ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ - ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ В СПОРТИВНОЙ ИНДУСТРИИ - PWC
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Искусственный интеллект Перспективы применения в спортивной индустрии Февраль 2019 г.
Содержание
Введение 3 Вступительное слово
1. Введение в технологию искусственного интеллекта (ИИ) 4 Стремительное развитие новых технологий в нашу
цифровую эпоху несет с собой многочисленные
2. Области применения ИИ в спортивной индустрии 7
возможности для различных отраслей. Спортивная
3. Человек и машина:
индустрия зарекомендовала себя в качестве одной
обзор технологических тенденций в спорте 10 из самых прогрессивных в части внедрения
инновационных решений. Искусственный интеллект
4. Этические вопросы использования ИИ 14 относится к числу подобных инноваций и уже
оказывает практическое влияние на различные
5. Рынок ИИ 16 процессы в спорте.
Заключение 17 В данном отчете мы рассмотрим определение
искусственного интеллекта, возможные области
Приложение А. Список использованной литературы 18 и примеры его использования в спорте, основные
тенденции и вызовы развития данной технологии.
Желаем полезного и увлекательного чтения!
Эндрю Барлоу
Партнер, PwC в Австралии
Тел.: +61 3 8603 4230
Эл. почта: andrew.barlow@pwc.com
Олег Малышев
Партнер, PwC в России
Тел.: +7 495 967 6138
Эл. почта: oleg.malyshev@pwc.com
PwC 2
Введение Помните книгу Майкла Льюиса «Moneyball. Как математика изменила самую популярную игру в мире»? В ней рассказывается о бейсбольной команде «Окленд Атлетикс», ее генеральном менеджере Билли Бине и доказательной саберметрике (эмпирический анализ статистики и действий игроков во время бейсбольных матчей), благодаря которой в 2002 году им удалось собрать конкурентоспособную команду, несмотря на небольшой бюджет. До того, как саберметрика стала применяться в бейсболе, команды полагались на профессионализм своих скаутов, которые искали талантливых игроков по всей стране и оценивали их скорость, маневренность, силу рук, мощность и точность удара, психологическую устойчивость. Руководство «Окленд Атлетикс» приняло неоднозначное для того времени решение воспользоваться методологией анализа игровых действий отдельных игроков, чтобы сформировать команду, которая смогла бы более успешно противостоять богатым соперникам из Главной лиги бейсбола (MLB). Спустя 17 лет стремительного развития технологий нам доступны возможности использования искусственного интеллекта, которые продолжают активно расширяться. Какое влияние это оказывает на спортивную индустрию в целом? PwC 3
1. Введение в технологию искусственного интеллекта (ИИ)
1.1 Что такое искусственный Восприятие:
интеллект? сенсорный ИИ
• Анализ изображений
Искусственный интеллект (ИИ) – собирательный термин, охватывающий и видео
множество так называемых умных технологий, которые объединяет
• Распознавание лиц
способность к самообучению. ИИ воспринимает информацию Восприятие
и реагирует на нее, не дожидаясь вмешательства или команды человека. • Анализ речи
ИИ не просто хранит огромные массивы данных на обычном • Анализ текста
компьютере – он их анализирует.
Мышление:
На самом высоком уровне сложности данная технология задействована когнитивный ИИ
в самоуправляемых автомобилях и беспилотниках, а в повседневной • Платформы для
жизни ее функции сводятся к способности компьютера накапливать машинного обучения
и затем применять информацию, обучаясь, развиваясь и принимая
решения на основании изученных данных. Обучение • Платформы для
глубокого обучения
Существуют четыре основные области Действие Мышление Действие:
использования ИИ: практический ИИ
• Генерация
естественного языка
Автоматизированный интеллект
Восприятие,
мышление и действие:
Вспомогательный интеллект
технологические
решения на основе ИИ
Расширенный интеллект • Технологии анализа
данных
Автономный интеллект • Чат-боты
Искусственный интеллект • Умный поиск
ИИ может выполнять автоматизированные задачи, помогать человеку • Системы
выполнять свою работу быстрее и качественнее, принимать более рекомендаций
взвешенные и эффективные решения и в конечном итоге автоматизировать Рис 1. Технологии ИИ имитируют
способность человека
• Комплексные
процессы принятия решений, осуществляя их без участия людей. отраслевые решения
воспринимать информацию,
По сути, технологии ИИ имитируют способность человека воспринимать размышлять и действовать1
информацию, размышлять и действовать.
