近日，deepmind公司開源了機器人足球模擬環境mujoco soccer，實現了對2v2足球賽的模擬。

雖然球員的樣子比較簡單（也是個球），但deepmind讓它們在強化學習中找到了團隊精神。熱愛足球游戲的網友仿佛嗅到了它前景：你們應該去找ea合作fifa游戲！

與alphago類似，deepmind也訓練了許多“player”。deepmind從中選擇10個雙人足球團隊，它們分別由不同訓練計劃制作而成的。

這10個團隊每個都有250億幀的學習經驗，deepmind收集了它們之間的100萬場比賽。

讓我們分別從俯瞰視角來看一下其中一場2v2的足球比賽吧：

deepmind發現，隨著學習量的增加，“球員”逐漸從“獨行俠”變成了有團隊協作精神的個體。

一開始藍色0號隊員總是自己帶球，無論隊友的站位如何。在經歷800億畫面的訓練后，它已經學會積極尋找傳球配合的機會，這種配合還會受到隊友站位的影響。

其中一場比賽中，我們甚至能看到到隊友之間兩次連續的傳球，也就是在人類足球比賽中經常出現的2過1傳球配合。

除了個體技能外，deepmind的實驗結果還得到了足球世界中的戰術相克。

實驗中選出的10個智能體中，b是最強的，elo評分為1084.27；其次是c，elo評分為1068.85；a的評分1016.48在其中僅排第五。

如果按照elo評分的計算規則，我們會錯誤地認為b對a的勝率應該達到62%。實際上a能在59.7 %的比賽中打贏或打平b。

上圖展示了智能體a、b和c之間比賽的錄像，定性地展示了足球戰術策略的多樣性。

ai成為足球教練

ai進入足球領域已經不是首次。在此之前，一則關于足球人工智能教練的新聞就引起了英國媒體《每日郵報》的 關注。報道稱，英格蘭第七級別聯賽的球隊溫蓋特·芬里奇隊成為了第一支使用人工智能教練的足球隊。

他們將在當地時間2月9日對戰白鷹隊的比賽中，讓人工智能教練排出該場比賽的首發陣容，選擇球隊的攻防戰術。這，是否將是一個足球 新時代的開始？

溫蓋特·芬里奇隊成為了第一支使用人工智能教練的足球隊。

工作方式和人類相似

人工智能足球教練是一個由該領域的專家團隊“greenshoot”創建的系統，它能夠根據不同的對手，通過數據分析等方式，來制定相應的賽前以及賽中的策略，工作方式與人類教練非常相似。

而目前混跡于英格蘭第七級別球隊的魚腩球隊溫蓋特·芬里奇隊，就決定使用人工智能教練，成為第一個吃螃蟹的人。

“無論教練是虛擬的人工智能還是人類教練，足球的原理都是一樣的。”球隊經理諾爾曼在接受采訪時毫不掩飾對人工智能的喜愛。

“在球隊的教練團隊配備人工智能，我認為這會很好地對我們的戰術進行補充。”

諾爾曼相信，人工智能教練可以通過遵守足球世界的一些基本原理，來帶領球隊取得成功。

人工智能足球教練系統研發者“greenshoot”的領頭人迪森同樣也十分憧憬高科技對英國的足球帶來的影響，畢竟在足球世界，應用人工智能教練還是頭一遭。

“我們迫切希望看到將人工智能足球教練引入比賽中會發生什么。在短短的幾周內，我們的團隊就研發了這個人工智能足球教練。”

“它可以輕松地查閱分析比賽雙方的對戰資料。隨著時間推移，人工智能會從收集的數據中進行學習，并成為一種具備洞察力的戰術援助。”

它能根據比賽進程做調整

那么，人工智能教練的工作究竟是怎樣進行的？

人工智能教練采用的是目前被廣泛使用的智能交互系統，它將使用者的語音轉換成文本，隨后整理發送至系統的后臺。

在大數據的基礎上，人工智能通過分析，將最合適的戰術布置反饋給使用者。同時它還具備儲存功能，在大數據幫助下進行學習，從而在之后的比賽中給出更合理的決策。

使用人工智能教練的時間一般是在賽前和賽中。在比賽開始前，球隊工作人員會與人工智能共享本隊球員的體能水平、積極性和類型等資料，還會提供對手球隊的優勢、劣勢和重點球員的詳細信息。

然后，人工智能足球教練在分析后給出它認為最有效的陣型以及針對特定對手采取的戰術。

當然，球賽瞬息萬變，可能在短短的幾秒鐘內比賽的結果就會改變。所以為了幫助人類教練組在比賽過程中做出戰術決策，人工智能還可以在比賽中根據實時比分，為替換球員和比賽戰術提供建議和靈感。

舉個例子，如果球隊以0比2落后，人工智能教練可能會建議用前鋒替換中場，從而采取更具進攻性的戰術。

體育智能化已成趨勢

人工智能教練進軍足球界，是否意味著未來足球教練這個職業會被“顛覆”？現實或許沒有那么殘酷。

據了解，這項技術在溫蓋特·芬里奇隊的角色只是暫時的，其最終目的是讓所有人都可以 下載并與之交互。但無論是職業足球經理，還是負責校隊的老師，今后都可以通過使用這樣的“人工智能教練”得到幫助。

體育領域變得更加智能化的趨勢難以阻擋，就像微軟ceo薩提亞·納德拉此前所說，“世界上恐怕不會有任何一個其它產業像體育一樣，被數據和電子科技如此徹底地顛覆。”

從2006年起，就有公司開始監控和記錄運動員的各項數據，希望憑借這些數據來分析決定是否替換人員、如何避免運動員受傷及組織訓練等。

作為世界籃球頂級賽事的nba也是如此。聯盟中負責it應用的副總裁肯·迪根納羅透露，nba已建立了一套完整的數據計算系統，能在人類無法量化的比賽中挖掘數據，并通過機器學 習進行數據建模。

而在最近，微軟又推出了運動表現平臺系統，能夠解析運動員在訓練、比賽中的表現，為運動員提供基于運動層面的分析數據和解決方案。

目前已有西雅圖帝王女足、皇家社會、本菲卡以及澳大利亞板球隊開始使用這套系統。

ibm全球贊助和客戶服務部門副總裁諾亞·贊克，就對體育行業智能化的趨勢做出過分析：

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