AI, nowa królowa strzelców? Na murawie rewolucja. Polska jeszcze w lesie
|
|
Paweł Osterreicher - twórca oprogramowania do analizy gier zespołowych. Jest współzałożycielem i prezesem ReSpo.Vision, którego celem jest zrewolucjonizowanie świata sportu i analityki sportowej za pomocą sztucznej inteligencji. |
MARCIN PIĄTEK: – Jak sobie radzi na mistrzostwach Europy sztuczna inteligencja?
PAWEŁ OSTERREICHER: – Coraz mocniej widać udział zaawansowanej analizy gry, czerpiącej z narzędzi na niej opartych. Efekt jest taki, że zespoły raczej nie trzymają się jednego systemu oraz ustawienia. Inne obowiązują w fazie ataku, a inne, gdy trzeba się skupić na obronie. Ponadto nie widać już taktyki uchodzącej za wzorcową i godną naśladowania. Gdy Hiszpanie ponad 15 lat temu opatentowali tiki-takę (grę podaniami rozciągającą szyki obronne rywala – przyp. red.), wygrali po kolei trzy wielkie turnieje, zanim konkurencja wymyśliła, jak się temu przeciwstawić.
Gdzie w tym udział technologii?
Zapewnia ona narzędzia służące znalezieniu słabych stron. Można wziąć na warsztat cały mecz albo tylko sytuacje krytyczne, generujące zagrożenie, z realnego pierwowzoru stworzyć cyfrową wersję i nie tylko odwzorować schemat gry zespołu, ale też przeanalizować zawodnika po zawodniku pod względem indywidualnych parametrów, takich jak czas reakcji, przyśpieszenie, liczba sprintów, pokonany dystans. Albo nakreślić jego mapę podań.
To się w futbolowym slangu nazywa rozgryzaniem rywala. Gdzie tu rewolucja?
W drobiazgowym trackingu, czyli śledzeniu każdego z piłkarzy. Proszę zobaczyć – oto mecz Jamajka–Meksyk w trwającym właśnie Copa America. Te kolorowe kropki to zawodnicy wchodzący w skład formacji obrony, pomocy i ataku oraz sposób, w jaki się przemieszczają. Widzimy np., że prawy obrońca Jamajki ma podczas ataku Meksykanów skłonność do schodzenia do środka i pomocy stoperowi, asekurowania go. Jaki z tego wniosek?
Że na jego nominalnej pozycji robi się dziura.
Tak. Jest to do wyłapania przez oglądających mecz ekspertów, ale komputerowa analiza jest do bólu precyzyjna, szybka i zobiektywizowana. Pozwala też ustalić – na podstawie materiału z innych meczów – czy to tendencja, czy raczej wypadek przy pracy, bo ów stoper miał akurat słabszy dzień. Poza tym możliwy stał się wgląd w przygotowanie fizyczne konkretnego piłkarza rywali. To jeden z najpilniej strzeżonych sekretów w futbolu. Dzięki AI można wyciągnąć wnioski, jak organizm zareaguje, będąc zmuszony w krótkim odstępie czasu do kilku sprintów albo w miarę narastania zmęczenia.
Na czym polegał technologiczny przełom?
Zaczęło się od opracowania coraz sprawniejszych, czyli wydajniejszych i dysponujących większą mocą obliczeniową, procesorów i kart graficznych. To otworzyło możliwość kodowania algorytmów sztucznej inteligencji. Udoskonalono architekturę systemów. Szczególnie wdzięcznym i rozwojowym obszarem AI są systemy zdolne interpretować dane wizualne, w naszym przypadku telewizyjne transmisje meczów piłkarskich.
Jak to się robi?
Za pomocą tzw. deep learningu, który symuluje działanie ludzkiego mózgu – najefektywniejszego znanego nam procesora, jaki stworzyła natura, opartego na wielowarstwowych sieciach neuronowych. Tak skomplikowana architektura jest konieczna, bo analiza obrazu, jak również tekstu i języka wymaga wyłapywania zniuansowanych zależności i cech danych. Bo jak zapisać, czy dany zbiór pikseli to głowa czy piłka? Nie da się tego określić zestawem reguł.
Mignął mi kiedyś nagłówek: wizja komputerowa zwiększa wydajność branży jajek. Chodziło o wyłapywanie pęknięć w skorupkach.