PwC 4
1.2 Система технологий ИИ для спортивной индустрии
На схеме ниже показаны возможные области применения искусственного интеллекта в спортивной индустрии:
• Взаимодействие с болельщиками
• Создание контента
• Медиаправа
• Киберспорт
• Поиск потенциальных кандидатов
• Ставки Данные для перехода в команду
Сенсорные
с носимых данные • Оценка потенциала спортсменов
устройств с периферийных
и спортивного устройств
инвентаря
• Аналитический разбор игры
• Восстановление после травм
• Профилактика травм
• Подготовка спортсменов:
Данные Машинное - Питание
из других и глубокое
систем обучение
- Физическая подготовка
- Биомеханика (навыки / техника)
- Психологическая подготовка
• Виртуальные помощники судей
• Профилактика травм
• Аналитические сервисы для тренера
• Выбор стратегии и тактики на игру
• Формирование команды
• Управление турнирами
• Управление командами
• Управление спортивными сооружениями
Рис. 2. Система технологий ИИ для спортивной индустрии,
• Ивент-менеджмент
разработанная PwC
• Реализация билетов
• Спонсорство
• Реализация атрибутики
• Обработка платежей
PwC 5
Искусственный интеллект может получать
данные из различных источников, например
Крупные турниры
Легкая атлетика
статистику действий игрока, видеозапись
Австралийский
Любительский
Американский
Единоборства
Зимние виды
матча или показатели физической активности, Возможности применения ИИ
Спортивные
сооружения
в спортивной индустрии
Автоспорт
Баскетбол
и анализировать их в режиме реального
Бейсбол
футбол
футбол
Футбол
Теннис
Хоккей
Крикет
спорта
Гольф
времени. Результаты подобного анализа могут
Регби
спорт
использоваться тренерами, игроками
и менеджерами для принятия более
Области применения ИИ
эффективных решений, а в некоторых
областях – для полной автоматизации Доступ на стадион ●
процесса принятия решений и, как следствие,
сокращения численности необходимого Камеры на дронах
персонала.
(видеосъемка игры ●
и обеспечение безопасности)
Реализация билетов ● ●
Чат-боты и виртуальные
ассистенты* ● ● ● ● ●
Далее в отчете: Автоматизированная
подготовка хайлайтов* ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
• обзор экспериментальных решений
Автоматизированное
на основе ИИ, которые уже написание новостей об игре* ● ● ● ● ● ● ● ●
используются в спортивной индустрии, Носимые устройства
с технологией интернета
• обзор этических вопросов вещей* (оценка потребности
использования технологии в питании, физического ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
состояния, биомеханики
искусственного интеллекта спортсмена, управление
в спортивной индустрии. восстановлением)
Виртуальные помощники
судей* ● ● ● ● ● ●
Аналитические сервисы для
тренера (в режиме реального ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
времени)*
Компьютерное зрение ●
Скаутинг ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
Существуют экспериментальные решения Существует потенциал * Области применения ИИ,
(согласно информации из открытых источников) развития в будущем рассмотренные в отчете.
PwC 6
2. Области применения ИИ в спортивной индустрии
2.1 Медиа и работа с болельщиками
Среди болельщиков, посещающих спортивные сооружения, становится все больше активных пользователей цифровых устройств. Владельцы
стадионов и клубы могут значительно повысить вовлеченность болельщиков и, тем самым, увеличить собственную выручку за счет более
персонализированного взаимодействия с ними с помощью мобильных приложений, цифровых табло и других доступных технических устройств2.
В число областей использования ИИ, в которых уже существуют экспериментальные решения, входят:
Чат-боты и виртуальные Автоматизированная подготовка хайлайтов
ассистенты Сегодня спортивная индустрия сталкивается с необходимостью создавать и предоставлять
контент, соответствующий привычкам современных зрителей потреблять его на многообразных
Клубы NBA и NHL используют виртуальных
устройствах и экранах различного формата в любое удобное время, – а это далеко не легкая
ассистентов для консультирования
задача. При этом настоящие фанаты ожидают детального анализа происходящих событий,
болельщиков по самым разным вопросам,
некоторых болельщиков интересуют только самые яркие и захватывающие моменты, а кому-то
включая информацию об игре в реальном
любопытно узнать, что происходит за кулисами конкретного вида спорта / матча.
времени, статистику команды, информацию
о наличии билетов и парковочных мест, В 2018 году на Уимблдоне использовался пакет решений IBM Watson, чтобы помочь
навигации на стадионе. В случае если бот организаторам в создании подобного контента. Система автоматически отбирала наиболее
не может предоставить ответ, запрос интересные моменты игры, анализируя эмоции и движения спортсменов, а также реакцию трибун.
переводится на оператора службы поддержки. Подборка хайлайтов получилась более краткой, однако ни один значимый момент не был упущен,
На крупных турнирах, таких как Уимблдон, а на ее создание ушло гораздо меньше времени.
уже используются чат-боты с встроенной
функцией дополненной реальности (AR),
которые помогают болельщикам
различать игроков,
получать статистику
игры и просматривать Автоматизированное написание
лучшие моменты
в режиме реального
новостей об игре
времени. Информационные агентства применяют решения на основе
искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность своей работы
на спортивных мероприятиях. В настоящее время платформы на основе ИИ
используются для перевода сухой статистики матчей в увлекательное
повествование на живом языке, позволяя освещать для болельщиков события,
происходящие даже в низших лигах.
Ожидания болельщиков меняются вместе с их привычками, которые характеризуются стремлением к использованию новых цифровых каналов и функций,
потреблению более персонализированного контента на мобильных устройствах, самостоятельному созданию и обмену цифровой информацией. Владельцам
клубов и стадионов придется тратить гораздо больше сил и средств, чтобы извлекать выгоду из быстро меняющихся требований аудитории и своевременно
удовлетворять их.
PwC 7
2.2 Перед игрой – больше | сильнее | быстрее | лучше
Тренировочный процесс Носимые устройства – любительский
Развитие технологий меняет подходы к тренировкам спорт выходит на новый уровень
спортсменов и анализу их действий во время игры,
Согласно последним данным, 39% взрослого населения
а также подготовке тренера к предстоящей игре.
