人工智能爲何變成“人工智障”?

  近幾年最爲激烈精彩的2019年NBA總決賽在6月14日畫下句號。賽季前從沒有被看好在總冠軍爭奪行列的多倫多猛龍隊,以大比分4:2戰勝金州勇士隊,獲得了其建隊二十四年以來的首座NBA總冠軍獎盃。

  當然,我今天不是來分析NBA比賽的。我想談的是一個有關人工智能的一個小插曲。作爲NBA的贊助商,vivo與騰訊體育合作了一個人工智能助手jovi智慧賽場的項目。根據報道,jovi不僅可以實時語音詢比賽安排、戰況,還能預測比賽結果。

  不過,令人大跌眼鏡的是,Jovi在六場NBA總決賽比賽結果的預測上,竟然場場翻車,全部預測錯誤,更是被網友戲稱爲“人工智障”。

  預測NBA總決賽,人工智能Jovi爲何表現的像“智障”?

  一般來說,一個普通球迷,即使是不看比賽,憑藉着對兩隊動態的瞭解,也不至於場場預測錯誤。

  從騰訊體育的現場直播來看,Jovi的預測結果往往在第三節中段公佈。而事實上,即使是沒有大數據依據,只憑個人的比賽走勢判斷,到了比賽第三節中段,根據一些現場情況,也是能夠容易猜對一些比賽的結果。

  比如,我們可以猜上半場領先這個維度來猜測球隊獲勝情況,誰領先上半場誰就能贏得最終的比賽。依據這個維度,我們可以輕鬆猜中六場中的五場,只有第四場猛龍隊在第三節單節打出了37:21這樣的懸殊比分,導致從這個維度預測錯誤。

  又比如我們可以從球星出場情況來猜測球隊獲勝情況。衆所周知,杜蘭特是勇士隊最強的球員之一,其缺席對勇士隊影響巨大。所以我們以杜蘭特上不上場來主觀的判斷勇士隊能不能獲勝的話,那麼也能預測六場中的五場。只有第二場,勇士隊在當家球星杜蘭特不在場的情況下,勇士隊戰勝了猛龍隊。

  還比如我們從主客場情況來判定誰能獲勝。簡單預測誰擁有主場優勢誰就能贏得比賽。即使用這個非常不靠譜的維度去預測,我們也能夠猜中一場。

  那麼,爲何jovi在NBA總決賽面前表現的像個“智障”,竟然連一場也預測不對呢?

  這裏我們先不討論技術部分,先來看看,決定一場NBA籃球比賽輸贏的主要因素都有哪些?作爲一名資深球迷,在我看來,一般決定NBA總決賽這樣的高級別比賽的走向有幾大重要因素:

  1、關鍵球員的即興發揮。

  很多人都知道,NBA總決賽的冠軍誕生之後,除了向冠軍球隊頒發總冠軍獎盃之外,還會特別頒發一個FMBA(即總決賽MVP),通常都會頒給獲勝球隊當中表現最好的哪位球員。今年的總決賽FMVP屬於萊昂那德,6場總決賽場均貢獻28.5分,總決賽最有價值球員當之無愧。

  而在落敗的勇士一邊,最有可能問鼎FMVP的兩名球員,杜蘭特和克雷湯姆森,卻因爲傷病缺席了總決賽的六場中的五場和一場,其中今天表現最好的湯姆森在第三節後段受傷離場,直接導致了勇士隊在主場的落敗。可以說,今年勇士隊的落敗與其關鍵球員的傷病有最直接的關係。

  2、裁判的判罰。

  很多資深球迷都知道,NBA裁判裁判一次關鍵的判罰往往會決定一場比賽的勝負。NBA裁判經常有漏判,錯判等情況發生。這主要是在NBA的比賽中,裁判的判罰往往有很多不確定性。

  首先,裁判判罰帶有主觀性。因爲裁判是人,所有往往會根據個人的主觀判斷作出判罰。特別是一些技術犯規,掌握尺度更是在裁判手中。比如在2007年4月15日馬刺的一場比賽中,主裁判喬·克勞福德將在場邊大笑的馬刺大將、聯盟超級球星鄧肯判罰出場。這樣的判罰令人匪夷所思。

  不過,NBA資深球迷都知道鄧肯的外號叫石佛,平時不苟言笑。因此,裁判可能認爲鄧肯在場邊大笑是對自己判罰的權威的質疑和挑戰,從中就可以看到裁判吹罰帶有非常強的個人主觀性。

  其次,裁判判罰還有傾向性。比如有的裁判專門針對球隊的當家球星。比如2017-2018年的總決賽裁判託尼-布羅瑟斯,他從1995年進入NBA吹罰比賽,職業生涯中的誤判已超過2000次,是聯盟中爭議判罰最多的裁判之一。  大連婦科檢查費用 mobile.bohaink.com

