原文标题：超级碗的另一面：大逆转背后，你爱游戏体育没看到的人工智能大PK
NRG球场的气温有点低，但身在现场只能感受到火热。
常规时间结束，亚特兰大猎鹰打了三节好球，新英格兰爱国者打了一节好球，双方比分定格在28-28。超级碗，这场美式橄榄球的顶级对决，第一次被拖入加时赛。
身着白衣的新英格兰爱国者，最终以34-28，逆转战胜身着红衣的亚特兰大猎鹰，获得第51届超级碗的冠军。猎鹰队97号防守截锋Grady Jarrett没能一战封神，爱国者12号明星四分卫Tom Brady脸上的神情从落寞转为狂喜。
如此跌宕的比赛结果，美国的虚拟助手们预测成功了……
此前，微软Bing的机器学习平台预测：爱国者获胜的概率是AYX体育平台52.3%。要知道，Bing曾预测希拉里击败特朗普的概率是90%。苹果Siri预测爱国者会以3分击败猎鹰。
亚马逊和Google没有参与预测，但他爱游戏中国官网们都在超级碗上给自家的虚拟助手产品打了广告。
除了这些外围的预测，刚刚结束的超级碗盛宴中，至少还有一个环节与人工智能相关：无人机。在中场表演环节，Lady Gaga出场时背后背后出现了光点组成的美国国旗，组成这一幕的正是Intel Shooting Star无人机群。
然而你真以为看到的一切只是美国春晚？人工智能只是插曲一般的点缀？拿衣服。这次带你看看橄榄球运动的另一面。
AI渗透橄榄球
去年11月8日，一场如火如荼的橄榄球比赛已经进行到第三节，5:21落后的亚特兰大猎鹰队正推进到本方46码线。此时此刻，大数据公司Splunk做出了一个预测：猎鹰队下一步将祭出“霰弹枪阵式”，随后四分卫Matt Ryan将送出一记左侧的短传。
最后，除了传球没能彻底完成，猎鹰队的行动完全符合预测。做出这个预测的Splunk，之前已经把至少一整年的比赛数据输入了电脑。
此前，北卡莱罗纳州立大学的William Burton和Michael Dickey，建立了一个模型来预测一支NFL球队会如何传球和跑位，这对于防守首席教练来说非常有用。在一场达拉斯牛仔对阵杰克逊维尔美洲虎的比赛中，这个模型识别出了91.6%的战术类型。
已故明星球员Junior Seau曾经说，“橄榄球就是下棋”。
当然橄榄球比赛不仅仅是传球和跑位这么简单，球场上下一秒可能会出现的情况，远比棋盘上下一步的可能性复杂得多。国际象棋的棋子都站在一个方格里，沿着直线或者斜线以固定的方式行动。任何一个球员的行动都不可能如此简单。
每次战术呼叫，必须在进攻前仅有的40秒窗口期内完成，这进一步提高了计算的挑战。“现在还不算真正的实时”，大数据分析公司Datameer的创始人Stefan Groschupf说，“机器可以基于历史数据进行计算，然后给出建议”，但还是不够快。
人工智能还不能快到跟随比赛动态即时做出决定。然而有两个关键因素正推动着AI在橄榄球运动中继续发展：一是巨大的数据量，二是巨额的资金支持。
机器学习和博弈论
与橄榄球最相关的两个AI研究领域，是机器学习和博弈论。斯坦福大学计算机科学荣誉教授Yoav Shoham说，机器学习也能做到“点球成金”。无论是IBM的沃森，还是早在2012年就可以从视频中识别出猫咪的Google人工大脑，背后都是机器学习。
从一个巨大的数据集当中，一台聪明的计算机可以找出数据之间的关系也就是模式，并且从过去的动作和结果中学习。这之后，计算机可以对未来进行推测。
这种方法的效果，有赖于数据集的大小。可用的信息越多，计算机就越聪明。“未来甚至可以模拟每个球员的生理情况”，Shoham说“还能模拟他们的精神状态”。但是数据往往都是孤岛般的存在着，每个团队都保守着自己的数据秘而不宣。
多数情况下，训练都是不公开的，因为害怕对手获得敏感信息。
想要获得数据，就得采取点间谍手段。2007年，新英格兰爱国者队被发现违规拍摄纽约喷气机队的防守暗号，爱国者队的明星教练Bill Belichick被处以50万美元罚款。然而时至今天，技术进步已经让这种尝试看起来又笨拙又过时。
麻省理工研究人员开发的欧拉视频放大系统(EVM)，可以放大任何视频中的颜色变化和移动。EVM这套系统，近可以通过皮肤色调变化，远可以通过呼吸模式变化，来测量心率；甚至可以从声音在附近物体中引起的震动，再现某人的声音。