Австралии, занимающегося спортом и физической культурой,
Приложения на основе искусственного интеллекта содержат используют при этом различные технологические устройства,
большой объем данных о тренировках и играх, что в сочетании и этот показатель продолжает расти.
с экспертной оценкой спортивных аналитиков и тренеров
Приложения для отслеживания физической активности и носимые
становится главным современным источником знаний
устройства являются наиболее востребованными технологиями
о технических и тактических нюансах того или иного вида
среди молодых любителей спорта, особенно среди девушек 4.
спорта.
В будущем же показатели физической активности, собираемые
По мере накопления знаний ИИ-приложения будут становиться
носимыми устройствами, могут быть использованы для анализа
все более продвинутыми и могут использоваться как в рамках
с помощью машинного обучения и предоставления пользователям
тренировочного процесса, так и при подготовке спортивных
рекомендаций по повышению эффективности тренировок,
аналитиков, тренеров и спортсменов,
рациону питания, а также разработки индивидуальных программ
что будет способствовать
тренировок. Кроме того, ИИ-приложения смогут прогнозировать
повышению качества игры
вероятность получения травм и предупреждать о проблемах
на профессиональном
со здоровьем.
уровне.
Подобные технологии уже используются
профессиональными спортсменами
и по мере снижения их стоимости
становятся все более доступными
для спортсменов-любителей.
PwC 8
2.3 Во время игры: скажи, как нужно действовать?
Виртуальные помощники судей Аналитические сервисы для
Мы уже видели в действии систему анализа решений судьи (DRS), систему тренера
видеопомощи арбитрам (VAR), технологию Hawk-Eye и другие технологии
в таких видах спорта, как крикет, теннис и футбол. На сегодняшний день В будущем использование ИИ для определения стратегии
действуют следующие правила использования данных технологий: просмотр на игру будет являться для команды конкурентным
спорного момента осуществляется по запросу команды или игрока или преимуществом. Технология глубокого обучения позволит
в случае, если судья затрудняется самостоятельно принять решение. В таком компьютеру анализировать видеозапись игры, разбирать
виде этот процесс не только отнимает много времени, но понижает темп игры распространенные ошибки и выбирать наиболее
и градус азарта. эффективную тактику быстрее, чем спортивные
Однако с развитием технологий видеосъемки в сочетании с программным аналитики.
обеспечением на основе ИИ роль судьи все больше сводится к контролю Представьте: мощное ИИ-приложение в режиме реального
поведения игроков на поле, а не принятию решений, которые могут
времени информирует тренера о наиболее подходящих
кардинально повлиять на исход игры. Технологии на основе компьютерного
зрения уже применяются для определения скорости и направления полета заменах, оценивая и прогнозируя вклад каждого игрока
теннисного мяча, включая фиксацию его попадания в аут, – линейные судьи в течение всего матча, и оперативно предлагает
больше не нужны! Представьте себе арбитра будущего: с умными очками тактические изменения с учетом развития событий
и наушниками, которые мгновенно предоставляют информацию для принятия на поле. Это сильно отличается от анализа большого
правильного решения, экономя время на просмотре видеоповторов. объема информации и принятия решения тренером –
Однако действительно ли болельщики хотят, чтобы всегда принимались здесь решение принимает машина, а тренер сообщает
безупречно верные решения? Человеческий фактор в виде судейской ошибки о нем команде и обеспечивает его исполнение. В будущем
в условиях стресса способствует эмоциональной вовлеченности тренер может вообще не понадобиться: компьютер сам
болельщиков, вызывая радость или негодование во время игры. Только объявит свое решение игрокам реалистичным
представьте, что заключительный отрезок финальной игры в вашем «человеческим» голосом с соответствующей
любимом виде спорте постоянно останавливают эмоциональной окраской.
из-за каждого нарушения правил. Разумеется, И это не технология отдаленного
болельщики хотят видеть игру без бесконечных будущего – она уже тестируется
перерывов на обсуждение спорных моментов. в Национальной футбольной
Но не лишится ли при этом игра нынешнего
лиге (NFL).
уровня накала страстей?
Очевидно, что в части соблюдения правил игры
необходим баланс между технологическими
нововведениями и человеческим мнением. Только
время покажет, какие технологии действительно
окажутся полезными, а от каких мы решим отказаться вовсе.
PwC 93. Человек и машина: обзор технологических тенденций в спорте
3.1 Уроки гроссмейстера
Гарри Каспаров – российский гроссмейстер, бывший чемпион мира по шахматам, признанный лучшим шахматистом всех времен. Он удерживал
лидерство в рейтинге шахматистов почти 19 лет, а его рекордный показатель Эло составил 2851 (Эло – метод расчета относительного уровня навыков
шахматиста) в 1999 году. С тех пор более высокого показателя смог достичь только действующий чемпион мира Магнус Карлсен (Эло 2882 в 2014 году).
Развитие шахматных технологий демонстрирует темпы внедрения искусственного интеллекта.
1980
Эдвард Фредкин учреждает 1985
премию своего имени 1988
по компьютерным шахматам. Каспаров сыграл Впервые гроссмейстер
Премия и соответствующий с 15 лучшими шахматными проигрывает компьютеру
1950 1970 компьютерами и выиграл 1989
денежный приз в размере 100 000 на крупном турнире
Написана первая В Нью-Йорке долларов США предназначаются все партии (32–0) Deep Thought, сильнейший
компьютерная Впервые шахматный
проведен первый первой шахматной программе, Впервые в истории компьютер своего времени,
шахматная компьютер получает звание
шахматный турнир которая сможет обыграть компьютер получает рейтинг терпит поражение
программа гроссмейстера
между компьютерами действующего чемпиона мира Эло выше 2400 (2530) от Каспарова
1950–1979 1980–1989 1990–1997 2017 – н. в.
