DeepMind研究人员正在与英国的英超联赛队利物浦合作，探索AI的适用，帮助团队提高他们的足球策略

1950年3月，RAF翼指挥官和训练有素的会计师叫Charles Reep让他的眼睛转向足球。 Reep，世卫组织在20世纪30年代对这项运动感兴趣，并由赫伯特查普曼开创的阿森纳队着迷，从第二次世界大战中返回，发现前他在停滞不前的战术革命。

最后，在Swindon镇和布里斯托尔城之间的三场比赛中的三场比赛中，他观看了无数攻击，没有，Reep的耐心跑了。他抓住了一支笔记本和一支铅笔，开始疯狂地麻木在球场上发生的事情 - 他开始计算通过的传球和镜头的数量，其中一个系统尝试使用数据分析足球。

七十年后，数据革命已经达到了基层 - 粉丝流利的XG和净花花，而顶级球队则从大学寻找优势的统计学生。现在，捍卫总理联赛冠军利物浦加入了深度的武力，探讨了足球世界中人工智能的使用。由研究人员在人工智能研究杂志上发表的两个组织的一篇论文概述了一些潜在的应用。

“时机就是正确的，”一位在纸上的一个研究员和纸上的领先作者之一的AI研究员Karl Tuyls说。 Liverpool在Liverpool的合作中，从他以前的城市角色举行了大学（Deepmind创始人Demis Hassabis也是一场终身的利物浦粉丝，并是该研究的顾问）。这两组群体聚集在一起，讨论AI可能能够帮助足球运动员和教练。利物浦还提供了深入的数据，其中包括2017年至2019年间俱乐部在俱乐部播放的每一场比赛游戏。

近年来，使用传感器，GPS跟踪器和电脑视觉算法促使足球中可用的数据量膨胀，以跟踪球员球的运动。对于足球队来说，AI提供了一种探地模式的方法;对于深度研究人员来说，足球提供了一个受限制但充满挑战的环境，为他们提供了他们的算法。 “像足球这样的游戏是超级有趣的，因为存在很多代理商，有竞争和协作方面，”Tuyls说。与国际象棋不同，或去，足球内置了固有的不确定性，因为它在现实世界中播放。

这并不意味着你无法做出预测 - 这是一个区域可以特别有用的一个领域。本文演示了如何培训有关特定团队和阵容的数据模型，以预测其玩家将如何在特定情况下作出反应：如果您将长长的球敲入右手渠道，例如曼彻斯特城，例如，凯尔沃克将会在特定方向上运行，而John Stones可能会做别的事情。

这被称为“重影” - 因为替代轨迹覆盖在实际发生的事情上，就像在视频游戏中一样 - 并且具有一系列不同的应用。例如，可以使用，以预测战术变化的影响，或者如果关键球员损伤，则对手可能会发挥的影响。这些是教练可能会发现自己的事情，而且tuyls强调目标是不是设计更换它们的工具。 “有很多数据，很多都可以消化，处理这些群众数据并不一定很容易，”他说。 “我们正在努力建立辅助技术。”

作为本文的一部分，研究人员还在欧洲跨越欧洲的超过12,000名罚球踢的分析 - 根据他们的戏剧分类玩家，然后使用该信息来预测他们最多的地方可能会达到惩罚，以及他们是否可能得分。例如，罢工者是更有可能瞄准左下角的左下角 - 谁采取了更加平衡的方法，并且数据表明，惩罚者的最佳策略是令他们最强烈的努力。

其他模型可能能够在反事实上缩回数字 - 估计像传递或错过的签证等特定行动的贡献贡献的目标或XG。它们可以在匹配后分析中使用，以向玩家展示他们应该在特定情况下将球传递给球，而不是试图拍摄。一种培训的模型，培训了球员性能数据 - 力量和健身 - 可能能够比人类教练更好地跟踪疲劳，并在受伤之前推荐休息的球员。

在此处在20世纪50年代尝试做什么 - 他使用他的数据来计算（错误地）计算大多数目标在四次通行证或更少的移动之后得分，并且他的分析有助于迎接长球足球风格几十年来成为英语游戏的标志。在过去的其他域中有一个高调的ai，吐出答案，这些域名是荒谬的或只是简单的错误 - 过去，通过打破游戏规则，或忽视物理规则，或忽略物理法则训练的AIS培训。一位训练有素的足球数据可能会决定，就像一个机器人穆里尼奥，实际上是获得结果的最佳方式是让对手保持球并等待他们犯错误。

这就是为什么，对于模型的结果是由专家介导的，Tuyls表示，通过AI系统抵抗错误的推理。但是，AI可以发现它 - 在那一刻的热量 - 即使是最好的球员也可能错过。 “我们并没有试图建造机器人，我们正试图改善人类的足球比赛，”他说。

Tuyls说，AI不会取代足球经理，但在未来十年内可能会感受到其影响。 “目的是拥有一个无缝系统，它与人类玩家融合在球场上，并促进他们的工作，”他说。 “我不认为你会在未来六个月或一年内看到大的影响，但在未来五年里，一些工具将更加开发，你可以看到像一个＆＃39这样的东西;自动视频助理教练＃39;这可以帮助预先匹配和匹配后分析，或者可以查看游戏的前半部分，并为您提供关于在下半部分的更改的建议。“

DeepMind希望结合计算机愿景，统计学习和博弈理论，帮助团队在他们收集的数据中的射点模式，以至于他们无法看到。将人工智能应用于足球可以使玩家和教练更聪明 - 现在只有它可以为业主做同样的事情。