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日常人工智能:人工智能如何塑造体育

放大字体  缩小字体 发布日期:2024-04-21 01:30:45    来源:本站    作者:admin    浏览次数:86    评论:0

  Everyday AI: How artificial intelligence is shaping sport

  期待的寂静。拍子正中击球时发出的砰的一声。鞋在球场上摩擦发出的尖锐的吱吱声。这些都是网球比赛的声音。我们很了解他们。但你能仅仅依靠这些声音来追踪一场比赛吗?

  考特尼·刘易斯是一名盲人网球运动员,她依靠听力来比赛和观看比赛。但这并不总是那么容易。

  考特尼说:“这非常困难,如果我想看比赛,我就必须把比赛放大。”

  “即使这样,也很难跟上球的位置。所以如果我能听到它,我就能知道它落在哪里以及它是如何被击中的,这将会更有吸引力。”

  一种人工智能工具通过将声音效果应用于网球比赛现场,帮助盲人和低视力观众关注比赛。这个系统被称为“动作音频”(Action Audio),它可以将实时监测网球运动的数据转换成3D声音,这样盲人和弱视观众就可以仅凭声音来观看比赛。

  这只是我们观看或参与体育运动的方式因人工智能而发生变化的一个例子。

  体育是一项数字游戏。得分,犯规,球员的排名,击球或投篮或击球之间的时间。这些细节可以归结为预测或制定游戏发展策略的公式。

  因此,人工智能系统进入我们最喜欢的运动的许多元素也就不足为奇了。他们彻底改变了教练、裁判和观看比赛的方式。

  Stuart Morgan领导着澳大利亚体育学院的机器学习、人工智能和性能技术小组。他的团队开发了人工智能工具,可以自动提供分析师必须手动完成的见解。比如战术比赛规划,球员受伤模型和球队组建。

  他们最早采用人工智能的一个例子是2010年由男子曲棍球教练里克·查尔斯沃思(Rick Charlesworth)驾驶的。

  Rick想要通过创造竞争不平衡来破坏游戏。他的计划是提高本队球员的交换率,加快比赛的节奏。

  斯图尔特说:“教练通常有一种非常强烈的直觉,认为某些事情是对的,但并不总是能够衡量出来,或者用经验来支持他们的直觉。”

  于是斯图尔特和他的人工智能研究团队进来了。他们建立了一个系统,能够在球员在曲棍球场上移动时定位他们,测量他们跑得有多快,以及每队的不同阵型。

  有了收集到的数据,他们就能判断教练实施的改变是否有效。确实如此。

  “这是一个非常成功的策略。”

  人工智能系统可以通过训练来寻找和分析特定运动员的优势和劣势,评估耐力、气质、速度、灵活性、营养、呼吸系统等信息。它们可以应用于各种运动。

  在网球方面,人工智能正在几个不同的应用中改进这项运动。但最突出的用途之一是执法。

  澳大利亚网球协会(Tennis Australia)创新主管马沙尔·里德(Machar Reid)表示,人工智能正在改变裁判员和裁判员的角色。

  马查尔说:“如果我们把时间往回拨一点,我们显然是在依靠人类的眼睛来判断网球场上的每一个球。”

  “然后在21世纪初出现了一种叫做Hawk-Eye的东西,它彻底改变了我们这项运动的执法方式。”

  鹰眼是一种计算机视觉人工智能系统,它可以跟踪球,就像一个。它让裁判知道球是否以及何时完全越过了球场或球门线。

  它现在正在帮助消除许多运动中的得分错误,包括板球、羽毛球、橄榄球联盟、排球、足协足球、盖尔足球,甚至是曲棍球。那么它是如何工作的呢?

  “它真正涉及的是每个球场上的8到10个摄像头,基本上是相互通信,并以每秒50次的速度跟踪球和球员。然后发生的事情是,通过摄像头能够相互交流的方式,你可以提供一个预测或估计,代表网球场上的球是进还是出,”马沙尔说。

  注意“估计”这个词。像任何人工智能一样,鹰眼并不完美。那么它到底有多准确呢?

  根据马查尔的说法,它比人眼准确得多。

  他说:“我们说的是鹰眼的精确度可以达到毫米级,而人眼的精确度可能更接近厘米级。”

  “它可以比人眼更有效地进行缩放。”

  毫无疑问,人工智能正在彻底改变体育运动,使这个领域更有竞争力,更公平,或者对我们的球员来说更容易接近。

  所有这些人工智能都必须经过数据训练,以学习如何对线路呼叫、球员健康状况或网球比赛的声音做出决定。所有这些数据都来自我们的运动员。

  因此,我们应该如何思考所有这些数据收集的伦理问题,我们应该在哪里划清界限?

  我们与新南威尔士大学人工智能研究所的首席科学家托比·沃尔什教授探讨了这个问题。托比说,随着人工智能技术变得越来越普遍,这是我们需要考虑的一个重要问题。

  “过去,数据是在你在赛场上、在比赛时收集的,”托比说。

  “当然,后来人们意识到,在训练时收集数据是值得的,现在甚至在你睡觉时也可以收集数据。这当然会带来很多隐私等方面的风险。”

  我们人类与人工智能合作面临的挑战是围绕我们的工作建立适当的法规和道德界限。引用本文:Everyday AI: How artificial intelligence is shaping sports (2023, August 1)检索自https://techxplore.com/news/2023-08-everyday-ai-artificial-intelligence-sports.html本文受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外,未经书面许可,不得转载任何部分。内容仅供参考之用。

 
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