超級碗另一面：大逆轉背後，你沒看到的人工智慧大PK

所以在極限情況下，EVM可以僅憑電視轉播信號，推測對手球隊中哪些球員越來越疲勞，還能通過讀唇了解對手教練的戰術布置，用戰術板擋住嘴也沒用。

與機器學習不同，博弈論在信息不完整的時候作用最大。在大眾層面，博弈論曾因2001年的一部電影《美麗心靈》而廣為人知，這部電影描述的是博弈論科學家John Nash的生活。博弈論可以在不知道對手將如何行動的情況下，指導本方團隊如何應對。

斯坦福大學經濟學教授Matthew O. Jackson說，2015年的超級碗是一個完美的例子，當時對陣的雙方是新英格蘭愛國者和西雅圖海鷹。「海鷹隊不可能總是把球傳給明星跑鋒Lynch，因為對手能盯死他」，Jackson說「愛國者隊也不能認為球只會傳給Lynch」。

有時候，你會發現兩個選項中較差的那個反而效果更好。

數據的力量

提到數據，無論是新英格蘭愛國者，還是亞特蘭大獵鷹，整個NFL都對數據積累非常重視：從年度球員選秀、球員健康、球員表現、比賽準備到球迷參與等各個方面。從2014年以來，NFL都通過肩墊里的RFID標籤，追蹤球員在場上的實時位置和速度、加速度等信息。

這些數據可以讓教練乃至球迷更好的了解比賽。例如兩周前，新英格蘭愛國者隊的接球手Chris Hogan，亞特蘭大獵鷹兩隊的接球手Julio Jones，各自在180碼中有九次接球，只有更詳細的數據才能說明他們各自以怎樣的跑動路線完成了接球。

同樣的數據還能顯示出，兩個球隊的四分衛，Tom Brady(愛國者)和Matt Ryan(獵鷹)，前者更喜歡往中部傳球，後者更喜歡往兩邊傳球。而兩個球隊位於端區前20碼以內的「紅區」時，愛國者更喜歡穩妥的抱球往前沖，而獵鷹喜歡冒險的長傳。

數據對超級碗影響對大的，還是比賽勝率模型。這個模型將給出在一定的情況下，哪個球隊會最終獲勝的概率。比如，獵鷹隊在比賽中首先獲得幾個達陣得分，他們勝出的概率就會上升；如果愛國者帶球衝刺起來，同樣獲勝的概率也會上升。

然而這些預測都是基於一個假設，過去發生的事情，未來還會再次發生。這些針對運動數據的分析，可以對商業行為有所幫助。但差異同樣明顯，體育在規則明確、場地限定、過程清晰的條件下發生，而且所有的事都是順序發生。商業世界並非如此。

機器人球員

除了戰術層面，人工智慧還在戰鬥層面幫助橄欖球進步。

橄欖球在過去十年裡飽受爭議，清楚的研究表明，這項運動固有的反覆碰撞會造成橄欖球選手腦震蕩，甚至導致永久的腦損傷。去年引發廣泛討論的影片《震蕩效應》，講述的就是與此有關的故事。這個問題在美國也引發父母、醫生、政客的廣泛討論。

怎麼辦？關停整個NFL聯盟，廢止橄欖球運動顯然不可行。所以科學家想出一個辦法，創造出一個像球員一樣運動的機器人，用於在日常練習中充當替身，可以不斷承受來自球員的衝擊，從而有效減少人類球員腦部受到損傷的可能性。

去年8月，第一批這樣的機器人下線，它們被稱為MVP，這個縮寫代表是Mobile Virtual Player，移動虛擬球員。MVP機器人能以最高32公里/小時的速度移動，電路系統可以抵抗數千次的反覆衝擊，在球場上就像一個移動的不倒翁。

目前MVP還在繼續研發之中，未來機器人還將配備一個可以定位和映射場上位置的板載系統，以及在不同MVP之間彼此通信建立聯繫，從而組成一個團隊。

近年來，NFL已經多次修改規則應對外界質疑，例如規定比賽中出現任何一項腦震蕩疑似癥狀，諸如失憶、眩暈時，運動員都必須退出比賽，接受現場醫療人員15分鐘的「強制觀察」。以及宣布對「頭盔對頭盔」式衝撞等為非法行為，違反者將被處以18場禁賽和巨額罰金。

結語

最後，我們還回到超級碗的現場。

Lada Gaga背後300架無人機組成的機群，這些無人機不僅僅改變了演出，未來終有一天會改變搜索、救援、農業等等方面。

如同其他所有的運動一樣，橄欖球也一直被科技推動前進，而近幾年最有利的科技推手，莫過於人工智慧。也如同所有的領域一樣，人工智慧必將帶來顛覆性的改變。

無論人工智慧帶來多少幫助，無論是否被注意到，還是有人會興奮，有人會不解，有人會害怕，有人會反對。對於這些，不知道AI會作何感想。

也許，會突然想吟兩句詩。