Pierwszych wdrożeń związanych z wizją komputerową dokonano na liniach produkcyjnych – w celu kontroli jakości na drodze analizy porównawczej milionów zdjęć. W analityce sportowej najpierw mieliśmy ręczne notatki z obserwacji w czasie rzeczywistym, potem dzięki komputerom można było przetworzyć więcej danych, a kilka lat temu zaczęto korzystać z systemów wielokamerowych, śledzących performance piłkarzy. Dane generuje się z transmisji. Jest to nadal nowa i trudna technologicznie rzecz. Na świecie jest raptem kilka firm, które się tym zajmują. W tym nasza z Polski.
Dla środowiska futbolowego ten przełom technologiczny niesie trzy główne korzyści: zdolność prowadzenia analizy taktycznej, tworzenia charakterystyki zawodników pod kątem transferów oraz badania przyczyn kontuzji.
O rozgryzaniu taktyki już mówiliśmy. Jeśli chodzi o skauting, czyli rozpoznanie umiejętności i potencjału piłkarza i jego przydatności dla drużyny, wraz z wizją komputerową znika właściwie konieczność oglądania go na żywo, a więc czasochłonnych, długotrwałych podróży. Poza tym można przetworzyć dowolną liczbę spotkań i na tej podstawie zbudować szerszy oraz bardziej wnikliwy obraz. Co do przeciwdziałania kontuzjom – analiza modelu ruchu pokaże np., że zawodnik ma nieprawidłową technikę biegu, źle stawia stopy, a więc może być zmęczony, osłabiony i przez to bardziej podatny na urazy. Ale w tym przypadku ów przetworzony mecz to zaledwie wycinek rzeczywistości, wciąż należy to uzupełniać danymi z pracy na treningu albo w siłowni.
W dyskusji na temat znaczenia dla współczesnego futbolu tego rodzaju nowinek przewija się wciąż teza, że są konieczne, a kto odpuści, zostanie w tyle. Ale trudno się natknąć na spektakularne przykłady ich udziału w zwycięstwach.
Moim zdaniem umiejętne korzystanie z tych danych odpowiada co najwyżej za 20 proc. sukcesu. Czyli ligowy Kopciuszek, mający wyłączny dostęp do tych danych, nie zostanie mistrzem swojego kraju, a Estonia nie wygra z Polską.
Mołdawia niedawno wygrała.
W tamtym przypadku zdecydowały inne czynniki niż skuteczne rozpracowanie rywala, w końcu do przerwy Polacy prowadzili 2:0 i nic nie zwiastowało katastrofy.
W zawodowym futbolu jednym z prekursorów używania bardzo zaawansowanej, rozbudowanej analizy gry i jakości występów piłkarzy był Jürgen Klopp. Budując Liverpool, wiedział, jakich zawodników – jeśli chodzi o profil umiejętności, jak również predyspozycje fizyczne – potrzebuje i z postaci raczej drugoplanowych stworzył drużynę, która kilka lat temu zdominowała rozgrywki Premier League i wygrała Ligę Mistrzów. Kiedy stało się jasne, że udane transfery to efekt umiejętnego korzystania z pogłębionych analiz z pomocą zaawansowanej technologii, konkurencja poszła w ślady Liverpoolu. W klubach rozbudowano departamenty analizy danych, zaczęto kopiować działania teamu Kloppa, któremu trudno było utrzymać swój know-how w tajemnicy. W ten sposób doszło do dyfuzji wiedzy i przewaga Liverpoolu zniknęła.
Wiadomo, z czego konkretnie korzystali?
W Liverpoolu kupują tylko dane, algorytmy opracowali sami. Stworzyli własne modele machine learningowe, zadając im konkretne cele. Ale konkurencja nie musiała kopiować konkretnego kodu czy algorytmu. Wystarczy wiedzieć, czym się zajmują, i zatrudnić mądrych ludzi, a oni z czasem opracują coś podobnego.
Chodzi więc o to samo, co w fabryce: o kontrolę jakości i optymalizację produkcji. Ale pozostaje środowiskowa specyfika piłkarza: dobrze się ustawia, podaje i strzela w lidze polskiej, ale już w holenderskiej, gdzie mecz toczy się w szybszym tempie, może nie dać rady.
To jest pytanie za milion dolarów: jak odnieść jakość jego gry do ligi, do której aspiruje? Wizja komputerowa pozwala zidentyfikować i wziąć pod lupę te fragmenty meczów, w których dany zawodnik działał w warunkach podobnych do środowiska docelowego – czyli np. pod presją, gdzie musiał myśleć i reagować szybciej – a następnie ocenić, jakie wybory podejmował.
