人工智能AI趣闻：光头请戴假发！英球赛AI摄像头只对准边裁光头，球迷错过进球，AI：我眼里只有他
【新智元导读】又是一场被AI毁掉的比赛！苏格兰球队因弗内斯近日引入全新AI智能转播系统，号称可以自动追踪足球，原本是为了解放摄像师。但最近的一场比赛中，系统似乎错把边裁的光头当成了足球…每次人工修正后都会再次对准光头，再校再对准，球迷们叫苦不迭，屡屡错过越位、进球等关键镜头。人工智能对体育是福是祸？
苏格兰足球队 Inverness（ICTFC）的球迷们在上周末经历了一场别开生面的比赛。
越位，看不到，进球，看不到，全场最抢眼的竟是边裁的光头！
起因是近期俱乐部引入的全新AI智能转播系统，号称可以自动追踪足球，从而解放摄像师。
但它在上周遭遇了「滑铁卢」：系统似乎把边裁锃光瓦亮的脑袋当成了足球……每次人工修正后都会再次对准光头，导致球迷们屡次三番错过了进球。
结果没有解放摄像师，反而把摄像师变成了校准师。
人工智能摄像头「灵光」乍现，只认光头不认球
该俱乐部几周前宣布，将启用全新的人工智能摄像机来取代人工，来完成镜头切换和精彩瞬间的抓拍。
俱乐部当时自豪地说，新的「Pixellot 系统使用内置的人工智能技术，自动实现足球跟踪，并将用于捕捉所有在卡莱多尼安球场举行的比赛的高清视频，季票持有者可以直接在家中观看。」
镜头切回现场，人工智能摄像机接受了一个没有预见到的新挑战: 一个秃头的边裁。
人工智能摄像机似乎把这个光头误认为是比赛中的最大亮点，反复转身跟随边裁而不是真正的比赛。
从上面的精彩回放中可以看到，人工智能操作的摄像机不断跟随边裁的头部，球落向边裁附近的地面时，摄像机的内心就更挣扎了。
「这里有一个球，还有一个秃头，哦哦，我该跟随这个秃头，它更像球」。
人类摄像师：我校，我再校。AI：我的眼里只有你。
许多观众抱怨他们错过了自己的球队进球，因为镜头「一直认为里诺秃头就是球」 ，一些人甚至建议俱乐部必须为边裁提供一个帽子。
由于欧洲的新冠疫情尚未结束，大部分比赛球迷都不能进入现场，因此ICTFC 和对手 Ayr United的球迷都只能通过摄像机观看比赛。
结果，因为人工智能的介入，他们只能看到边裁的光头，而错失了比赛中所有的激动人心的时刻。
作为这套人工智能技术的供应商，Pixellot有点对不起自己的宣传口号啊！
Pixellot宣称自己的AI技术将给赛事带来更好的体验
奇怪的德比增加了！主裁判是科利纳这场球会更好看
看完这场人工智能转播的比赛，国外的网友表示，心疼我的钱包！「我掏了10英镑，就给我看这个？」
而国内的网友则表示，齐达内在这种AI转播中也应该有一席之地！
齐达内在06年世界杯上，点头顶马特拉奇的动作，你给几分？放到这场比赛中，会怎么判？
瓜迪奥拉，齐达内秃头德比该怎么办？
而网友提到的科利纳，则是裁判界的真「鹰眼」。
这位曾执法意大利足球甲级联赛的球证懂得意大利文、西班牙文、法文、英文等多国语言，1995年开始执法国际赛事，28年的裁判生涯中从未出现失误。但有趣的是，原来这位足球裁判喜欢的是篮球。
他的光头始于1986年，严重的脱发病使他在15天之内失掉了所有的头发。
或许对一个男士来说，脱发是一个沉重的打击，不过科利纳从未为此而烦恼，反而为他打造了一个独特的形像。
马拉多纳「上帝之手」成绝响，人工智能是福是祸？
虽然Pixellot在这场比赛栽了，但是公司表示解决这个问题并不难。
现有的目标检测与追踪技术，已经比较成熟了，Pixellot在设计阶段没考虑到光头的影响，需要收集一些足球和光头的数据对算法进行微调。
近年来，人工智能在体育方面的应用已经遍地开花。
优化训练帮助提升球员表现
xGoals是国外一家科技公司推出的预测模型，可以评估任何一次射门能否进球的概率。
它通过分析一些关键因素，比如射门角度、与球门的距离、球员奔跑速度、是否有人来抢断、守门员的位置以及射手与球门之间是否有其他防守等，可以预测出一个进球概率，从而帮助优化球员的进攻和防守策略。
除了优化赛前的训练，提升球员进攻效率，AI在比赛中最重要的应用要数辅助裁判了。
1986年，世界杯阿根廷对战英格兰的比赛，进行到下半场第六分钟的时候，马拉多纳高高举起了他的前臂以使身材不高的自己在彼德·希尔顿之前碰到了球，并将球打进，阿根廷最终获胜，这就是足球史上著名的「上帝之手」。
马拉多纳却声称错的是判进球有效的人，将一口大锅甩给了裁判。
视频辅助裁判
2018年，俄罗斯世界杯中首次引入了VAR（Video Assistant Referee），视频裁判助理技术。
VAR是AI视频处理技术的一个细分领域，由视频助理裁判员和配套的设备、规则等在内的一整套辅助判罚系统构成，可以高分辨率捕捉赛场的各个瞬间，帮助主裁判做出公正的判罚。
VAR系统可以瞬间锁定，攻守双方在传球一刹那的相应位置，进而对越位等犯规行为进行判断，若有越位行为产生，系统则会实时视频划线，一目了然。
有了这个系统，俄罗斯世界杯的判罚准确率由95%提升到了99.3%。
球员数据量化，运营风险管理
IBM Watson 的Trade Assistant利用先进的自然语言处理技术，从 ESPN 网站、博客和播客等来源，提取、翻译和审查足球运动员和球队的数据，比如球员统计数据和专家情绪，从而消除球员偏见，并从隐藏在各种不同文档类型中的非结构化和结构化数据中发现新的见解。
Watson 使用机器学习技术，根据球员预计得分的范围，分配一个「火热」或「低迷」的信号，将非结构化数据转化为可操作的。
球员的表现、球队的收益风险等，完全被量化了，对俱乐部来说，可以实现更精细化的运营。
但这样是不是会让球员有些焦虑，发个状态也可能被记录下来，成为出场顺序或者薪资谈判的一个衡量标准？
体育会不会因为人工智能的介入，丧失其本来的意义？
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