數說空間 | 超級碗另一面：大逆轉背後，你沒看到的人工智慧大PK

2月6日，第51屆「超級碗」美國國家橄欖球聯盟（NFL）冠軍總決賽在休斯敦落幕。新英格蘭愛國者隊在落後25分的情況下成功逆轉，最終以34-28戰勝亞特蘭大獵鷹隊。這場比賽因為愛國者隊後來居上的「翻盤」給人留下深刻印象，可謂戲劇性十足。但更令人震撼的是，一家AI 公司的預測平台早在開賽前就精確地給出了最終比分。

號稱美國春晚超級碗決賽，它在美國的意義就等同於的春晚，除了讓觀眾享有熱烈的比賽之外，激情的娛樂中場秀也是看點。有趣的是，這同樣也是一場高科技的盛宴。

去年11月8日，一場如火如荼的橄欖球比賽已經進行到第三節，5:21落後的亞特蘭大獵鷹隊正推進到本方46碼線。此時此刻，大數據

公司Splunk做出了一個預測：獵鷹隊下一步將祭出「霰彈槍陣式」，隨後四分衛Matt Ryan將送出一記左側的短傳。

最後，除了傳球沒能徹底完成，獵鷹隊的行動完全符合預測。做出這個預測的Splunk，之前已經把至少一整年的比賽數據輸入了電腦。

此前，北卡萊羅納州立大學的William Burton和Michael Dickey，建立了一個模型來預測一支NFL球隊會如何傳球和跑位，這對於防守首席教練來說非常有用。在一場達拉斯牛仔對陣傑克遜維爾美洲虎的比賽中，這個模型識別出了91.6%的戰術類型。

人工智慧還不能快到跟隨比賽動態即時做出決定。然而有兩個關鍵因素正推動著AI在橄欖球運動中繼續發展：一是巨大的數據量，二是巨額的資金支持。

與橄欖球最相關的兩個AI研究領域，是機器學習和博弈論。斯坦福大學計算機科學榮譽教授Yoav Shoham說，機器學習也能做到「點球成金」。無論是IBM的沃森，還是早在2012年就可以從視頻中識別出貓咪的Google人工大腦，背後都是機器學習。

從一個巨大的數據集當中，一台聰明的計算機可以找出數據之間的關係也就是模式，並且從過去的動作和結果中學習。這之後，計算機可以對未來進行推測。

這種方法的效果，有賴於數據集的大小。可用的信息越多，計算機就越聰明。但是數據往往都是孤島般的存在著，每個團隊都保守著自己的數據秘而不宣。多數情況下，訓練都是不公開的，因為害怕對手獲得敏感信息。

想要獲得數據，就得採取點間諜手段。2007年，新英格蘭愛國者隊被發現違規拍攝紐約噴氣機隊的防守暗號，愛國者隊的明星教練Bill Belichick被處以50萬美元罰款。

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。

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。

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。

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。

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。了解更多相關信息，快來關註譯見大數據吧！