AEsu verslininkas ir technologijų entuziastas, esu kelių technologijų ir įmonių liudininkas. Tai tęsiasi nuo pirmosios interneto bangos 1990-aisiais su Webvan ir Pets.com, kurių abiejų vertinimai buvo keli milijardai dolerių, iki neseniai įvykusio Theranos skandalo, kai 10 milijardų dolerių kraujo tyrimų verslas pasirodė esąs apsimestinis.
Neracionalus perpildymas buvo daugelio įmonių žlugimo pirmtakas. Aš buvau toli nuo imuniteto; kaip įrodymą tereikia pamatyti nuotrauką, kurioje aš išdidžiai nešioju „Google“ akinius, sėdžiu šalia surišto išradėjo Astro Tellerio 2013 m. Tačiau manau, kad OpenAI ChatGPT, dirbtinio intelekto įrankis, galėtų pakeisti žaidimą. Billas Gatesas neseniai paskelbė, kad tai reikšmingiausia technologinė pažanga nuo grafinės vartotojo sąsajos.
Nuo „ChatGPT“ viešo išleidimo praėjusiais metais tyrinėjau jo naudingumą namuose ir įmonėse. Raginu savo 11 ir 14 metų vaikus naudoti ChatGPT kaip asmeninį mokymosi asistentą. Verslo pasaulyje siūlau naudoti įrankį susitikimuose, kai protingas darbuotojas formuluoja klausimus, kurie padėtų kolektyviniam susirinkimui padaryti geresnes išvadas. Šių priemonių naudojimas gali suteikti konkurencinį pranašumą dėl ankstyvo pritaikymo, bent jau trumpuoju laikotarpiu.
2015 m. dalyvavau IBM pokalbyje apie Watson, jos pavyzdinio AI, galimybes. Vienas iš kūrėjų, su kuriuo kalbėjausi, pasakė kai ką, kas man įstrigo: kad geriau galvoti apie AI būtų, jei apie tai laikytume IA arba „patobulintą intelektą“ – įrankių ir galimybių rinkinį, kuris mūsų nepakeis, bet. sustiprinti mūsų pačių žmogiškąsias galimybes. Tai dar neturi matomo poveikio sportui.
Futbole „ChatGPT“ gali būti lengvai naudojamas rinkodaros ir komunikacijos turiniui kurti, tačiau tai panašu į „Formulės 1“ automobilio naudojimą pirkiniams gabenti. Įdomesnis klausimas yra tai, kaip AI galėtų pagerinti įžvalgas ir sukurti žaidimo pranašumų. Daugelyje geriausių klubų dirba duomenų mokslininkai ir analitikai, dirbantys su žaidėjų rezultatyvumu, kad įgytų pranašumą – nuo įdarbinimo iki treniruočių, dietos ir rungtynių analizės. AI naudojimas futbole greičiausiai bus kruopščiai saugoma paslaptis, tačiau tai neabejotinai yra Tony Bloom ir Matthew Benham, atitinkamai Braitono ir Brentfordo savininkų vizionierių, sėkmės istorijų dalis.
Gandai rodo, kad jie turi armijas „kvantų“, kurie visame pasaulyje ieško neįvertintų žaidėjų, panašių į „Moneyball“. Mašininis mokymasis (ML) jau bus jų verslo interesų dalis ir bus pagrįstas žaidėjų, kurie tęs savo trajektorijas ateinantį dešimtmetį ir įsitvirtins Europos futbolo arenoje.
Futbolas, kaip ir dauguma sporto šakų, yra meno ir mokslo derinys. Didžiąją savo istorijos dalį tai buvo menas, tačiau dabar mokslo įtraukimas turi aiškių pranašumų. Pirmoji technologijų ir įžvalgų banga labai patobulino fizinius ir taktinius pajėgumus tų, kurie naudoja progresyvius įrankius ir įžvalgas, namų stovyklose. „ChatGPT“ sutrumpina atstumą tarp duomenų ir jų naudingumo, todėl jie tampa prieinami ir naudingesni. Prieš rungtynes komandos naudoja vaizdo analitiką, kad įvertintų varžovų stipriąsias ir silpnąsias puses. Tačiau ši sistema turi būdingų trūkumų ir priklauso nuo analitiko patirties ir įžvalgos. AI galėtų rekomenduoti optimalias treniruotes prieš žaidimą, kad išnaudotų priešininkų komandos taktinį ir fizinį pažeidžiamumą.
