当人工智能与足球联系在一起，又会碰出怎样的火花？

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卡塔尔世界杯正在如火如荼地举行，但是世界第一运动，正在受人工智能（AI）越来越多的影响。

老邓给大家总结总结，回答一些人们很感兴趣的问题。

一、在AI眼里，梅西和C罗这一对“绝代双骄”，到底谁更强呢？

老邓相信，绝大多数球迷无论是认为梅西还是C罗更强，都会觉得他们俩相差无几，因为他们都是绝顶高手。

下图是AI对西甲十个球员的分析，纵轴是球员在90分钟比赛里做出的“动作（Action）”总量，横轴是平均每个动作对球队赢得比赛的价值。图中显示，梅西是高于所有人的存在。

而C罗（Ronaldo），其价值甚至还不如Bardhi（巴尔希，1995年生，土耳其人，现效力于西甲联赛的莱万特队）、Griezman（格列兹曼，1991年生；法国人，现效力于马德里竞技队）、Bale（贝尔，1989年生，英国人，西甲皇马老牌球员，现在在美国洛杉矶足球俱乐部发挥余热）。

这个结论肯定会出乎所有人的预料。但是该结论出自2019年KDD上的一篇论文《Actions speak louder than goals: Valuing player actions in soccer》（行动胜于目标：足球运动员的价值分析）。

KDD是数据挖掘领域全球最顶级的会议，这篇论文当年应用领域的最佳论文奖，整体水平相当高。它采用的分析方法是目前该领域最被认可的方法之一。这篇论文花费了作者将近三年时间才完成，内容非常硬核，对于绝大多数读者肯定也相当枯燥，这里就不多说了，有兴趣的可以上网搜搜。

这项研究使用了从2013-2014赛季直至2017-2018赛季的所有西甲联赛数据。此外，研究团队还排除了在此期间双方其余比赛的数据。

比利时鲁汶大学的杰西·戴维斯教授，是这套指标的创始人之一。大概他也觉得很多人会有疑问，所以给出了一些粗浅的解释。以下是他的解释，大家看看有没有道理？：

----“足球运动员的价值往往由其进球及助攻次数决定，但事实上，进球是一个小概率事件，因为通常而言，在比赛期间需要1600个动作才能完成一个进球。而我们的计算模型则将把每一个动作都包括在内：传球、带球、射门等等，从而计算出这位球员的个人价值。”

----“我们的程序将计算球员的所有动作，他的带球、传球、射门等等，其计算结果是基于所有的数据而形成的。”

----“在大多数足球运动员身上，我们看到了特定的倾向，他们要么在进行大量的毫无价值可言的动作，例如曼联球星保罗·博格巴，要么他们碰球的时间很少，但是却对比赛的结果有着更大的影响，例如哈里·凯恩、萨拉赫以及罗纳尔多。”

----“无论从任何标准来看，他（梅西）都是出类拔萃的。梅西的动作很多，也有极高的个人价值。”

最终的计算结果是，梅西为巴萨创造的价值，是C罗为皇马创造的价值的两倍。梅西的平均得分为1.21，而C罗的平均得分仅为0.61。

二、人工智能预测谁能夺得冠军？

一台RAC研究所的超级计算机在人工智能的基础上，预测说卡塔尔世界杯的决赛将在阿根廷和葡萄牙之间进行，最终，梅西的阿根廷队击败C罗的葡萄牙队夺冠。

计算机还预测说，葡萄牙队在半决赛中通过点球大战淘汰英格兰队。

由于足球比赛的偶然性太大，我们现在（2022年11月下旬）还可以把这些当成笑料来看。但是该预测收集了现实生活中和FIFA足球游戏中球员的统计数据，并考虑了过去五届世界杯中所有192场小组赛和64场淘汰赛的样本。预测显示，阿根廷和葡萄牙之间的决赛很有可能在点球大战中决出胜负，阿根廷队具有优势，因为他们在世界杯历史上的五次点球大战中赢了四次，点球得分率为77%。与此同时，葡萄牙只参加了一次点球大战。那是2006年，他们输给了英格兰，点球命中率为60%。

三、今年世界杯上都有哪些黑科技？

主要有三个：AI裁判、科技足球和智能球鞋。

7月2日国际足联发文确认，2022年卡塔尔世界杯将采用新的半自动越位技术，为裁判提供更好的技术支持，帮助判罚越位。目前来看，AI裁判是基于传统的VAR（视频助理裁判）升级的技术。

一方面，AI裁判通过安装在体育场屋顶下方的 12 个专用跟踪摄像头，来跟踪足球和每个球员的多达 29 个数据点，以每秒 50 次的频率计算他们在球场上的确切位置，从而用数据判断数据这些球员身体的位置信息。

另一反面，AI裁判将通过在比赛用足球的内部放置一个惯性测量单元 (IMU) 传感器的方式，以每秒500 次的频率将足球数据发送到视频操作室，从而可以非常精确地检测踢球时间点。

