“超級碗”可不是一個大碗!!!超級碗(Super Bowl)是美國國家美式足球聯盟(也稱為國家橄欖球聯盟)的年度冠軍賽，勝者被稱為“世界冠軍”。超級碗一般在每年1月最后一個或2月第一個星期天舉行，那一天稱為超級碗星期天(Super Bowl Sunday)。超級碗是比賽的名稱，其獎杯名稱為文斯·隆巴迪杯(Vince Lombardi Trophy)。參與球隊為該球季的美國美式足球聯會冠軍以及國家美式足球聯會冠軍。超級碗多年來都是全美收視率最高的電視節目，并逐漸成為一個非官方的全國性節日。另外，超級碗星期天是美國單日食品消耗量第二高的日子，僅次于感恩節。
有美國“春晚”之稱的NFL(美式橄欖球聯盟)決賽超級碗(Super Bowl)北京時間2月6日早上在休斯敦NRG球場開幕。雖然球場溫度頗低，但在現場所感受到的只有火熱。近年來，任何高端的賽事都離不開科技。包括NFL和NBA在內的美國頂尖體育賽事的直播都已經覆蓋了虛擬現實應用和8K相機拍照等，這些高科技手段既能夠讓比賽更加公正有效，又能提升觀眾的觀看體驗感。
大數據和人工智能
比賽融入了許多高科技元素，其中發揮作用巨大的當屬大數據。NFL在球員的衣服和橄欖球上安裝可穿戴測試運動追蹤器，給做直播分析的工作人員提供數據信息，并能在比賽中為觀眾顯示。在未來，球員也會穿上內嵌攝像機的球衣。觀眾都希望參與其中，近距離地接觸球員。在未來的某一天，等到技術足夠安全、輕便和可靠的時候，在各大聯賽的支持下，這個目標也許真能實現。
蘋果和亞馬遜這類科技巨頭必然不會錯過“超級碗”盛宴。這時，人工智能就可以發揮作用了。例如你有臺Apple TV，在比賽時可以直接告訴Siri“我們來看超級碗”就能自動播放。另外，可以在iPhone上問Siri，哪個球隊比較強等問題。
比賽結果也被虛擬助手預測了…微軟Bing的機器學習平臺預測：愛國者獲勝的概率是52.3%。要知道，Bing曾預測希拉里擊敗特朗普的概率是90%。蘋果Siri預測愛國者會以3分擊敗獵鷹。亞馬遜和Google沒有參與預測，但他們都在超級碗上給自家的虛擬助手產品打了廣告。
除了這些外圍的預測，剛剛結束的超級碗盛宴中，至少還有一個環節與人工智能相關：無人機。在中場表演環節，Lady Gaga出場時背后背后出現了光點組成的美國國旗，組成這一幕的正是Intel Shooting Star無人機群。
被AI滲透的橄欖球
2016年11月8日，一場激烈的橄欖球比賽進行到尾聲，5:21落后的亞特蘭大獵鷹隊正推進到本方46碼線。這時， Splunk(大數據公司)做出了一個預測：獵鷹隊下一步將祭出“霰彈槍陣式”，隨后四分衛Matt Ryan將送出一記左側的短傳。最后，除了傳球沒能徹底完成，獵鷹隊的行動完全符合預測。做出這個預測的Splunk，之前已經把至少一整年的比賽數據輸入了電腦。
此前，北卡萊羅納州立大學的William Burton和Michael Dickey，建立了一個模型來預測一支NFL球隊會如何傳球和跑位，這對于防守首席教練來說非常有用。在一場達拉斯牛仔對陣杰克遜維爾美洲虎的比賽中，這個模型識別出了91.6%的戰術類型。
當然橄欖球比賽不僅僅是傳球和跑位這么簡單，球場上下一秒可能會出現的情況，遠比棋盤上下一步的可能性復雜得多。國際象棋的棋子都站在一個方格里，沿著直線或者斜線以固定的方式行動。任何一個球員的行動都不可能如此簡單。
每次戰術呼叫，必須在進攻前僅有的40秒窗口期內完成，這進一步提高了計算的挑戰。“現在還不算真正的實時”，大數據分析公司Datameer的創始人Stefan Groschupf說，“機器可以基于歷史數據進行計算，然后給出建議”，但還是不夠快。
人工智能還不能快到跟隨比賽動態即時做出決定。然而有兩個關鍵因素正推動著AI在橄欖球運動中繼續發展：一是巨大的數據量，二是巨額的資金支持。
機器學習和博弈論
與橄欖球最相關的兩個AI研究領域，是機器學習和博弈論。斯坦福大學計算機科學榮譽教授Yoav Shoham說，機器學習也能做到“點球成金”。無論是IBM的沃森，還是早在2012年就可以從視頻中識別出貓咪的Google人工大腦，背后都是機器學習。
從一個巨大的數據集當中，一臺聰明的計算機可以找出數據之間的關系也就是模式，并且從過去的動作和結果中學習。這之后，計算機可以對未來進行推測。
這種方法的效果，有賴于數據集的大小。可用的信息越多，計算機就越聰明。“未來甚至可以模擬每個球員的生理情況”，Shoham說“還能模擬他們的精神狀態”。但是數據往往都是孤島般的存在著，每個團隊都保守著自己的數據秘而不宣。
多數情況下，訓練都是不公開的，因為害怕對手獲得敏感信息。
想要獲得數據，就得采取點間諜手段。2007年，新英格蘭愛國者隊被發現違規拍攝紐約噴氣機隊的防守暗號，愛國者隊的明星教練Bill Belichick被處以50萬美元罰款。然而時至今天，技術進步已經讓這種嘗試看起來又笨拙又過時。
麻省理工研究人員開發的歐拉視頻放大系統(EVM)，可以放大任何視頻中的顏色變化和移動。EVM這套系統，近可以通過皮膚色調變化，遠可以通過呼吸模式變化，來測量心率;甚至可以從聲音在附近物體中引起的震動，再現某人的聲音。
所以在極限情況下，EVM可以僅憑電視轉播信號，推測對手球隊中哪些球員越來越疲勞，還能通過讀唇了解對手教練的戰術布置，用戰術板擋住嘴也沒用。
與機器學習不同，博弈論在信息不完整的時候作用最大。在大眾層面，博弈論曾因2001年的一部電影《美麗心靈》而廣為人知，這部電影描述的是博弈論科學家John Nash的生活。博弈論可以在不知道對手將如何行動的情況下，指導本方團隊如何應對。
斯坦福大學經濟學教授Matthew O. Jackson說，2015年的超級碗是一個完美的例子，當時對陣的雙方是新英格蘭愛國者和西雅圖海鷹。“海鷹隊不可能總是把球傳給明星跑鋒Lynch，因為對手能盯死他”，Jackson說“愛國者隊也不能認為球只會傳給Lynch”。
有時候，你會發現兩個選項中較差的那個反而效果更好。
結語
Lada Gaga背后300架無人機組成的機群，這些無人機不僅僅改變了演出，未來終有一天會改變搜索、救援、農業等等方面。
如同其他所有的運動一樣，橄欖球也一直被科技推動前進，而近幾年最有利的科技推手，莫過于人工智能。也如同所有的領域一樣，人工智能必將帶來顛覆性的改變。
無論人工智能帶來多少幫助，無論是否被注意到，還是有人會興奮，有人會不解，有人會害怕，有人會反對。對于這些，不知道AI會作何感想。
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