1967 1977 1981 1983 1996 1997 2017
Впервые шахматный Создан первый Впервые компьютер Впервые Deep Blue выигрывает После доработки Deep Blue Создана программа
компьютер участвует микрокомпьютер, обыгрывает микрокомпьютер одну партию обыгрывает Каспарова в матче из шести AlphaZero, которая
в турнире играющий в шахматы профессионального обыгрывает у Каспарова, однако партий (впервые компьютер обыгрывает на сегодняшний день
шахматиста профессионального терпит поражение действующего чемпиона мира не проиграла ни одной
и получает степень шахматиста в матче (впервые со стандартным контролем времени) партии (рейтинг Эло
мастера на турнире компьютер обыгрывает 3600)
Разработчики Deep Blue получают
(рейтинг Эло 2258) действующего премию Фредкина и денежный приз
чемпиона мира в размере 100 000 долларов США
со стандартным
контролем времени)
PwC 10Компьютеры могут быть разделены Вот как чемпион прокомментировал свой матч
на два типа: с AlphaGo: «Искусственный интеллект
Компьютеру помогает человеку реализовать свой
• «Тип А – компьютер, выполняющий задачи, творческий потенциал. Эта технология
потребовалось 47 лет, опираясь на вычислительные мощности не сделает человека ненужным и не заменит
чтобы обыграть и просчитывая каждый возможный вариант,
чтобы найти лучший ход»5. В него
его, а выведет нас на новый уровень»5.
человека, и 67 лет, чтобы заложены правила игры и факторы оценки Такие программы на основе ИИ, как AlphaZero
собственной позиции, повышающие и AlphaGo, – это инструменты повышения
стать непобедимым эффективность вычислительных уровня человеческого интеллекта. Это связано
с тем, что, в отличие от настольных игр, где
чемпионом. алгоритмов. Компьютер невероятно быстро
возможные ходы фигур четко определены,
исполняет программный код, что приводит
к хорошим результатам. в других видах спорта передвижения игрока
и позиционная расстановка на поле очень
Максимальные показатели рейтинга Эло
• Компьютеры типа B действуют более сложны и подвержены постоянным
«по-человечески», они способны выбирать изменениям.
шахматистов медленно росли в течение варианты с наибольшим потенциалом
многих лет. на основе анализа заложенных в них Основные выводы:
Рейтинг Deep Blue превышал 2700, однако практических человеческих знаний»5.
этот результат был превзойден программой
• Как результаты, демонстрируемые
AlphaZero относится к типу B, но с некоторыми AlphaZero и AlphaGo, могут повлиять
AlphaZero, текущий рейтинг которой на правила или тактические аспекты
составляет 3600. AlphaZero – шахматная оговорками. В отличие от всех
предшествующих шахматных программ, в различных видах спорта?
программа с использованием ИИ,
разработанная приобретенной Google AlphaZero никогда не анализировала игры • Может ли самообучающийся искусственный
компанией DeepMind. шахматистов. «AlphaZero не имела никакого интеллект применяться для выявления
представления о том, как играет в шахматы новых аспектов игры, которые ни игроки,
AlphaZero использует метод обучения человек. Теперь мы видим, что машина может ни тренеры не знали применительно
с подкреплением, играя сама с собой. генерировать собственные знания. AlphaZero к своему виду спорта?
Начав со случайной расстановки фигур открыла новый, неизвестный человеку пласт
и не зная ничего, кроме правил игры, знаний о шахматах», – считает Каспаров5. • Какие инвестиции для этого потребуются
и когда они окупятся?
за 24 часа она достигла Го – абстрактная стратегическая настольная
сверхчеловеческого уровня игры. игра, рассчитанная на двух игроков, цель Над ответами на эти вопросы владельцы
которой – занять больше площади игровой команд и тренеры должны задуматься
Из 100 партий, сыгранных против лучшей уже сейчас.
на тот момент шахматной программы доски, чем соперник. Го была придумана
в Китае более 2 500 лет назад; она считается
Stockfish 8, AlphaZero выиграла 28,
старейшей настольной игрой, в которую играют
а в 72 согласилась на ничью. Всего через
и по сей день. Сыграв миллионы партий в го
4 часа обучения AlphaZero достигла более с самой собой, программа AlphaGo
высокого рейтинга Эло, чем Stockfish 8. от DeepMind разгромила самый мощный на тот
момент движок GNU Go и чемпиона мира по го
Ли Седоля. Хотя Ли Седоль проиграл, опыт
игры с машиной научил его новым, ранее не
исследованным методикам и стратегиям го.
PwC 113.2 «Формула-1». Великий спор: пилот или машина?
