Означает ли это, что команда, имеющая в своём распоряжении ИИ-экстрасенса, будет выигрывать чаще?
Алгоритмы, разработанные в Лаборатории интеллектуальных систем и средств управления Корнеллского университета, могут предсказывать действия волейболистов в игре с точностью более 80%.
Алгоритмы могут использовать так называемый целостный подход к предвидению действия человека, объединяя визуальные данные — например, где спортсмен находится на поле — со "скрытой" информацией, такой как конкретная роль спортсмена в команде.
«Компьютерное зрение может интерпретировать визуальную информацию, такую как цвет футболки и положение игрока или поза его тела», — объясняет Сильвия Феррари, профессор машиностроения и аэрокосмической техники, которая руководила этим исследованием. — Мы используем эту информацию в режиме реального времени, но интегрируем в систему скрытые переменные, такие как командная стратегия и роли игроков — вещи, которые мы, люди, можем сделать, потому что мы являемся экспертами в этом конкретном вопросе».
Феррари и её коллеги обучили алгоритмы определять скрытые переменные так же, как люди получают свои спортивные знания — наблюдая за играми.
Алгоритмы использовали машинное обучение для извлечения данных из видеозаписей волейбольных игр, а затем использовали эти данные, чтобы сделать прогнозы при показе нового набора игр.
Результаты показывают, что алгоритмы могут определять роли игроков — например, отличать пасующего от блокирующего — со средней точностью почти 85%, могут предсказать несколько действий в последовательности до 44 кадров со средней точностью более 80%. Действия включали прострел, блок, приём снизу, бег, приседание, падение, стояние и прыжки.
Феррари предполагает, что команды будут использовать алгоритмы, чтобы лучше подготовиться к соревнованиям, обучая их на существующих игровых кадрах соперника и используя их способности к прогнозированию для отработки конкретных игр и игровых сценариев.
Команда уже подала заявку на патент своего изобретения и сейчас работает совместно с мужской хоккейной командой Корнеллского университета над дальнейшим улучшением программного обеспечения.
Как объясняют представители хоккейной команды, для анализа той или иной игры сегодня человек садится перед экраном и расписывает действия каждого игрока. Затем эти записи анализируются тренерским штабом и показываются игрокам. Теперь же рутину по разбору игры можно будет отдать на откуп программным алгоритмам.
«Мы постоянно ищем способы развиваться как тренерский штаб, чтобы лучше помогать нашим игрокам, — рассказывает Бен Рассел, директор мужской хоккейной команды Корнелла. — Я был очень впечатлен исследованиями профессора Феррари и еЁ студентов. Я считаю, что этот проект может существенно повлиять на то, как команды учатся и готовятся к соревнованиям».
Тем временем Феррари полагает, что её алгоритмы и способность предвидеть действия человека пригодятся не только в спорте, но и для будущего взаимодействия человека и машины.
По словам Феррари, улучшенное программное обеспечение может помочь автономным транспортным средствам принимать более взвешенные решения, помочь взаимодействию роботов и людей на складах и даже сделать более приятными видеоигры за счёт улучшения искусственного интеллекта компьютера.
Результаты учёных были опубликованы в журнале ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology.
Мы пишем о самых выдающихся достижениях науки, суперсовременных технологиях и их внедрении в нашу жизнь, рассказываем о том, каким будет будущее человечества.
Если вам нравятся наши новости, подписывайтесь на наш канал и не забывайте ставить лайки. Эти нехитрые действия помогают нам в развитии и сборе средств для финансирования проекта.
Также наши сообщества есть в Telegram, Twitter*, ВК, Facebook*, "Одноклассниках". Приходите, если вы бываете там чаще, чем на Дзене.
* заблокированы или запрещены в РФ.