通过结合肢体和足球的跟踪数据并应用人工智能，新技术将会像视频裁判提供自动越位警报。在通知现场裁判之前，视频裁判会通过手动检查踢球点和自动创建的越位线来验证提议的决定。这一过程在几秒钟内发生，意味着裁判可以更快、更准确地做出越位判断。

这种足球是史上最快速、最智能的足球（“旅程”），表面覆盖了一层名为 SPEEDSHELL 的纹理聚氨酯球面材料，以三角形状和弯折设计降低足球在飞行中的风阻，并完全采用了水性涂料和水基胶，重量大大降低，增加了弹性，可以让足球在同等的力度下，运动速度更快。

球类还内置了一颗芯片，能以 500 次 / 秒的速度记录运动数据，帮助裁判作出更加合理的判决。

这款足球是我国最大的球胆供应商 ---- 三力伟业（天津）体育用品有限公司出品的。

不过，原创技术来自于德国阿迪达斯。2022年3月，阿迪达斯推出卡塔尔世界杯官方比赛用球 —— AL RIHLA，上述芯片技术CTR-CORE和球面技术SPEEDSHELL都是这款球的新技术。除了在阿迪达斯实验室和风洞进行了无数次的严格测试，也让包括拜仁慕尼黑女子队和 U19 队队员等上百位球员在球场上进行实地测试，务求采用的新款拼接形状和表面纹理，能在赛场上带来最高精准度和稳定性。

这是阿迪达斯连续第 14 次为国际足联世界杯创造比赛用球。

除了帮助裁判进行判断外，数据采集也逐渐应用于球员的装备上。以色列特拉维夫的体育科技初创公司Playermaker就对足球鞋的绑带装置进行了智能化升级。每一支装有Playermaker绑带的球鞋都内置一个六轴运动传感器，每秒对左右脚的运动进行1000次采样。

结合分析设备，教练和球员就可以了解他们在场上的表现，包括与球鞋地面的撞击、脚部旋转、控球、踢球速度、带球时间、冲刺次数、覆盖范围、速度和动作频率等信息。

在测试过程中，某些测试球员很高兴地发现，虽然他认为自己的右腿是优势腿，但数据显示他用左腿可以将球踢得更快。

虽然目前在正式比赛中，Playermaker绑带还没有被允许使用，但在2021年5月，Playermaker已经被国际足联纳入FIFA创新计划，有望在两年内进入赛场。目前这款设备已经被多支球队和160多个青训营采用。

四、AI足球运动员是怎么踢球的

除了服务于世界杯和其他球赛，人工智能专家还在研究怎样让AI球员踢球。这里的球员是AI设计的，尽量符合人体原理。世界著名的人工智能公司 ---- 英国的谷歌DeepMind继研制出能够碾压人类围棋手的AlphaGo之后，又在研究AI怎么踢球了。

在人工智能领域，DeepMind几乎是无敌的存在。2022年7月28日，DeepMind宣布每年可以预测大约两亿个蛋白质结构，结果相当准确，这是人类生物研究的巨大突破，几乎可以让现在所有的结构生物学家失业。人类进一步明显地延长寿命，极其值得期待。

现在DeepMind又要在足球领域插一杠子了。因为DeepMind的人工智能专家认为，AI足球可以让人工智能在计算机视觉、统计学习和博弈论上有所发展，进而可以拓展到其他广阔的领域。

首先，AI 玩家需要通过观看人类运动视频学会行走，因为最开始的 AI 玩家并不知道要在足球场上做什么。

训练前（动图制作素材来源：Science Robotics）

然后，在知道自己做什么之后，AI 玩家可以借助强化学习算法学会踢足球。

当训练中的 AI 玩家不断接受环境奖励，并作出正确反馈，其踢足球水平就会得到增加。

最后，AI 玩家更进一步，基于另外一种强化学习算法学会如何进行团队协作和更高难度的运动控制。

图｜训练 50 天后（动图制作素材来源：Science Robotics）

DeepMind 团队的这项研究，通过强化学习算法等 AI 技术，为 AI 玩家赋予了灵活的运动控制和多智能体协作能力，是一个有关如何在多智能体环境下学习多尺度综合决策的优秀案例。

但是，依然远远不够。图灵奖得主Allen Newell认为，从毫秒级的肌肉抽搐，到数百毫秒级的认知决策，再到长期的目标导向行为，人类行为跨越了多个组织层次。更高级别的行为往往与外界环境和其他主体更复杂的互动相关联，而如何在多空间和时间尺度上表现出智能行为，是物理实体人工智能长期面临的挑战之一。

这项研究目前还只是2对2，还没有到3对3、4对4、……11对11的地步。可以想像，随着球员人数的增多，AI球赛一定会非常复杂。不知道那时会不会产生一些对人类比赛有益的战术和训练方法？

这个成果发表在2022年9月1日的一篇论文中，可见是最新成果。在论文的最后，研究团队写道：

“如何在敏捷机器人硬件上实现类似复杂程度的多尺度运动智能，将是令人兴奋的研究方向之一”。

让我们期待AI和足球联系在一起，碰撞出更加绚烂的火花吧！

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