Выдержки из рейтинга «Топ-50 пилотов “Формулы-1” всех времен
вне зависимости от машин, которыми они управляли»6
«Формула-1» относится к самым технологически В то время как некоторым болельщикам может
продвинутым спортивным соревнованиям, казаться, что к финишу первым приходит
придуманным человеком. Ведущие команды лучший пилот, среди руководителей гоночных «Пилоты – это просто
измеряют малейшее отклонение подвески, команд на протяжении многих лет является
каждый микролитр сгоревшего топлива, общепризнанным мнение, что роль пилота сменные лампочки: ты
температуру всех основных узлов и запчастей,
каждое мгновенное ускорение в любом
не так уж велика. Причина, по которой команды
заинтересованы в лучших пилотах,
вкручиваешь их – и они
направлении – и все эти данные с каждого заключается в том, что они немного лучше делают свою работу».
болида собираются и передаются в боксы просто очень хороших гонщиков, однако ни те,
команды всякий раз, когда машины выезжают ни другие не выиграют, если их болид будет
на трассу. Отслеживаются значения всех плохо подготовлен. Известно высказывание
переменных; десятки членов команды сидят прагматичного руководителя команды
за мониторами в паддоке, а еще сотни – «Макларен» 1970-х годов, американского
в штаб-квартире команды, и все они контролируют
и анализируют происходящее в режиме
юриста Тедди Майера: «Пилоты – это просто
сменные лампочки: ты вкручиваешь их – и они
Роль пилота
реального времени, чтобы как можно оперативнее делают свою работу». Влияние на результаты гонок
повысить эффективность болида на трассе.
Научное исследование «Формула успеха:
Кроме того, в ходе каждой гонки проводится многоуровневое моделирование выступления
комплексное моделирование всех возможных
сценариев, чтобы стратеги команд могли
принимать ответственные решения по таким
пилотов и конструкторов “Формулы-1”,
1950–2014 гг.», опубликованное учеными
Шеффилдского методического института при
30%
в 1980 г.
~10% в 2018 г.
важным вопросам, как выбор идеального Шеффилдском университете в Великобритании,
времени для пит-стопа с целью получить раскрывает поразительные нюансы мира
чистый трек для своего пилота или опередить «Формулы-1» с помощью передовых
соперника, которого никак не удается обогнать алгоритмов математического моделирования.
на трассе. Такое моделирование включает
в себя анализ информации не только о болидах Ученые из Шеффилда решили найти ответы Роль болида / команды
своей команды, но и о действиях всех соперников. на три взаимосвязанных вопроса: Влияние на результаты гонок
Все ведущие команды «Формулы-1» уже давно Какова доля вклада пилота
используют подробный статистический анализ 1 и машины/команды в результаты гонок
имеющихся в их распоряжении больших данных, «Формулы-1»?
однако данные и знания, полученные
в результате такого анализа, держатся
в строжайшей тайне как интеллектуальная 2
Как меняется обозначенное в первом
вопросе соотношение в зависимости от
70%
в 1980 г.
~90% в 2018 г.
собственность команды. различных типов трасс и погодных условий?
Команды с более крупными бюджетами могут Кто является лучшим гонщиком всех
позволить себе нанимать лучших инженеров, времен с точки зрения собственного
специалистов в области статистического 3 вклада в результаты выступлений
анализа и тактиков, а также использовать в гонках «Формулы-1»?
передовые технологии, таким образом получая
конкурентное преимущество.
PwC 12Величайшие пилоты «Формулы-1» всех времен
по количеству выигранных чемпионатов и гонок: «Суть «Формулы-1»
По состоянию на 2014 год на основании научного исследования, проведенного в Шеффилдском
университете
по-прежнему во многом
в том, у кого самая быстрая
Михаэль Шумахер
машина, а не в том, кто
Хуан Мануэль
Фанхио
самый талантливый пилот».
Ален Прост
В исследовании отмечается, что с течением
времени влияние мастерства пилота
снижалось, по крайней мере, с 1980-х:
с примерно 30% в начале 1980-х годов
до порядка 10% сегодня. Руководитель группы
исследователей доктор Эндрю Белл говорит
4-е место | Льюис Хэмилтон
о том, что в среднем в период с 1979 по 2014
1 2 3 год результаты гонок на 86% зависели
8-е место | Фернандо Алонсо от работы болида / команды и на 14% –
от мастерства пилота.
Рейтинг пилотов без учета эффекта от силы их команд: Как и многие обыватели, гонщик Даниэль
Риккардо уверен в том, что суть «Формулы-1»
12-е место | Льюис Хэмилтон занимает 4-ю строчку 3-е место | Михаэль Шумахер – лучший в общем зачете, по-прежнему во многом в том, у кого самая
общего рейтинга, однако без своего болида достоин однако этим он хотя бы отчасти обязан своей машине: без быстрая машина, а не в том, кто самый
только 12-го места. своего болида он не лучший пилот.
талантливый пилот. В декабре 2017 года он
1-е место | Хуан Мануэль Фанхио сказал: «Было бы здорово, если бы гонщики
сидели за рулем более или менее равной
техники. Надеюсь, что в будущем процентное
соотношение составит 50 на 50. Отставание
2-е место | Ален Прост даже последнего пилота от Льюиса Хэмилтона
во время прохождения одного круга на трассе
может быть всего три секунды, но именно
пилотов разделяет не более одной секунды.
Мы все боремся за доли секунд, и было бы
здорово, если бы технологии помогали нам
76-е место | Альберто Аскари занимает 6-е место | Алонсо признан лучшим из действующих пилотов по
9-ю строчку в общем зачете, однако как состоянию на 2014 год, хотя результаты Хэмилтона лучше – как оставаться в узких рамках одной секунды –
пилот он хорош только для 76-го (!) места. правило, болид Фернандо был хуже, чем у Льюиса. тогда гонки были бы еще более
захватывающими»8.