Jednak niezależnie od tego, że dzisiejsza technologia oferuje w dziedzinie wyszukiwania i dopasowywania piłkarzy nowe możliwości, nie widać, by doszło do rewolucji, czyli odkrywania w peryferyjnych ligach indywidualności, które błysną nagle w elicie. Obowiązuje drabina sukcesu: z ligi albańskiej przechodzi się do polskiej, z polskiej do holenderskiej, z holenderskiej do angielskiej. Da się zauważyć, że konkretne typy piłkarzy mają większe wzięcie. To pozwala podczas poszukiwań zawęzić kryteria. Jeśli chodzi o napastników, dziś szuka się wysokich, zwrotnych, szybkich, dobrych technicznie, „wybieganych”.
To samo widzi dobry łowca talentów.
Oczywiście, ale dzięki wizji cyfrowej te cechy można ująć matematycznie. Czas reakcji, przyśpieszenie, sprinty, średnia prędkość – to są obiektywne dane, z którymi trudno dyskutować, i mądrzy analitycy wiedzą, co z nich wynika. Poza tym cyfrowa wizja meczu to nie tylko kropki na wirtualnym boisku, lecz również awatary piłkarzy. Jesteśmy już dziś w stanie odwzorować konkretne boiskowe sytuacje w rzeczywistości wirtualnej, i to z dowolnej perspektywy, również oczyma zawodnika strzelającego gola. Wraz z wiernym odtworzeniem jego otoczenia, tzn. pozycji zajmowanej przez innych graczy na boisku, odległości od bramki oraz pola widzenia. Możemy np. wczuć się w położenie holenderskiego napastnika Marco van Bastena, strzelającego tego niesamowitego gola ze skraju pola karnego w finale mistrzostw Europy w 1988 r.
Gdyby van Basten był napastnikiem zaprogramowanym przez AI, toby takiej próby nie podjął, bo prawdopodobieństwo, że po takim strzale piłka wpadnie do siatki, jest znikome.
Ale widząc konkretną sytuację oczami piłkarza, można ocenić optymalność podejmowanych decyzji, co w połączeniu z twardym danymi, o których już wspominałem, pomaga wyrobić sobie zdanie na temat boiskowej inteligencji konkretnego zawodnika i efektywności jego gry.
Z naszej biznesowej perspektywy otwiera to też nowe możliwości, bo klientami nie są już tylko kluby i generalnie środowisko futbolowe, ale także kibice, odbiorcy masowi, którzy dostają możliwość wglądu w mecz z perspektywy wcześniej zupełnie nieosiągalnej, czyli oczyma uczestnika zawodów. Siedząc na trybunach albo przed telewizorem, nie sposób ocenić, czy zawodnik X mógł podjąć lepszą decyzję, bo np. nie widać, czy inny uczestnik gry nie przesłaniał mu widoku. To samo dotyczy bramkarza: mógł zareagować z opóźnieniem, bo był zasłonięty.
Nie bez powodu Bundesliga już parę lat temu weszła w partnerstwo z Amazonem.
To partnerstwo polega z grubsza na tym, że Amazon dał brand i możliwość gromadzenia danych w chmurze, ale do meczowej analityki Bundesliga powołała spółkę Sportec Solutions. To oni zbierają i obrabiają fakty boiskowe, tak aby były atrakcyjne dla kibiców, ale jednocześnie edukowały – co ma się przełożyć na lepsze rozumienie gry i dzięki temu zrodzić potrzebę przeniknięcia jej niuansów. Związać konsumenta z produktem.
Wobec jakich subtelności gry ta technologia pozostaje bezużyteczna?
Wciąż wymyka się ocenie wpływ konstrukcji psychicznej zawodnika na jakość gry. Niekiedy możemy mieć do czynienia z zaburzonym obrazem, np. gdy wskutek strzelenia bramki samobójczej zawodnik się usztywnił, ograniczał do podejmowania na boisku bezpiecznych decyzji.
Mecz futbolowy jest z samej swej istoty środowiskiem niezwykle wymagającym z punktu widzenia konstruktywnej analizy. Choćby dlatego, że w trakcie 90 minut o wyniku może przesądzić tylko jeden punkt – czyli gol – i na domiar złego nie jest to zdarzenie deterministyczne, ale probabilistyczne, czyli uwzględniające czynnik losowości. Bo obrońca się poślizgnie i straci piłkę na rzecz napastnika przed swoim polem karnym albo bramkarz będzie bronił jak w transie.