所以在极限情况下，EVM可以仅凭电视转播信号，推测对手球队中哪些球员越来越疲劳，还能通过读唇了解对手教练的战术布置，用战术板挡住嘴也没用。
与机器学习不同，博弈论在信息不完整的时候作用最大。在大众层面，博弈论曾因2001年的一部电影《美丽心灵》而广为人知，这部电影描述的是博弈论科学家John Nash的生活。博弈论可以在不知道对手将如何行动的情况下，指导本方团队如何应对。
斯坦福大学经济学教授Matthew O. Jackson说，2015年的超级碗是一个完美的例子，当时对阵的双方是新英格兰爱国者和西雅图海鹰。“海鹰队不可能总是把球传给明星跑锋Lynch，因为对手能盯死他”，Jackson说“爱国者队也不能认为球只会传给Lynch”。
有时候，你会发现两个选项中较差的那个反而效果更好。
数据的力量
提到数据，无论是新英格兰爱国者，还是亚特兰大猎鹰，整个NFL都对数据积累非常重视：从年度球员选秀、球员健康、球员表现、比赛准备到球迷参与等各个方面。从2014年以来，NFL都通过肩垫里的RFID标签，追踪球员在场上的实时位置和速度、加速度等信息。
这些数据可以让教练乃至球迷更好的了解比赛。例如两周前，新英格兰爱国者队的接球手Chris Hogan，亚特兰大猎鹰两队的接球手Julio Jones，各自在180码中有九次接球，只有更详细的数据才能说明他们各自以怎样的跑动路线完成了接球。
同样的数据还能显示出，两个球队的四分卫，Tom Brady(爱国者)和Matt Ryan(猎鹰)，前者更喜欢往中部传球，后者更喜欢往两边传球。而两个球队位于端区前20码以内的“红区”时，爱国者更喜欢稳妥的抱球往前冲，而猎鹰喜欢冒险的长传。
数据对超级碗影响对大的，还是比赛胜率模型。这个模型将给出在一定的情况下，哪个球队会最终获胜的概率。比如，猎鹰队在比赛中首先获得几个达阵得分，他们胜出的概率就会上升；如果爱国者带球冲刺起来，同样获胜的概率也会上升。
然而这些预测都是基于一个假设，过去发生的事情，未来还会再次发生。这些针对运动数据的分析，可以对商业行为有所帮助。但差异同样明显，体育在规则明确、场地限定、过程清晰的条件下发生，而且所有的事都是顺序发生。商业世界并非如此。
机器人球员
除了战术层面，人工智能还在战斗层面帮助橄榄球进步。
橄榄球在过去十年里饱受争议，清楚的研究表明，这项运动固有的反复碰撞会造成橄榄球选手脑震荡，甚至导致永久的脑损伤。去年引发广泛讨论的影片《震荡效应》，讲述的就是与此有关的故事。这个问题在美国也引发父母、医生、政客的广泛讨论。
怎么办？关停整个NFL联盟，废止橄榄球运动显然不可行。所以科学家想出一个办法，创造出一个像球员一样运动的机器人，用于在日常练习中充当替身，可以不断承受来自球员的冲击，从而有效减少人类球员脑部受到损伤的可能性。
去年8月，第一批这样的机器人下线，它们被称为MVP，这个缩写代表是Mobile Virtual Player，移动虚拟球员。MVP机器人能以最高32公里/小时的速度移动，电路系统可以抵抗数千次的反复冲击，在球场上就像一个移动的不倒翁。
目前MVP还在继续研发之中，未来机器人还将配备一个可以定位和映射场上位置的板载系统，以及在不同MVP之间彼此通信建立联系，从而组成一个团队。
近年来，NFL已经多次修改规则应对外界质疑，例如规定比赛中出现任何一项脑震荡疑似症状，诸如失忆、眩晕时，运动员都必须退出比赛，接受现场医疗人员15分钟的“强制观察”。以及宣布对“头盔对头盔”式冲撞等为非法行为，违反者将被处以18场禁赛和巨额罚金。
结语
最后，我们还回到超级碗的现场。
Lada Gaga背后300架无人机组成的机群，这些无人机不仅仅改变了演出，未来终有一天会改变搜索、救援、农业等等方面。
如同其他所有的运动一样，橄榄球也一直被科技推动前进，而近几年最有利的科技推手，莫过于人工智能。也如同所有的领域一样，人工智能必将带来颠覆性的改变。
无论人工智能带来多少帮助，无论是否被注意到，还是有人会兴奋，有人会不解，有人会害怕，有人会反对。对于这些，不知道AI会作何感想。
也许，会突然想吟两句诗。
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