AI即将进入NFL，它可以改变游戏

1968年，斯坦利·库布里克（Stanley Kubrick）发行了2001年：太空漫游，并以人工智能控制了未来的想法。在2025年夏天，扎克·鲁滨逊（Zac Robinson）面临着观看足球并与计算机讨论策略的想法，他也有些蔓延。

这位38岁的亚特兰大猎鹰队进攻协调员在2019年开始他的教练生涯之前曾担任Pro Football Focus的分析师，这使他相信了高级分析的价值和潜力。但是，用于优化第四次决策的数学和一位配音的AI特工告诉您在星期二晚上独自坐在办公室时，有一个巨大的鸿沟。

考虑到这种情况，我不知道。我有点害怕。

他和其他NFL教练将不得不很快就可以舒适地过交水。而不是HAL 9000，而是将其视为比尔·沃尔什（Bill Walsh 3000），可以分配观察次要的轮换，而人类教练则专注于前7位。

鲁滨逊说，我必须看看这是什么样子。（一台计算机）向我吠叫，我可能会有些沮丧，但是如果最终成为一个很酷的工具，那就很有趣。

瑞安·帕加内蒂（Ryan Paganetti）的工作部分原因是人工智能。他在三月份被拉斯维加斯攻略主教练皮特·卡罗尔（Pete Carroll）聘用，担任团队主教练研究专家，但可以更好地理解这项工作是AI协调员。

他说：``我认为当我被雇用时，这是我们的AI家伙，但是毫无疑问，我每天都会使用AI。”而且可能每月越来越大。

Paganetti认为，在团队不断寻求优势的联盟中，下一个大型球员不会通过选秀或自由球员，但是从即将改变教练对比赛的思考并从事他们的工作的边缘，甚至几十年来仍然有这些工作的人，这些工具即将改变教练的思考并从事他们的工作。

帕加尼蒂说，这几乎可能是一些教练，他们的角色完全取代的令人震惊的时刻。”在各种行业中，AI是更好，更准确的行业。我认为足球行业将在某种程度上发生这种情况。

他说，我很自信地说，有些球队将在未来几年使用AI赢得超级碗，速度很高，大大高于以前使用过的。”这确实是一个机会，将自己与可能拥有更有才华的阵容或更好的教练之类的团队区分开来。购买的团队将会越来越多的分离。

卡洛尔被完全购买。NFL最古老的主教练可能是其最年轻的技术的最大信徒。这位73岁的老人说，您现在可以想想到的一切都是可能的。”考虑到他的历史，他的早期采用者的身份并不令人惊讶，其中包括与纽约喷气机，新英格兰爱国者，西雅图海鹰队和南加州大学一起担任主教练，去年他在那里教了一场名为“生活”的课程。

卡罗尔说，请检查一下，”他谈到了AI给他的机会采访自己，通过AI对自己进行交谈，因此他实际上是在质疑自己的人，并由自己的人回答。我明白了，其中一些确实感觉像科幻小说，但是AI对我们来说是指者。

大约三十年前，IBM开始开发超级计算机深蓝色，以与世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）对抗。卡斯帕罗夫（Kasparov）在1996年赢得了与机器的第一场比赛，但第二年深蓝色赢得了比赛，而人类却没有为计算机提供国际象棋挑战。此后，计算机已经掌握了古代中国棋盘游戏的GO，该游戏比国际象棋涉及指数的动作。足球比国际象棋或出于多种原因出现了更严重的计算机问题，但是许多专家都认为，人工智能可以做得更好，或者至少更有效地通过人工智能做出的某些分析功能，而行业的当前改善速度表明，时刻可能不会遥不可及。

虽然全世界都在思考计算机可以产生自己的决策的未来，但该技术几乎完全是机器学习和野蛮的计算能力，而不是类似人类的智能。MIT的Dugald C. Jackson教授John Guttag说，将机器学习视为实现人工智能的一种技术。

大多数人AI和机器学习的大型语言模型不知道如何观看足球，但是我认为，可以教导他们观看足球，”苏梅斯运动的高级研究员Udit Ranasaria说，这是一些开发人工智能工具的公司之一，他们有潜力重新塑造职业橄榄球。•我们可以到达一个像Chatgpt这样的地方了解NFL中发生了什么的地方。

Guttag说，领导学校的计算机科学和人工智能实验室数据驱动推理小组的Guttag说，这可能不会花费很长时间，并共同呈现了有关NBA和美国职业棒球大联盟中机器学习使用的几篇论文。2020年，他是乌德（Udgam Goyal）撰写的55页论文的论文主管利用机器学习来预测NFL中的戏剧趋势。

Guttag说：“从一开始，人工智能的一个很大的分支就是计算机视觉，试图让计算机看东西并弄清楚图像中的内容。”但是，由于球员靠近争球和人员差异，足球比篮球，棒球或足球是一个比篮球，棒球或足球更复杂的问题。

“与迈克·维克（Mike Vick）和阿尔格·克鲁普勒（Alge Crumpler）的第四和第1号看起来与柯克·考辛斯（Kirk Cousins）和凯尔·皮茨（Kirle Pitts）的第四和第1号有很大的不同，''那斯（Slants of Slants）的首席执行官兼联合创始人奥马尔·阿杰梅里（Omar Ajmeri）说，该机器学习使用机器学习来从足球电影中汲取侦察信息。

当前的人工智能能够观看两支球队的游戏电影，制定游戏计划并打印出进攻和防守协调员的呼叫表。他说，这只是质量的问题。”

