AI留给教练的时间已经不多了
文/黄康瑄 来源/智能相对论(ID:aixdlun) 上周末,由于新冠疫情而不断推迟的NBA 2020-2021季前赛终于开打。失去卫冕机会后,因伤病而沉寂了去年整个赛季的勇士队又遭遇了汤普森报销、格林和怀兹曼核酸检测呈阳性等一连串不幸,可谓命运多舛。“战术鬼才”泰伦·卢成为快船主教练后,小卡连季前赛都得乖乖上场。即便如此,快船在第一战对阵没有詹姆斯的湖人,依然以六分惜败,可说是出师不利。 卢指导们的工作可不只安排上场阵容一项,还包括战术制定、球员训练、临场指挥、球队管理、新秀挑选。现今,人工智能已经能承担其中部份职责,甚至在某些方面做的比人类教练更加出色,教练的饭碗似乎受到了威胁。 除了主力球员们的实力, 情报资料的获取、分析与应用也对战术制定乃至比赛胜负有着至关重要的影响。 尤其是一年一度、采取循环赛制的NBA,无论是季前赛、常规赛、季后赛还是明星赛,每场赛事都是数据资料的珍贵情报源,谁能从中挖取更多有效情报,谁就能更了解对手,在比赛中先发制人、抢占先机。在球员交易和新人选秀上也是如此。毕竟知己知彼,百战不殆。 如今,在竞争激烈的NBA赛场上,最了解球员的早已并非球队教练、也不是对阵多次的老对手、甚至不是球员自己,而是人工智能。 滴水不漏的AI监控 过去,获取球队及球员资料的方式只有一个——目测。藉由观看比赛,记录每位球员的投篮、罚球、犯规、篮板、抄截等攻防数据,再经由统计分析