智东西(公众号:zhidxcom)
编 | 李水青

导语:IBM利用机器学习计算机视觉识别、自然语言识别等技术,在温布尔登网球锦标赛中大秀身手。

智东西7月15日消息,伦敦时间7月14日,2019年温网落下帷幕。期间,IBM为温网提供了“制胜关键要素”、“沃森人工智能平台”等工具,对赛事进行了多方位呈现和分析。

温布尔登网球锦标赛(简称:温网)是一项历史悠久、最具声望的世界性网球公开赛事,也是网球四大满贯之一。在刚刚结束的2019年温网女子决赛中,罗马尼亚女将哈勒普斩获冠军。但在上周的女子1/4决赛中,哈勒普对战中国金花张帅时差点止步八强。张帅在先前的比赛和此次首局的比分上都有压倒性优势,最终,却戏剧性地被哈勒普“逆风翻盘”。

但是,这种“戏剧性”被IBM的AI技术变得“可预测”了。

据《财富》杂志网站7月11日的文章介绍,在温网的官方APP和网站上,IBM设置了一个“制胜关键要素”(Keys to the Match)的功能。该功能可以利用机器学习和大量网球赛数据,对赛事结果进行预测。

另外,IBM在温网中使用的“沃森人工智能平台”,还通过计算机视觉识别技术及语音识别技术,进行了赛事精彩视频截取。

但是,IBM的AI技术也有“难以预测总冠军”、“AI记分统计不准”等局限。“赶考”成绩如何,尚待市场评定。

一、“神算子”:制胜关键要素功能

制胜关键要素功能由科技巨头IBM研发,使用了机器学习和大量网球赛数据。

制胜关键要素呈现非常简单。它通过实时获取和分析重要的比赛数据,利用机器学习对运动员的三个指标进行分析,使观众能够借此快速获得对比赛的感知和预测。从统计学上讲,如果运动员在首次接发球得分、一发得分和发球高度这三个指标的综合情况上优于对手,才最有可能赢得比赛。

比如,如果哈勒普想要赢得比赛,她至少赢得39%的首次接发球分、至少59%的一发得分以及第二次发球高度至少为1.4米。第三条可能比较奇怪,但这确实是机器算出来的结果。在前五场比赛中,哈勒普一条也没达标。但当她把比分追平的时候,她超过了59%的首发得分门槛,并且在第一回合结束时,她达到了两个指标。根据IBM的算法,她有超过80%的概率可疑赢得比赛。

二、“沃森”人工智能,自动生成精彩赛事视频

在整个温网赛期间,IBM派出了一个180人团队。在官方媒体中心地下室的一间工作室里,核心团队监控着来自每个赛场的视频和数据流。它们运营维护着温网官方APP和网站的云计算设备,以及所有的内部通讯和数据流。其网络安全专家会严格审查任何可疑的网络流量。

过去几年里,IBM已经使用了其“沃森人工智能平台”自动剪辑赛事视频集锦。“沃森”的算法会考虑某个得分的重要性和得分后运动员的欢呼姿态,以此来进行视频精彩片段截取。团队也在裁判椅上植入特殊的收音器,进而获取观众席人群声音,并用算法来监测人声的水平和属性。

但对于那些本身更爱挥拳头或者更易引发观众骚动的运动员,“沃森”该怎么办呢?这很有可能引发数据偏差问题。如“几乎统治女子网坛”的塞雷娜·威廉姆斯、英国90后黑马凯尔·埃德蒙,对于这些运动员,算法可能产生误判,可能把大家对他们的热情误判为精彩的得分瞬间。

IBM人工智能温网“赶考记”:算到了冠军哈勒普会逆风翻盘

▲ 观众偏好可能会使算法监测产生偏差,如体现在人气女将塞雷娜·威廉姆斯的赛事监测中。(图:Shi Tang—Getty)

IBM高管Sam Seddon说:“这些因素意味着系统有时候可能无法选择最佳剪辑。因此,今年,IBM调整了算法以避免这些因素的误导。”这应该会产出更好的剪辑作品,IBM的客户AELTC(全英草地网球俱乐部)应该会满意。

数据偏差问题不仅在温网中引人注目,也在其他领域影响到许多大公司的决策,使他们对部署机器学习系统心存疑虑。这为IBM等提供云服务平台的公司的业务带来了一些问题。因此,IBM推出了“公平工具”来识别和处理“被诱导”的数据。

Seddon说,今年IBM的AI视频编辑的另一个亮点是,“沃森”已经可以识别球拍的击球声。通过找到这个确切时刻,“沃森”可以更准确地捕捉到赛事的精彩片段,这对AELTC来说非常重要。因为精彩赛事视频的每一帧画面都涉及到真金实银的损益。

三、比分准确率仅95%,无法预测冠军

温网也暴露了当下AI的一些局限。例如,虽然“沃森”系统可以在视频里圈出最佳选手,但它却不擅长及时地自主分析视频内容,因此还未用于自动生成赛事的比分统计。在温网中,每场锦标赛大约有450万个数据点,这些数据的统计工作仍需要专业的人类专家进行。这些专家要坐在场边,使用专业键盘快速键入每个发球、截击和得分的情况。

虽然一些俱乐部和锦标赛已经在寻求突破,尝试使用计算机视觉识别来自动生成比分统计,但Seddon表示他们最多只能达到95%的准确率 ,并不能满足体育赛事的需求。

在“制胜关键要素”上,其赛事关键因素的选择上也存在缺陷。虽然IBM有能力将其他更多复杂的赛事因素考虑进去,作为赛事指标,但是Seddon表示,IBM有意只用那三个简单的因素来进行预测。因为,这些指标更易于实时计算,同时对粉丝来说又通俗易懂。

在体育博彩市场,IBM确实会做一些更深入的赛事分析。这些深入分析主要面向有体育博彩需求的媒体公司、队员及教练等,且服务价格会相对较高。

在温网,还有一件事是IBM的AI无法代劳的,那就是告诉你谁会在决赛中卫冕夺冠,与著名的维纳斯玫瑰金盘合影。这是因为,预测冠军需要对所有参赛选手和所有赛事进行综合分析,而其中变量过多,难度超出了现有的AI技术能力范围。

结语:温网成为IBM的科技试验田

温网不仅是许多网球运动员“证明自我”的乐土,也成了IBM的科技试验田。三十年来,这位“蓝色巨人”一直是AELTC的官方技术合作伙伴,并且是温布尔登主办方。每一年,IBM都会利用这一体育盛会,展示自己先进的“魔法”技术,以将它们推广到更多大公司的应用中。

自2013年IBM将“制胜关键要素”等工具带入温网以来,人工智能、机器学习等技术也纷纷进入温网进行试验,使广大媒体、运动员、粉丝可以在温网赛事中使用技术更好的感知和预测赛事,这也促进了IBM对技术的测试和推广。

体育竞技场成了许多科技巨头的重要营销舞台。除了温网,IBM在美国网球公开赛上也曾大显身手。亚马逊云计算服务平台也与美国国家橄榄球联盟合作,运行号称“新一代统计”的体育统计平台,亚马逊还是美国纳斯卡车赛的云提供商。而微软则是国际足球俱乐部皇马的技术合作伙伴。

文章来源:《财富》