夹心和纽约大学校友Smit Bajaj的获胜项目创建了一种算法，可以根据计算机对防御者的视觉分析来识别覆盖范围。该模型使用Sumer开发的技术，仅基于预扣前对齐方式达到了89％的精度水平。随着防守球员的移动，它可以实时调整，并且可以在抢断之前​​确定哪些罪犯是最糟糕的罪犯。它还允许教练通过在数字白板上移动防御者来创建自定义外观。

Bajaj说，人工智能非常擅长在非常高度的空间中将关系拼凑在一起。”``使用语言，它可以拼凑并理解，根据互联网的整个历史，这是接下来可能会出现的单词。我认为，在NFL建筑物中，它也越来越多地使用玩家之间的关系。

Guttag说，随着时间的流逝，它会变得越来越好。您要做的就是说，这是导致首次倒闭的所有系列。这是所有导致第一场比赛的系列。什么是重要的区别？您只会让AI机器学习查看所有数据，然后说，这是一些有趣的区别。

Bajaj交谈运动对于三月的这篇文章。到五月，他已被费城老鹰队雇用（三分之二被萨默（Sumer）今年春天雇用）。在加入老鹰队之前，Bajaj在费城Phillies分析部门实习，该部门拥有35名以上的员工。根据ESPN的Seth Walder的研究，在NFL中，只有三支球队在其部门中有六个以上的员工。十四岁的人有三个或更少，没有比克利夫兰布朗的十四岁了。

我确实知道有机会，但这需要真正的承诺。” Guttag说。•如果您要这样做，那将占用顶级人才。我们将无法带一个前玩家说：“去这个部门。这不是NFL球员的薪水，但也不是NFL办公室的工资。

在Ajmeri于2018年在MIT的Sloan Sports Analytics会议上介绍后，他被要求与NFL球队会面，这是在会议中心的距离遥远的拐角处，甚至在星巴克对面。Paganetti预测，即将举行的人工智能招聘中的军备竞赛将留在阴影中，他拒绝讨论有关突袭者将如何使用即将到来的进步的任何细节。

人工智能代理可以在比赛中有助于打电话，但是NFL规则禁止从开球到零时钟达到零的帮助。在一周中，尽管联盟继续监视发展，但至少它知道的是，AI领域的所有内容都处于范围。

帕加尼蒂说，仍然是一个极端的保密性。即使从事分析工作的人也几乎不知道其他团队在分析中工作的人有时会做什么，因为这被认为是公司的秘密。我们知道童子军在另一支球队中做什么：他们侦察。我们知道教练在其他球队中的工作：他们教练。但是，当涉及另一个团队的分析部门的实际贡献时，这确实是开放的。

亚特兰大传球协调员T.J.耶茨（Yates）就像NFL的许多建筑物中的教练一样，已经与遥测运动一起为计算机生成的教练辅助工具合作。耶茨（Yates）是工程师和猎鹰教练组最大的喇叭手的儿子，他知道其他进步正在迫在眉睫。

Yates说，如果您不使用它，那是愚蠢的，因为它对我们来说。” Yates说。 - 坐在那里磨碎的日子直到早上两到三个时钟，有太多可用的机会来削减它，效率高，回家睡觉，睡个好觉，头脑更尖锐，并为您的球员提供良好的能量。

SumerSports’ technology isn’t built to replace coaches, just to make their jobs easier, CEO Lorrissa Horton said: “Our question is ‘How can we help them be more efficient?’” Former Falcons and Patriots executive Thomas Dimitroff was the director of football operations at Sumer until late May, and he led the organization’s presentations to coaches and executives around the league.

迪米特罗夫说，在这些会议期间，每个人都处于席位的边缘。他们正在为自己的想法而垂涎三尺。

他说，钥匙将确保该技术易于访问。

他说，有很多非常非常聪明的教练。

田纳西州泰坦队的主教练布莱恩·卡拉汉（Brian Callahan）认为，联盟周围的人工智能接受会有所不同。

``每当您与一位足球教练交谈时，他已经做了很长时间了，这需要花费时间才能掌握，但我确实认为所有这些事情都有更开放的想法：数据，分析，新过程，”这位41岁的年轻人说。“是的，某些景点会有一些回击，但是在其他许多地方，人们都会将其视为真正有帮助的东西。”

Guttag对买入不太乐观，指出了阻力教练表明的是接受第四次决策背后的数学，这也许是游戏引入的机器学习的最基本形式。

他说：``这很了不起。

下一波人工智能将使第四次的机器人看起来像算盘。NFL已经在使用名为数字运动员的AI应用程序来帮助团队预测伤害，但是即将到来的教练应用程序是NFL粉丝最有可能看到结果的地方。

诸如此类的事情 - 您应该在这种外观上遇到什么玩法？帕加内蒂说：“您应该遇到什么闪电战？

本赛季，联盟将实施索尼的鹰眼系统，以测量计算机视觉的第一场倒数，这意味着每个体育场将使用六台8K摄像机。如果这些相机的录像有一天被送入AI应用程序，则可以进一步加速进步的步伐。

Dimitroff估计，有75％的NFL团队在每周准备中使用某种人工智能，但大多数人仅在最基本的水平上使用它。至少卡罗尔计划很快就会处于最前沿。

卡罗尔说，这就是一个开阔的领域，可以将事情弄清楚并做新事物，利用并利用您能想到的一切。”我喜欢的东西，伙计。如果您不好奇，那么您就不会成长。我要做的最后一件事是忽略AI。

（插图：Demetrius Robinson /运动;照片：Scott Winters / Icon Sportswire通过Getty Images）