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對話CoCoPIE首席科學家:AI可以當裁判,但不能喧賓奪主 | T前線

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人工智能 深度學習 機器學習 算法
足球在向前發(fā)展的同時,也在不斷摸索著更加合理、公平的裁決規(guī)則與方式。而AI技術的引入,正在為這項古老的運動注入新的活力。

  “足球場上最忌諱的是所有人都看到的明顯犯規(guī),裁判員視而不見,而大家都認為平安無事時,裁判員的哨子響了?!?/p>

  在足球比賽中,“裁判”是一個非常重要也極其特殊的角色。作為場上的“黑衣法官”,他們的一聲哨響、一次舉牌往往會影響比賽的走向,尤其當雙方形勢膠著的情況下,其關鍵判罰甚至會決定冠軍的歸屬。

  足球在向前發(fā)展的同時,也在不斷摸索著更加合理、公平的裁決規(guī)則與方式。而AI技術的引入,正在為這項古老的運動注入新的活力。筆者近日采訪了人工智能企業(yè) CoCoPIE聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家任彬,圍繞AI裁判的價值、落地挑戰(zhàn)、發(fā)展爭議以及 AI 技術在足球運動中的應用前景進行了探討。

“足球是圓的”:于爭議中催生的需求

  足球運動節(jié)奏快,規(guī)則相對復雜,且主裁權威不可挑釁,尺度把握往往也因人而異,爭議判罰不可避免,球迷聲討、輿論質疑也是常見現(xiàn)象。

  馬拉多納的“上帝之手”成就了1986年的阿根廷;

  02年世界杯黑哨甘多爾“保送”韓國進入四強;

  08-09賽季歐冠賽,斯坦福橋見證了切爾西飲恨出局、巴拉克狂追主裁的經(jīng)典一幕

  ……

  基于各種主客觀因素,在僅有人工裁判的條件下,要做到精準判罰難度較高,AI裁判可以更好地處理一些常見的爭議問題,比如是否進球、是否出界、是否越位等等。

  就技術成熟度來說,任彬認為,當前 AI 足球裁判雖然還處在發(fā)展的早期階段,但核心技術的研發(fā)已經(jīng)基本完備。比較典型的可以用于 AI 足球裁判的技術包括但不限于:基于YOLACT 的圖像分割處理,可以用來自動判斷球是否入網(wǎng)、出界;基于OpenPose 人體姿態(tài)識別,判斷球員是否越位、犯規(guī);基于YOLO 目標檢測,實現(xiàn)球/球員的追蹤;基于C3D動作識別,為手球等判罰提供精準依據(jù)…

  任彬提到,在人工智能領域,這些技術在學界、業(yè)界有大量深入研究,成果豐碩,各種算法、模型層出不窮,準確度也日益提高,單從技術角度講已經(jīng)具備不錯的落地條件。

  不過他也指出,要真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化,還面臨諸多挑戰(zhàn)。比如,需要大量的數(shù)據(jù)以及準確的標注信息來改進模型訓練,探索實時判罰的可能提升裁決效率,簡化部署模式降低成本,等等。要推進發(fā)展進程,關鍵是需要更多足球專業(yè)人士及科技人才參與進來、分工合作、密切配合。

新故事:技術賦能的另一種可能

  近年來,一眾球迷能在比賽中見到的AI介入模式,主要集中在門線技術、鷹眼、VAR等傳統(tǒng)技術。

  任彬介紹,這些技術多數(shù)是由攝像頭和電腦處理器組成。技術原理大大同小異,首先,通過多個高清(甚至全景)攝像頭來實時拍攝比賽錄像,然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到電腦,最后,電腦通過 AI 軟件來集中分析處理拍攝的數(shù)據(jù)。

