Mutatjuk, hogyan segít Szoboszlaiéknak a mesterséges intelligencia Angliában (VIDEÓ)

Nyitókép: AFP/Paul Ellis

Régen a szögletről azt tartották: felér egy fél góllal. Azóta jelentősen csökkent az ezek után elért találatok aránya, de immár a tudomány segítségül hívásával elképzelhető, hogy egy csapat – például Szoboszlai Dominik együttese – eredményesebb legyen kornerekből. A számítógép és az ember együttműködése a zöld gyepen.

Több mint jóslás

A New Scientist beszámolója szerint a Google DeepMind és a Liverpool FC három éve dolgozik közösen a TacticAI elnevezésű mesterséges intelligencia-modell fejlesztésén, amely a Premier League-mérkőzések adatai alapján segíthet az edzői stábnak taktikát kidolgozni a szögletek elvégzésére vagy az ellenfél sarokrúgásai esetén azok kivédekezésére – figyelt fel rá az m4sport.hu. A bevitt adatok elemzése alapján a mesterséges intelligencia képes megjósolni a szögletek kimenetelét, és segít olyan tervet készíteni, amely saját szöglet esetén növeli, az ellenfél sarokrúgása esetén pedig csökkenti annak valószínűségét, hogy egy játékos megkapja a labdát és kapura lőjön, fejeljen.

A szoftvert az angol első osztályú labdarúgó-bajnokság 2020/2021-es idényének 7176 szögletéből származó adatok alapján hozták létre. Az egyes játékosok elhelyezkedésén kívül rögzítették a magasságukat és a testtömegüket is. A rendszer képes megjósolni, hogy a szöglet után melyik játékos ér először a labdához, 

 A New Scientist megjegyzi, hogy egy vakteszt során a Liverpool stábtagjai nem tudták megkülönböztetni az AI által generált taktikát az ember által tervezett taktikától, és az esetek 90 százalékában a mesterséges intelligencia által generált taktikát részesítették előnyben.

Segítség, nem helyettes

Petar Veličković, a fejlesztő Google DeepMind munkatársa hangsúlyozta, hogy a TacticAI semmiképpen sem célja az emberi edzők kiiktatása. 

„Határozottan támogatjuk azokat az AI-rendszereket, amelyek felerősítik az emberi képességeket, és több időt hagynak számukra munkájuk kreatív részére, nem pedig egy olyan rendszert, amely helyettesítené őket” – mondja az informatikai szakember, aki  szerint a kutatásnak a sporton túl is szélesebb körű alkalmazásai vannak. 

„Ha modellezni tudjuk a futballjátékot, jobban modellezhetjük az emberi pszichológia számos aspektusát. Az AI-knak, ahogy egyre jobban képesek lesznek, jobban meg kell érteniük a világot, különösen bizonytalanság esetén. Rendszerünk bizonytalanság mellett is képes döntéseket, javaslatokat adni. Ezek olyan készségek, amelyekről úgy gondoljuk, hogy a jövőbeni mesterséges intelligencia-rendszerekbe is átültethetők, tehát ez jó próbatere" – helyezte bővebb perspektívába a kezdeményezést Petar Veličković.

Az emberi tényező

Akár beválik, akár kevésbé terjed el a mesterséges intelligencián alapuló modellezés a futballban, 

 Például a Liverpoolra visszatérve Alexander-Arnoldtól kezdve Szoboszlai Dominiken, Mac Allisteren és Robertsonon keresztül Tsimikaszig többen végezhetik el a szögleteket, bal és jobb lábasok bármelyik sarokból, direkt vagy kis szögletből. Az pedig végképp kevésbé modellezhető, hogy éppen mi jár egy-egy játékos fejében,amikor odaáll a labdához. A középen érkezők esetében pedig tényleg megjósolhatatlan, hogy mi történik velük, feltartja őket egy védő, jó ütemben érkeznek, ugranak. És persze ott van a váratlan húzások varázsa, amelyre jó példa a Liverpool egészen egyedi szöglet-variációból elért gólja a Barcelona ellen 2019-ből. Ez is bizonyítja: a futball egyszerű játék, de néha kiszámíthatatlan.