由英格兰足球超级联赛比赛数据训练的人工智能模型可以帮助足球教练制定进攻或防守角球的战术
译自 DeepMind and Liverpool FC develop AI to advise on football tactics，作者 Author Fullname; Matthew Sparkes。
角球，就像特伦特·亚历山大-阿诺德为利物浦主罚的这个，可以带来进球机会。
一种人工智能模型可以预测足球比赛中角球的结果，并帮助教练设计战术，以增加或减少球员射门得分的机会。
谷歌 DeepMind 的 Petar Veličković 及其同事开发了名为 TacticAI 的工具，作为与利物浦足球俱乐部为期三年的研究合作的一部分。
当球越过球门线出界时，就会判罚角球，这对于进攻方来说可能是一个很好的得分机会。因此，足球教练会针对各种情况制定详细的计划，球员们会在比赛前学习这些计划。
TacticAI 根据英格兰 2020 年至 2021 年英格兰超级联赛赛季的 7176 个角球数据进行训练，其中包括每位球员随时间推移的位置以及他们的身高和体重。它学会了预测在角球开出后第一个触球的球员。在测试中，78% 的时间里，接球球员都在 TacticAI 的前三名候选人中。
教练可以使用人工智能为进攻或防守角球制定战术，最大化或最小化特定球员接球以及球队射门得分的可能性。它通过挖掘角球的真实示例来查找类似模式，然后提供有关如何改变战术以实现预期结果的建议。
在盲测中，利物浦足球俱乐部的足球专家无法区分人工智能生成的战术和人类设计的战术，并且他们 90% 的时间都偏爱人工智能生成的战术。
但尽管有这种能力，Veličković 表示，TacticAI 绝无意让人类教练失业。“我们强烈支持人工智能系统，它可以增强人类的能力，让他们有更多时间进行创造性的工作，而不是取代他们的系统，”他说。
Veličković 表示，这项研究还具有超越体育的更广泛应用。“如果我们能够模拟足球比赛，我们就能更好地模拟人类心理的几个方面，”他说。“人工智能在变得越来越有能力时，需要更好地理解世界，尤其是在不确定性下。我们的系统能够在不确定性下做出决策和建议。我们相信这些技能可以转移到未来的人工智能系统中，所以这是一个很好的试验场。”