Такие результаты обусловлены тем, что у некоторых команд лучше... Кто-то болеет за любимого гонщика, а кто-то –
за любимую команду, за которую выступают
определенные пилоты. С вступающим в игру
искусственным интеллектом следующим шагом
могут стать беспилотные гонки «Формулы-1»...
Но будут ли сегодняшние фанаты «Формулы-1»
смотреть такие гонки? Или мы увидим
Тестовые Технические
Двигатели Шины Техническое рождение совершенно нового вида спорта
возможности характеристики обслуживание с новой базой болельщиков? Будет ли это еще
одним направлением киберспорта?
PwC Рис. 3. Многоуровневое моделирование выступления пилотов и конструкторов 13
«Формулы-1» с 1950 по 2014 год74. Этические вопросы использования ИИ
4.1 Теряем ли мы человеческое?
Эффективная тренерская работа – навык, Означают ли такие изменения разрыв с нашим
требующий опыта и постоянного человеческим началом (правое полушарие) или они
совершенствования. Это не точная наука, будут способствовать беспрецедентной реализации
и подчас тренер скорее полагается на творческого потенциала? Или они по-разному
интуицию, т.е. способность принимать решения повлияют на различные социальные группы?
инстинктивно, без обращения к сознательному
На первый взгляд кажется, что спортивная
рассуждению. Почему интуиция важна?
индустрия движется в направлении модели
Мозг разделен на два полушария, и в каждом «Формулы-1». Возможно, это касается не всех
полушарии определенные отделы отвечают видов спорта, однако если спортивная команда
за управление определенными функциями. наймет лучших разработчиков для создания
Существует теория о том, что люди делятся мощных приложений на основе ИИ, которые
на «левополушарных» и «правополушарных», в режиме реального времени помогут тренерам
т. е. у них одно полушарие развито сильнее, и игрокам принимать стратегические и тактические
чем другое. решения в ходе игры, какое влияние это окажет
на конкуренцию и спорт в целом? Станут ли
Левое полушарие Правое полушарие тренеры лучше тренировать, а игроки лучше играть,
в основном в большей степени или наоборот? Или просто изменятся их функции,
отвечает за: отвечает за: роль и профессиональная значимость? Станет
ли спорт заурядным и скучным, потому что матчи
будут проходить безупречно эффективно
и результативно? А может, вместо бездушной
эффективности появится новый захватывающий
логику креативность стиль игры? Кто придумает такой стиль игры:
систематизацию интуицию искусственный интеллект или тренер и игроки?
анализ инстинкты Интересно ли вообще болельщикам, кто это
придумал, или им важно лишь, чтобы игра была
зрелищной?
Регулирующие организации и команды должны
Учитывая увеличивающийся объем доступной разработать надлежащие механизмы управления
нам информации благодаря в том числе внедрением и использованием технологий ИИ
анализу больших данных и искусственному в спортивной индустрии, включая строгое
интеллекту, мы можем предположить, соблюдение регламентов и ограничений,
что левому полушарию работы прибавится призванных обеспечить честное соперничество
и, чем дальше, тем больше ее будет. между командами.
PwC 14Вопросы, которые необходимо
учесть при внедрении ИИ:
Соблюдение нормативно-правовых
требований
Ограничения технического регламента
по аналогии с «потолком» зарплат
Кибербезопасность и обеспечение Потенциальные угрозы
конфиденциальности данных
(данные о болельщиках, спортсменах, при внедрении ИИ:
играх, проч.)
• Законность использования данных
спортсменов для выявления
Устойчивость деятельности – договорных матчей
обеспечение непрерывности
деятельности, ликвидация последствий • Признание результатов ставок
в случае возникновения нестандартных в ходе игры в случае утечки данных
и чрезвычайных ситуаций, управление о спортсмене или матче
рисками и кризисными ситуациями
• Признание результатов игры
Зависимость от поставщиков в случае взлома использующихся
технологических решений систем (например, виртуальных
помощников судьи, аналитических
сервисов для тренера)
• Достоверность результатов оценки
потенциала спортсменов в случае
взлома использующихся систем
• Угрозы безопасности на стадионах
в случае взлома систем
наблюдения с дронов
• Возможность воздействия
на поведение болельщиков
в случае взлома чат-ботов
и виртуальных ассистентов
PwC 155. Рынок ИИ
5.1 Будущее искусственного интеллекта. Новые горизонты
Искусственный интеллект занял прочное место
в нашей жизни. Руководители крупных
технологических компаний, в том числе генеральный
директор Baidu Робин Ли и генеральный директор
Управление принятием решений
Google Сундар Пичаи, уже объявили о ключевой
роли искусственного интеллекта в рамках своих
Высокая
программ инновационного развития1.
Аппаратное обеспечение, Технологии на основе ИИ имитируют различные
оптимизированное функции человеческого мозга, вырабатывая
посредством ИИ
Платформы для машинного обучения решения интеллектуальных задач и открывая новые
возможности для замены сотрудников,
Средняя
занимающихся умственной деятельностью,
Ценность для бизнеса
Виртуальные
агенты и (или) повышения их производительности.