Można więc wszystko zrobić wedle wiedzy wzmocnionej silnikami sztucznej inteligencji, ale i tak przegrać.
Poza tym mecz odbywa się w warunkach dynamicznych, gra jest kontaktowa, akcja rodzi reakcję, i to z udziałem 22 zawodników, którzy się przemieszczają, blokują, popychają, ograniczają pole widzenia. Pewne prawidłowości poparte statystykami dużo łatwiej wychwycić w grach bardziej statycznych, takich jak choćby baseball. Niedawno próbowaliśmy zainteresować naszymi usługami Real Madryt. Ludzie z ich sztabu zapoznali się z naszą prezentacją, po czym uprzejmie odpowiedzieli: to bardzo ciekawe, ale mamy takiego trenera, nazywa się Carlo Ancelotti, z którym Real trzy razy wygrał Ligę Mistrzów, i on twierdzi, że takich wynalazków nie potrzebuje. Z takim argumentem nie da się dyskutować. Ale naszym pierwszym klientem był Paris Saint-Germain i, generalnie rzecz biorąc, można powiedzieć, że najwyższa świadomość, jeśli chodzi o korzyści ze stosowania takich narzędzi, jest w klubach najlepiej rozwiniętych.
Może barierą jest cena?
Budowa systemu, czyli stworzenie algorytmów zdolnych do wnikliwej analizy danych i wnioskowania, to koszt paru milionów euro. Ale raport z jednego meczu to wydatek około stu euro. Część naszych klientów zastrzegła, by nie ujawniać, że z nimi współpracujemy. Na polskim rynku sprzedajemy gotowe raporty z meczów przydatne jako materiał poglądowy dla sztabu trenerskiego. Natomiast wciąż jest u nas deficyt analityków specjalizujących się w interpretacji danych. Raport, nawet najlepszy, to sucha informacja. Ona wymaga kontekstu, czyli sposobu gry danego zespołu, jego celów i uwzględnienia innych zmiennych, a to nadal najlepiej zapewniają ludzie.
Gdy patrzyłem na grę polskiej reprezentacji na mistrzostwach Europy, miałem wrażenie, że jeśli chodzi o taktyczną neutralizację rywali, wciąż jesteśmy w lesie.
Pomagamy naszej kadrze analizować przeciwników, a o efektach nie chcę mówić, bo nie będę obiektywny. W przeciwieństwie do poprzednich sztabów w obecnym jest zainteresowanie zaawansowaną analityką. Bolączką naszej piłki, zwłaszcza klubowej, jest masochistyczna postawa: przede wszystkim nie stracić. Oznacza to skupienie na grze obronnej, często za wszelką cenę. Jest to nieracjonalne, bo jeśli cofasz się przez cały mecz, to przeciwnik odda 20–30 strzałów i z rachunku prawdopodobieństwa wynika, że coś wpadnie.
Prymitywny futbol – kopanie po kostkach, przeszkadzanie i wywalanie piłki byle dalej od własnej bramki – jest nie tylko trudny do oglądania, ale też nie dostarcza materiału do analizy. W 2019 r. Cracovia odpadła w dwumeczu eliminacji europejskich pucharów z zespołem ze Słowacji Dunajską Stredą. Ich dyrektorem sportowym był Belg Jan van Daele, który oglądając te mecze, powiedział pewną mądrą rzecz: Cracovia nie rozumie, że grając tak archaiczny futbol, nie daje żadnych informacji skautom z lepszych lig, którzy chcieliby zrozumieć, którzy piłkarze nadadzą się do ich klubów. Zamiast grać podaniami, wybijają piłkę, więc nawet gdyby któryś miał potencjał, to nie ma tego jak zweryfikować.
Chciałem zauważyć, że Cracovię trenował wówczas nasz dzisiejszy selekcjoner Michał Probierz.
I nasza reprezentacja już tak nie gra, więc chwała dla selekcjonera za otwartą głowę i rozwój. Zresztą bardzo cieszy, że do polskiej piłki wchodzi nowa fala młodych trenerów, którzy pod względem świadomości taktycznej nie ustępują najlepszym. Jakość ligi jest najbardziej skorelowana z potencjałem finansowym, a ten stale zwiększamy. Więc jeśli chodzi o rozwój polskiej piłki, jestem optymistą.