  值得一提的是,他曾在比賽中多次出現針對球隊當家球星的不利判罰,與科比、詹姆斯、哈登、杜蘭特、庫裏等多位球星有過不愉快經歷,並被Reddit論壇網友評爲聯盟“年度眼瞎裁判”之一。

  最後,裁判判罰還有目的性。常看NBA的朋友應該都知道,NBA裁判經常會出現找哨的情況,比如在上一次出現了一次錯誤的判罰對A隊有利,下一次會吹罰一次對B隊有利的判罰。以此作爲平衡。

  3、主場優勢

  主場優勢在NBA季後賽的比賽當中非常重要,所以在常規賽當中很多球隊力爭排名上游就是爲了獲得一個主場優勢。

  主場到底有什麼優勢呢?《比賽中的行爲經濟學》的作者、芝加哥大學布斯商學院金融學教授託拜厄斯·莫斯科維茨就研究發現,主場作戰會有幾個優勢,第一主場球迷的支持和歡呼,激發球員比賽活力。第二,對主場有利的賽程安排,客隊要承受舟車勞頓之苦。第三,主場哨。就是前面提到的裁判判罰問題,對於經常出現的爭議性判罰,發現裁判存在明顯偏袒主隊的傾向,特別是進攻隊員在突破上籃時撞倒防守隊員的情況。

  4、教練的隨機應變。

  最後,比賽除了球員的發揮,當然還有主教練的隨機應變和排兵佈陣的作用。這也是爲了主教練的年薪有的高達千萬美元的原因。

  綜上分析可以看到,決定NBA比賽輸贏的更多的是人爲因素。而大數據可能根本無法預測人類在NBA總決賽這樣的大舞臺上的心理、身體乃至情緒的瞬時變化。

  所以,我們可以給vivo的人工智能助手Jovi的翻車找幾個客觀理由,比如,NBA比賽的人爲因素太多,Jovi還不懂人,又比如Jovi無法預測傷病,以及比賽結果太膠着。但是,我們回過頭來也要問,是不是Jovi的算法模型也有問題呢?

  Jovi不行,不代表人工智能和大數據對NBA比賽無用

  當然,Jovi在預測NBA總決賽遭遇尷尬,並不意味着大數據、人工智能等技術在NBA比賽中一無是處。實際上,人工智能乃至大數據應用在如今的NBA當中使用十分常見。

  根據瞭解,在籃球大數據相關的探索工作裏面最常見的有兩類工作:一種是通過對數據進行統計以及基於統計的數據對球員進行對比,除了最基礎的數據,還會結合對比賽的理解和分析設計更復雜的數據來,更準確地解釋和比較球員的某些方面的表現。

  這個工作今天在直播當中已經非常常見,主持人和直播嘉賓能夠隨時拿到球員的現場及過往的數據做出分析點評。

  另一種是尋找數據之間的相關性,探尋數據之間的聯繫,在經過更深入的工作之後,發現一些影響比賽的因素。比如通過尋找過去的數據和已知的MVP得主之間的關係,來預測未知的MVP得主的可能性。

  而有關人工智能助力NBA實現改變的最具代表性的就是勇士隊崛起。勇士隊在2017年奪冠之後,就曾被媒體當作一個人工智能創造的奇蹟故事被廣爲傳頌。

  根據報道,勇士隊球隊管理層從2009年開始,就委派了大數據工程師負責球隊大改造,他們通過大數據制定出與一反幾十年來NBA經驗策略完全不一樣的球隊戰略規劃,同時比賽中利用實時數據即使調整比賽戰術,從而幫助勇士隊成就了五年三冠的王朝霸業。

  但是,人工智能並不是萬能的,面對傷病的困擾,以及實力強勁的猛龍隊挑戰,勇士隊也不得不接受失敗的結果。

  並且回過頭來看,擁有杜蘭特、庫裏、克雷湯姆森、格林、伊戈達拉等全明星球員的勇士隊在陣容上豪華程度已經遠遠超過其他球隊,此外還有最佳教練科爾的調教,他們的王朝霸業更多的還是建立在這些人的天賦、努力和協作上,而並非全靠人工智能技術,人工智能技術在其中頂多是個輔助作用,媒體顯然誇大了人工智能技術在其球隊成功上的幫助作用。

  總體來看,人工智能助手jovi在預測NBA比賽這件事兒上完敗,一方面可能是其技術不完善不成熟所致,另一方面我們也可以看到人工智能技術發展的侷限性,比如不能實時調整算法模型,又比如不能預測傷病發生等等。

  最後需要強調的是,企業在面向大衆進行人工智能技術實際應用時,一定要有充分的演練和把握,否則一旦出錯,打擊的是人們對於整個行業和新興技術的信心。


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