Распознавание Анализ текста и обработка Прогноз аналитического агентства Forrester,
речи естественного языка
Роботизация сделанный в 2017 году, отводит искусственному
бизнес-процессов интеллекту ключевую роль в новой технологической
революции в сфере анализа данных.
Низкая
Генерация Анализ изображений и видео
естественного
языка Биометрические технологии И эти прогнозы подтвердились:
Семантические технологии доля респондентов, ответивших,
что их компания инвестирует в развитие
технологий ИИ, выросла:
Отрицательная
Платформы для глубокого
обучения
Роевой
интеллект
40%
в 2016 г.
51%
в 2017 г.1
Создание Внедрение Рост Зрелость Спад
Жизненный цикл технологии Однако ради успеха придется
потрудиться:
компаний еще не получили
Легенда: Траектория:
Значительный успех
Умеренный успех
Время перехода на следующий этап:
10 лет компаний считают,
Рис. 4. TechRadarTM: Технологии на основе искусственного интеллекта, 1-й квартал 2017 года9 43% что оценивать эффект
от внедрения ИИ еще слишком
рано.
PwC 16Заключение Искусственный интеллект оказывает влияние практически на каждый вид спорта на профессиональном уровне, а теперь постепенно проникает и в любительский спорт. Очевидно, что тренеры и игроки заинтересованы в получении детальной аналитической информации, чтобы вывести свою игру на новый уровень. Судьям требуется помощь для принятия верных решений в ответственный момент, а болельщики хотят получать более персонализированные предложения и контент, а также всегда оставаться на связи с любимым клубом или спортсменом. Искусственный интеллект может удовлетворить все эти потребности. Технологии на основе искусственного интеллекта стремительно развиваются и становятся все более значимым преимуществом, которое обеспечивает команде победу за победой, способствует профессиональному развитию тренеров и игроков, эффективному управлению операционной деятельностью, росту числа новых болельщиков и удержанию существующей фанатской базы за счет качественного удовлетворения их потребностей. Спортивные команды вынуждены не просто внедрять отдельные ИИ-решения, а вооружаться целым арсеналом таких технологий, чтобы успешно справляться с задачами привлечения болельщиков, поиска талантливых спортсменов, подготовки к матчам и принятия верных решений во время игры. Выше мы привели цитату Тедди Майера о «Формуле-1»: «Пилоты – это просто сменные лампочки: ты вкручиваешь их – и они делают свою работу». В будущем, когда мы будем определять лучших спортсменов всех времен, будем ли мы называть их лучшими лишь потому, что они «знали», что именно и когда нужно сделать благодаря советам самого передового компьютера того времени? Уже сегодня очень сложно сравнивать команды и отдельных спортсменов из различных эпох, однако с распространением искусственного интеллекта это станет еще сложнее... или нет? Время покажет. PwC 17
Приложение А. Список использованной литературы
1. Forrester: TechRadar™: «Технологии автоматизации, роботизации и искусственного 11. The Forrester Tech Tide™: «Искусственный интеллект в бизнес-аналитике», 3-й квартал
интеллекта в рабочем процессе, 2-й квартал 2017 года» (англ.: Automation Technologies, 2018 года», «Дорожная карта: руководство по анализу клиентских данных», Брендон
Robotics, And AI In The Workforce, Q2 2017); «Роботизация аппаратного и программного Персел, 28 сентября 2018 года (англ.: Artificial Intelligence For Business Insights, Q3 2018
обеспечения набирает обороты, и вам необходимо разработать план долгосрочного Road Map: The Customer Analytics Playbook; Brandon Purcell, 28 September 2018)
стратегического развития для вашей рабочей силы»,
Дж. П. Гаундер, 23 июня 2017 года (англ.: As Physical And Software Robots Rise, You Need 12. А. К. Лэпхэм и Р. М. Бартлет (1995 г.) «Использование искусственного интеллекта
A Long-Term Strategic Plan For Your Workforce; J.P. Gownder, 23 June 2017) в анализе спортивных результатов. Обзор областей применения в сфере анализа
движений спортсменов и будущих направлений использования в спортивной
2. Avaya: «Подключенные болельщики в 2016 году. Тенденции развития цифрового опыта биомеханике», журнал Sports Sciences, 13:3, 229-237, DOI: 10.1080/02640419508732232
болельщиков в формате прямых трансляций», июнь 2016 года (англ.: Connected Sports (англ.: A.C. Lapham & R.M. Bartlett (1995) The use of artificial intelligence in the analysis
Fans 2016 – Trends on the Evolution of Sports Fans Digital Experience with Live Events; June of sports performance: A review of applications in human gait analysis and future directions
2016) for sports biomechanics, Journal of Sports Sciences, 13:3, 229-237, DOI:
10.1080/02640419508732232)
3. «Как Уимблдон использует искусственный интеллект для улучшения опыта
болельщиков», Никки Гийан, 10 июля 2018 года (англ.: How Wimbledon is using AI to 13. «Moneyball. Как математика изменила самую популярную игру в мире», Майкл Льюис,
enhance the fan experience; Nikki Gilliand, 10 July 2018) 2003 года (англ.: Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game; Michael Lewis, 2003)