Ateityje visi istoriniai tiesioginių žaidimų duomenys gali būti naudojami rekomenduoti būdus, kaip išsirikiuoti ir žaisti prieš priešininkų komandą. Žaidimo metu būtų galima sluoksniuoti šiuos duomenis realiuoju laiku, kad gautumėte rekomendacijas, kaip pakoreguoti strategiją. Pavyzdžiui, kompiuterinis matymas gali nustatyti, kad opozicijoje esantis dešinysis gynėjas paprastai pavargsta ir praranda tempą 73-ią minutę, stebėdamas jų veido kapiliarų išsiplėtimą; AI rekomenduotų pridėti naują kairįjį atakuojantį krašto puolėją. Analizė gali nustatyti, kad vartininkas gali dažniau mesti aukštus kamuolius per pirmąsias devynias žaidimo minutes ir rekomenduoti siųsti aukštus kamuolius per pirmuosius 10 % žaidimo. Gali būti, kad dėl didelio minios triukšmo, viršijančio 90 decibelų, tam tikros komandos gali prarasti koncentraciją, todėl suraskime būdą, kaip padidinti minios triukšmą. Hipotezių yra begalė.
Tai gali skambėti toli, tačiau žurnale „Wired“ paskelbtame straipsnyje „Liverpool“ neseniai paskelbė apie bendradarbiavimą su „Deepmind“, kad „sujungtų kompiuterinį regėjimą, statistinį mokymąsi ir žaidimų teoriją, kad padėtų komandoms pastebėti renkamų duomenų modelius“. Jau dabar galima gauti istorinius žaidimo duomenis, tačiau pagal gandus nauja žiniasklaidos sutartis, kuri leistų tiesiogiai transliuoti visas rungtynes, visi klubai iškart galėtų pasiekti vizualinius duomenis. Įrankiai tiems duomenims analizuoti nebūtų sudėtingi, nes HD kameros ir kompiuterinio matymo programinė įranga galėtų sekti atskirus žaidėjus.
Generatyvusis dirbtinis intelektas ir „ChatGPT“ galėtų būti paskutinė galvosūkio dalis, kuri padėtų sukurti platesnį pritaikymą ir išplėsti naudojimo atvejus. Po 10 metų vyriausieji treneriai galėtų turėti dirbtinio intelekto asistentą, kuris patartų dėl formavimo ir keitimo. Nors žaidimas visada atspindės sudėtingas, įvairias 11 atskirų žaidėjų sąveikas, AI gali suteikti įžvalgų ir pranašumų apie šias sąveikas. „Liverpool“ šį sezoną gali nenaudoti naudos, tačiau šis ankstyvas technologinis žingsnis gali būti svarbus jų ilgalaikei sėkmei.
Esame šių technologijų gyvavimo pradžioje ir neturėtų būti suklaidinti jų suvokiamos linijinės raidos. Ateinančiais metais šių technologijų derinys su nauja aparatine įranga, tokia kaip kvantinis kompiuteris, gali nuvesti mus į eksponentinę kreivę, kuri turės įtakos ne tik sportui, bet ir kiekvienai mūsų gyvenimo sričiai. 2018 m. turėjau galimybę sėdėti šalia profesoriaus Yoav Shoham, pasaulinio dirbtinio intelekto eksperto, per vakarienę Tel Avive. Susimąsčiau, kaip arti mes esame tam, kad sukurtume tikrai išmanias mašinas, galinčias turėti visapusišką „bendrąjį intelektą“, panašų į žmogų arba jį geresnį.
Shohamas pasidalijo istorija apie animacinį filmuką, kurį pamatė būdamas jaunas, kuriame vaizduojamas vaikas, stovintis ant mažos kėdutės ir žiūrintis į žvaigždes pro teleskopą. Jis panaudojo šį vaizdą apibūdindamas dabartinę AI būklę, kai žvaigždės reiškia bendrą intelektą, o kėdė simbolizuoja dabartinį AI mašininį mokymąsi. Atsiradus dideliems kalbiniams modeliams, naudojamiems treniruoti ChatGPT, kyla klausimas, ar dabar jau užlipome ant stalo, bet netrukus galime pakeliui į stratosferą.
Jasonas Stockwoodas yra Grimsby Town pirmininkas
