AI足球教练上岗利物浦，射门机会提高13%，来自DeepMind，网友：这不公平

AI足球教练出现在Nature子刊上，谷歌DeepMind与利物浦团队合作三年打造：

正如AlphaGo颠覆了围棋比赛一样，它改变了球队制定战术的方式。

例如，进攻方将球传给谁更容易创造射门机会，防守方如何调整阵型……AI轻松设计的高效战术与真实战术没有区别，人类专家更青睐AI的建议90%的情况下！

该论文的合著者Petar Velikovi 表示，足球是一个比围棋更具挑战性的问题。

足球是一项充满活力的运动，有许多未被观察到的因素会影响结果。

有网友认为，“如果体育运动可以使用人工智能，那么人类的所有活动都可以使用人工智能。”

也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分心，要往自己擅长的方向走，有一天开发出更好的产品。

一些其他队伍的粉丝甚至对利物浦被选为搭档感到愤怒。

猜测DeepMind创始人是否有私心，利用AI黑科技来增强自己喜欢的团队，实在是不公平。

公平地说阿森纳是距离DeepMind 总部最近的一个（均位于伦敦）。

AI主罚角球

TacticAI的实力如何？我非常喜欢角球机制。

DeepMind团队表示，角球是足球比赛中进攻的绝佳机会。据统计，30%的进球来自角球。

又比如：2019年半决赛欧冠，利物浦阿诺德队突然回身快速开球，打了对手一个措手不及巴萨，被评为最佳角球之一。当时梅西他们都傻眼了。

并不是每个球员都能做到如此美妙的配合，能否做到还要看当时的状态是否良好。

因此，TacticAI的研发目标旨在解决三个核心问题：

对于给定的角球战术会发生什么？例如，谁最有可能接球以及射门的机会有多大？

战术执行后，分析怎么样？例如，类似的策略过去是否有效？

您如何调整策略以实现特定结果？进攻方如何增加投篮机会，防守方又该如何布置阵型？

至于如何解决，我们先来看一些数据。

首先，TacticAI可以预测角球传出后，场上22名球员中谁最有可能接球，准确率高达78.2%，远远优于人类专家。

这将帮助服务器选择将球传给谁。

对于进攻方来说，传球是不够的。关键是创造投篮机会。 TacticAI 也考虑到了这一点。

通过分析接球概率与射门概率之间的关系，可以预测判断角球是否会射门，准确率达71%。

更厉害的是，它还可以挖掘出不同角球战术之间的内在联系，并提出有针对性的改进措施。

最终，对于进攻来说，AI提出的战术将投篮命中率从18%提高到了31%。

对于防守方来说，AI调整阵型后，对手投篮概率从75%降低到69%。

试问哪支球队的主帅不动心？

图神经网络+几何深度学习

那么DeepMind是如何研发出这个杀手锏的呢？

数据收集自2020-2023 年7,000 多个角球英超场比赛。

三大核心技术：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器。

首先，将每个角球的状态表示为图表（Graph）。

每个玩家作为一个节点（Node），节点之间的连接（Edges）代表玩家之间可能的交互。这种图形表示自然地捕捉了球员之间的空间关系和潜在的战术模式。

接下来，使用图神经网络（GNN）来学习图表示中的特征。

通过节点和边的信息传递机制，GNN 可以学习节点的高维潜在特征，如玩家角色、位置、运动状态等信息。

这里使用了经典的GAT（Graph Attention Networks）模型，它利用大型模型上常见的注意力机制来增强图表示学习。

GAT是由图灵奖获得者Bengio团队提出的，合著者Petar Velikovi也是此次TacticAI的合著者。

为了提高数据效率，TacticAI 还使用几何深度学习来利用足球比赛中的对称性（例如方形足球场的水平和垂直对称性）。

通过在模型中显式引入对称约束，模型在面对图的对称变换时可以保持一致性预测。

最后，生成组件使用条件变分自动编码器（CVAE）来生成特定战术下球员可能的位置和速度。

CVAE 能够学习输入数据的底层分布并从中采样以生成新数据并提出战术调整建议。

所有球员训练时都必须佩戴AR吗？

TacticAI 的潜力远不止于此。一旦这种方法扩展到其他定位球和更多战术环节，未来或许真的会出现通用型人工智能足球教练。

不过，论文并没有明确提及当前系统的运行速度。

能否在比赛过程中拨打分析实时给出建议，是很多人关心的问题（比如CV大师谢赛宁）。

广大球迷更关心的是，如果人工智能真的普及，足球比赛的乐趣会增加还是减弱？

这项研究的合作伙伴：Team 利物浦，没有回应AI建议是否已在真实游戏中使用。

不过意大利亚特兰大队情报总监非常看好这项技术，认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比，AI 提出的建议也能被人类理解。

人工智能可以帮助我们以分块或分类的方式做到这一点分析Football ——，而不是认为一切都只是连续的数据流，人类无法理解发生了什么。

简而言之，未来更有可能发生的是所有运动员在训练时都佩戴AR眼镜。