  不可否認,這些技術的出現(xiàn)為裁判更好地把握比賽提供了助益,但其局限性也一目了然。主要問題在于:第一,使用這類技術成本較高,一般用于重大賽事的輔助裁判工作,遠不到普及程度;第二,數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)诫娔X上進行集中處理,而且判罰需要當值裁判員通過觀看錄像,依靠更清晰的畫面、角度以及參考物來完成,較為耗時,裁決效率不高。

  針對這些痛點,CoCoPIE探索了另一種可行路線——將AI能力解放到端側,通過將AI裁判搭載在智能手機以及可穿戴設備上,從而實現(xiàn)快捷部署、實時判罰。

  任彬對此作了進一步說明,CoCoPIE的目標是將目前部署在服務器端的相對“固定”的 AI 裁判解放出來,將拍攝和 AI 處理的能力集中到手機及可穿戴設備,讓AI模型在端側就可以進行實時計算,從而極大地降低硬件和算力成本。這種方案的核心優(yōu)勢在于“便捷的使用以及低廉的成本”,因此能更廣泛地應用于“數(shù)量眾多的低等級賽事以及各級運動員的日常訓練賽”。

綠茵場內(nèi)外:基于端側的無限想象

  要促成這一方案的實現(xiàn),關鍵在于有強大的移動AI功能的支持。但這一點也正是難題所在。一般來說,模型越大,準確率越高,但這樣也會大大加大模型的計算量,對算力的要求更為嚴苛。任彬提到,“在性能強大的服務器上,或許依然可以達到實時計算,但相比服務器,手機的計算資源非常有限,如果還想達到實時計算就會非常困難”。

  所謂“實時”指的是什么?任彬解釋,假設畫面是1秒30幀,那么AI就需要在33毫秒內(nèi)完成分析。簡單來說,“攝像頭幀速是多少,處理速度就不能小于這個速度”。

  如何在手機上實現(xiàn)高精度AI模型的實時計算?CoCoPIE 的做法是,利用其獨有的壓縮編譯協(xié)同技術,完成模型的優(yōu)化、壓縮與加速,同時達到有效縮小模型及其計算量,并且不損失準確率的效果。任彬介紹,目前的核心技術模型,比如OpenPose、YOLO、C3D,都已經(jīng)可以在手機上完成實時分析功能,從而獲取對判罰及訓練有幫助的信息。

  在技術加持下,AI功能從服務器解放到手機和可穿戴設備,實際上讓AI在足球運動中的應用有了更廣闊的想象空間。在CoCoPIE 的關注中,有四類人可能會因此獲得全新體驗。

  裁判:對于現(xiàn)有系統(tǒng),可以優(yōu)化升級 AI 能力;對于非現(xiàn)有系統(tǒng),三名場上裁判可以使用可穿戴設備、第四官員可以使用手機,更便捷地利用AI提升判罰的準確度。

  教練:在獲得官方同意的前提下搜集比賽和訓練數(shù)據(jù),通過AI數(shù)據(jù)分析幫助教練及時調(diào)整訓練方案、提升訓練效果、快速調(diào)閱資料、優(yōu)化戰(zhàn)術配合。

  球員:利用AI輔助球員日常訓練,復盤比賽、改進動作,從而有針對性地提升個人技戰(zhàn)術水平和協(xié)作意識,優(yōu)化訓練,避免傷病。

  觀眾:端側AI的實現(xiàn)將為提升賽事的觀賞水平帶來質的飛躍。通過手機上搭載的各項AI能力,即使是非專業(yè)人士,也可以通過場景識別、智能標注、輔助解說、球員資料即時調(diào)閱等功能來獲得觀看參與度和沉浸感的提升。

  在任彬看來,對于AI 裁判的研發(fā),CoCoPIE 有兩個目標:“一方面是通過低成本和便捷性為足球運動的普及作出自己的貢獻;另一方面,經(jīng)過用戶的授權,我們也可以收集比賽及球員的運動數(shù)據(jù),從而為運動員訓練、優(yōu)秀運動員的選拔以及足球運動水平的提高作出貢獻?!?/p>