4. AusPlay. Данные о населении, занимающемся спортом. Краткий обзор основных 14. «Искусственный интеллект в индустрии спорта. Существующие и будущие области
результатов исследования, октябрь 2015 года – сентябрь 2016 года; 21 декабря 2016 года применения», Кумба Сеннаар, 12 декабря 2018 года (англ.: Artificial Intelligence in Sports –
(англ.: AusPlay - Participation data for the sport sector, Summary of key national findings - Current and future applications; Kumba Sennaar, 12 December 2018)
October 2015 to September 2016 data; 21 December 2016)
15. «Формула успеха: многоуровневое моделирование работы пилота и конструктора
5. «”Не пытайтесь обыграть искусственный интеллект, объединитесь с ним”, – рекомендует “Формулы-1”, 1950-2014 гг.; журнал «Количественный анализ в спорте», том 12, выпуск 2,
12-й чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров», Катянна Куоч, 10 мая 2018 года (англ.: стр. 99–112; Эндрю Белл, Джеймс Смит, Клайв Сэйбел и Келвин Джоунз, 2016 года (англ.:
Don’t try and beat AI, merge with it says chess champ Garry Kasparov; Katyanna Quach, 10 Formula for success: Multilevel modelling of Formula One Driver and Constructor performance,
May 2018) 1950–2014 Journal of Quantitative Analysis in Sports, Volume 12, Issue 2, Pages 99–112;
Andrew Bell, James Smith, Clive Sabel and Kelvyn Jones, 2016)
6. «Топ-50 гонщиков “Формулы-1” всех времен вне зависимости от болидов, которыми они
управляли», Майк Хэнлон, 12 мая 2016 года (англ.: The Top 50 F1 drivers of all time, 16. «AlphaZero обыгрывает лучший шахматный движок спустя всего четыре часа
regardless of what they were driving; Mike Hanlon, 12 May 2016) самообучения», Самуэль Гиббс, 7 декабря 2017 года (англ.: AlphaZero AI beats champion
chess program after teaching itself in four hours; Samuel Gibbs, 7 December 2017)
7. «По результатам нового исследования ученые назвали лучшего пилота “Формулы-1“
в истории», Дэвид Фриман, 19 апреля 2016 года (англ.: Scientists name greatest Formula 17. «Гарри Каспаров: “Проиграть компьютеру – это не позор”»; Гарри Каспаров, 25 сентября
One driver of all time in new study; David Freeman, 19 April 2016) 2017 года (англ.: Garry Kasparov: There is no shame losing to a machine; Garry Kasparov, 25
September 2017)
8. «Даниэль Риккардо уверен в том, что в гонках “Формулы-1” по-прежнему 75 % успеха
обеспечивает болид, и только 25 % – пилот», Нейт Сондерс, 14 декабря 2017 года (англ.: 18. «AlphaGo Zero: обучение с нуля»; Демис Хассабис и Дэвид Сильвер, 18 октября 2017 года
Daniel Ricciardo says F1 is still 75 percent car, 25 percent driver; Nate Saunders, 14 December (англ.: AlphaGo Zero: Learning from scratch; Demis Hassabis and David Silver, 18 October
2017) 2017)
9. Forrester: TechRadar™: «Технологии на основе искусственного интеллекта, 1-й квартал 19. Forrester: «Обеспечение безопасности “Интернета спорта”. Пора подумать о защите
2017 года», «Технологии на основе искусственного интеллекта дополнят ваши от кибератак в спорте»; Меррит Максим, 10 июля 2018 года (англ.: Securing The Internet
производственные процессы, обогатят бизнес-аналитику и разгрузят сотрудников», Роуан Of Sports, The Time Is Now To Address Sports-Related Cyberattacks; Merrit Maxim, 10 July
Каррэн и Брендон Персел, 18 января 2017 года (англ.: Artificial Intelligence Technologies, Q1 2018)
2017 AI Technologies Will Augment Your Enterprise Applications, Amplify Your Intelligence, And
Unburden Your Employees; Rowan Curran and Brandon Purcell, 18 January 2017)
10. Forrester: «Тенденции развития в 2018 году: Медовый месяц искусственного интеллекта
подошел к концу. Теперь для того чтобы достичь успеха, придется потрудиться. Если вы
думаете, что ИИ – это лекарство от всех болезней, то вы обречены на провал», Борис
Эвелсон, Мишель Гётц и Брайан Хопкинс, 9 ноября 2017 года (англ.: The Honeymoon For
AI Is Over Success At Artificial Intelligence Means Hard Work — Treat It Like A Plug-In Panacea
And Fail; Boris Evelson, Michele Goetz and Brian Hopkins, 9 November 2017)
PwC 18Для заметок PwC 19
www.pwc.ru PwC в России (www.pwc.ru) предоставляет услуги в области аудита и бизнес-консультирования, а также налоговые и юридические услуги компаниям разных отраслей. В офисах PwC в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Казани, Новосибирске, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Воронеже, Владикавказе, Уфе, Нижнем Новгороде и Перми работают более 2 700 специалистов. Мы используем свои знания, богатый опыт и творческий подход для разработки практических советов и решений, открывающих новые перспективы для бизнеса. Под «PwC» понимается сеть PwC и/или одна или несколько фирм, входящих в нее, каждая из которых является самостоятельным юридическим лицом. Глобальная сеть PwC объединяет более 250 000 сотрудников в 158 странах. Более подробная информация представлена на сайте http://www.pwc.ru/ru/about.html © PwC,2019. Все права защищены.
Вы также можете почитать
