不能反映出球员当前的开展轨迹，这使得买人更像是一种赌博，而不是投资。来自荷兰的运动科技公司SciSports就努力于为球队提供更具前瞻性的转会建议，其开创人 Giels Brouwer 指出他们公司的产品 Insight，不只可以运用机器学习协助球探察看一个球员的生长轨迹，还可以协助球探找到另外的有类似生长轨迹的球员，不但能评价正处于黄金时期的老球员能为球队带来什么改动，还能对年老球员的开展潜力及前景打分评级，可以说是中小球队“淘宝”的神器了。

无独有偶，认知计算的出色代表IBM Watson除了医学范畴外，也涉足到了足球范畴，据2017年12月一篇宣布在CityA.M.上的旧事报道称，在学习了少量过往赛季的转会数据的根底上，Watson预测转会的正确率可以抵达63%左右。在足球的发源地英国，甚至有人在毕业论文中讨论了如何在保证市场公道的前提下，用 AI 建模的方式协助俱乐部找到适宜的转会目的[3]。关于中国队来说，在转会和球探体系中运用AI的话，最大的益处莫过于，我们终于可以在面对“13亿人口找不出11个会踢球”的质疑时，理屈词穷地说出：“我能！”

顶级教练+前沿技术，这样以来，我们就彻底根绝了“都TM怪教练”这个借口运用的能够性，于是乎，中国足球在成就绿茵传奇的路途上迈出了坚实的第二步。

AI球员：别吵吵了，你不行我上

俗话说得好，打铁还需本身硬。埋怨“都是分组的坑”真心没啥意思，要是本身牛叉的话，分到哪个组都能杀出一条血路来。归根究竟，裁判、教练都是内部要素，绿茵场上的主体还是球员们。因而，没有球员的AI化，就无从谈起足球的AI化。

关于球员AI化，比拟务虚的思绪是在现有球员的根底上，运用AI技术内驱的设备辅佐球员训练，稳步进步球员的竞技艺力和战术素养，以完成国足自赎、成就传奇的美妙愿望。首先，球员和教练之间的良性关联是竞赛成功的关键要素，球员要想经过团队配合获得成功，就必需尽能够地在场上完成教练的战术意图，我们上文论及教练的战术剖析与制定时提到的若干AI工具，只需球员和教练互动状况较好，关于球员本身的训练效果的改善也大有裨益的。其次，关于那些想要自动进步本人竞技程度的球员来说，除了在训练场上挥洒汗水以外，还可以借助高科技更聪明地完成这个目的，所谓Don’t work HARD, work SMART嘛。来自荷兰的 Beyond Sports是一家试图以VR技术重塑体育运动生态（包括训练、数据剖析、转播等）的科技公司。

借助AI处置好的数据，该公司的VR Training零碎可以一种近乎身临其地步方式，重现赛场上的任何时辰，以辅佐球员更好地反思竞赛中的站位、跑动方式以及运球应运用小技术等，从而进步球员在下次竞赛中遇到类似情形时的应对表现。假如情愿，你甚至可以化身梅西视角，切身领会一把这位“足球界的AlphaGo” 在绿茵场上的上帝视角，这样是不是寓教于乐，在满足了本人追星愿望的同时，又进步了本人的足球战术素养？是不是比去夜店、酒吧挥洒荷尔蒙不晓得要拙劣到哪里去了？

关于球员AI化，比拟保守的思绪是这样的：扶不起的阿斗是吧，恨铁不成钢是吧，那就干脆让中国队的人类球员都歇菜，我们直接派出AI机器人上场，替我们出征世界杯。

这绝非一时的气话，如今曾经有科研团队在做这件事情了。比如说，谷歌的DeepMind团队在攻克了围棋之后，最近正在用一款名为Ant Soccer的游戏来测试和训练AI，在这款游戏中，AI必需经过重复试错，来学着控制一只小蚂蚁（说是蚂蚁，更像是一个鸡蛋长了四条腿），将球尽能够多地踢入得分区域。这个游戏看起来复杂，关于AI来说实则应战不小，它不但要学习如何挪动四肢以坚持均衡、如何判别球的运动轨迹以及如何用四肢以合理角度和力度接触球，还要处置一些突发状况，如足球的挪动超出或短于预期时该怎样办。

（左图：KAIST的AI世界杯宣传海报；右图：DeepMind团队用Ant Soccer训练AI）

再比如说，2017年12月份，在韩国迷信院（KAIST）的主导下曾经举行过了第一届AI世界杯了。依据该活动的官网引见，竞赛平台是一种五人（小方块？）制的在线足球游戏，参赛队伍将运用各自训练好的小方块来参与竞赛，获胜队伍可取得1000万韩元的奖励（约合6万人民币）。除了AI足球赛外，该项赛事还包括与足球相关的AI评论员、AI记者竞赛，可以说是十分片面了。种种的迹象标明，在不远的未来，我们就能看到成队AI球员们呈现在足球场上厮杀的场景。到了那个美妙的时辰，再也没有人会去埋怨“都是分组的坑”了；即便输了球，我们也可以把AI机器人做得萌一点（比如说喵星人那样的？），让人完全生不起气来。

到这里，中国足球在成就绿茵传奇的路途上迈出了坚实的第三步，也就是最初一步；缠绕中国队许久的“千古谜题”至此被完满破解，这就是我们解救“国足”的究极药方——片面AI化——的全部内容。

其实，绿茵场上历来不短少热情，小小的足球除了人类不时应战本身极限的竞技意义外，还承载了人们许多或隐秘或伟大的梦想。拿国足来说，关于它，我们伟大的梦想就是“冲出亚洲，走向世界”，而隐秘的梦想就是我们在本就骨感的理想中，等待可以看到一些鼓舞提气的事情，譬如地道的盼望，奋力的拼搏，譬如无悔的汗以及喜悦的泪，譬如琐碎伟大的生活中令人动容的传奇故事——哪怕只发作在绿茵场一隅。但是，这样复杂而美妙的小确幸竟不能得，年复一年的蹩脚战绩让人硬生生地从热血沸腾的中二球迷变成了佛系观球者。

玩笑归玩笑。好的音讯是，AI正在以史无前例的速度重塑着人类的生活，作为大众留意力和社会资本双重焦点的足球范畴，更是前沿技术与知识的先行试炼场。正在到来的AI时代，或许能为中国足球提供一份成就“绿茵传奇”的速成指南，从而让我们这些足球狗们看到一丝希望的曙光。在这篇文章的最初，还是让我们稍稍提振下决心，大（ruo）声（ruo）地吼一嗓子：

“中国队勇夺世界杯，吧？”

参考文献：

[1] Frey, Carl Benedikt, and Michael A. Osborne. "The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?." Technological Forecasting and Social Change 114 (2017): 254-280.

[2] Gyarmati, Laszlo, and Xavier Anguera. "Automatic extraction of the passing strategies of soccer teams." arXiv preprint arXiv:1508.02171 (2015).

[3] Ahmed, Miftahul. Can Artificial Intelligence Modelling Approaches Assist Football Clubs In Identifying Transfer Targets大多数人都曾因不佳的交通状况而迟过到、叫过苦。经济的快速发展带动的是社会各方面的全面提升，但在此过程中，交通的发展却没跟得上前进的步幅，各类交通难题让交管部门伤透脑筋，如何利用AI来解决相关难题已成当务之急。, While Maintaining A Fair Transfer Market Using Player Performance Data?. Diss. Cardiff Metropolitan University, 2016.

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