邊界:AI永遠不能喧賓奪主

  新技術的推廣總是伴隨著或大或小的疑慮與非議。尤其在足球這樣對抗性比較激烈的

  運動中,AI裁判介入的“度”如何把握?在未來的賽事中,AI裁判是否有可能完全取代人工裁判?任彬對此也表達了自己的看法。

  在VAR技術的早期推廣中,就有人提出,這種介入會打斷賽事的流暢性,甚至因為“過于精確”而讓觀賞性降低。“大家公認的原則是‘minimum interference, maximum benefit’,即‘最小限度地打斷比賽,最大限度地獲得收益’。我們建議在 AI 裁判的使用中也采用同樣的原則, 即‘一方面不出現(xiàn)明顯的錯漏判,另一方面在出現(xiàn)爭議時可以提供精準參考’”

  就AI裁判的研發(fā)初衷來說,主要是為裁判提供參考信息和協(xié)助判罰,而非完全取代裁判。如果喧賓奪主的現(xiàn)象時有產(chǎn)生,未免會讓部分球迷以及從業(yè)人員產(chǎn)生不信任感。如果放眼競技體育的話,AI裁判的具體功能還需要根據(jù)運動項目的性質來定位。

  “如果僅僅是出于打分的目的,AI裁判在一些項目中完全有可能獨當一面。但實際上,很多裁判本身也是項目的重要參與者,其職能并不僅僅是打分。比如,一個優(yōu)秀的足球裁判可以掌控節(jié)奏、帶動氣氛,還有像花滑這樣的運動,涉及到審美,其評判是帶有主觀鑒賞成分的,就不太可能由AI完全取代?!?/p>

【結語】

  AI技術發(fā)展至今,一直起落不定,但留意我們的生活,它卻又好像滲透到了各行各業(yè),體育也不例外。在過去不久的冬奧會上,人工智能裁判與教練系統(tǒng)頻頻亮相,前所未有地出現(xiàn)于聚光燈下。我們堅信,未來人工智能在體育領域一定會更廣泛地普及應用,當它切實形成普惠效應,進入尋常百姓家時,真正屬于AI的時代必會倏忽而至。

  嘉賓簡介

  任彬,現(xiàn)任威廉瑪麗學院(公立常青藤)計算機科學系助理教授,任CoCoPIE首席科學家,美國國家科學基金杰出青年獎(NSF CAREER Award)和杰弗里斯信托獎(Jeffress Trust Award)的獲得者。研究興趣為編譯器,并行計算,軟件系統(tǒng),實時機器學習和機器學習系統(tǒng)。同時在并行圖運算,并行不規(guī)則計算,異構系統(tǒng)并行,SIMD編譯優(yōu)化及代碼生成方面也取得了突出成績,擁有與編譯器技術相關的多項專利。在相關領域發(fā)表了50余篇同行評審論文,包括ASPLOS,PLDI,PPoPP,SC,F(xiàn)SE,ASE,ICML,CVPR,ECCV,AAAI,DAC,PACT,CGO,ICS,TPAMI和TPDS。他的CGO’13論文獲得了Best Paper Award,被選為SIGPLAN Research Highlight,并被提名為CACM Research Highlight。

  關于CoCoPIE

  CoCoPIE是一家位于美國波士頓的人工智能技術公司,成立于2020年。公司創(chuàng)始團隊是來自美國東北大學、北卡羅來納州立大學及威廉瑪麗學院的人工智能方向的頂尖教授,以及來自于谷歌,阿里巴巴達摩院,英特爾等國際科技公司的資深架構師。公司以在IoT以及移動端普及實時人工智能為使命,搭建了CoCo XGen、CoCo XServices以及CoCo XStore等產(chǎn)品。目前,騰訊、滴滴、Cognizant等公司已經(jīng)成為了CoCoPIE的客戶并且正在使用CoCoPIE的產(chǎn)品。

責任編輯:張潔 來源: 51CTO技術棧
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