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天賦可精準預測? 一串數字尋找下一個梅西

2017-06-07 09:00聯合報 記者孫中英沈婉玉/台北報導

西班牙甲級足球聯賽的巴塞隆納隊球星梅西(10號球衣)在與奧薩蘇納隊的比賽中,擺脫...
西班牙甲級足球聯賽的巴塞隆納隊球星梅西(10號球衣)在與奧薩蘇納隊的比賽中,擺脫對手糾纏後,起腳射門得分。 路透
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好萊塢電影「魔球」中,知名男星布萊德彼特飾演美國職棒大聯盟奧克蘭運動家隊總經理,在外界不看好之下,靠「數據分析」找來一批球員,結果球隊戰績因此漸入佳境。在「人工智慧(AI)」年代,不止是棒球,足球隊也藉由最新的機器學習及演算技術,分析球員好壞或甚至痛砸5000萬美元(約台幣15億元)挖角新球員。

AI領域 影像分析正夯

全球機器學習數據分析軟體領導商、SAS台灣總經理陳愷新說,人工智慧剛發展時,大多是靠「數字」做分析學習,跑出來可能是乾巴巴的「統計報表」,但近期在AI領域,更夯的是「影像分析」。

陳愷新說,「影像分析」可以更快、更即時、更優化,還能3D呈現,運用在體育賽事的好處是,球員每個動作「都跑不掉」。若是棒球賽,教練透過影像分析觀察球員比完第1局,下一局就能做出最新建議,例如調整打擊方式或投球姿勢;但過去這些可能得靠「筆記」把球員的揮棒速度、跑壘速度記錄下來,「事後」再做檢討,現在運用AI的「機器學習」,統統現場即時搞定。

人工智慧 體育新勢力

將AI運用在體育賽事,已形成一股新勢力。歐洲球迷最瘋狂的就是足球賽事,全球50個地區有高達30萬名足球員,但到底誰才是「明日之星」,除了球迷關注,更是各個球探打破頭想要挖掘的對象。

效力於西班牙甲級足球的巴塞隆納隊球星梅西(Lionel Messi),當他還只有5歲時就開始踢球,而他所展現的足球天賦也引發許多職業球隊球探的目光,在他13歲那年,梅西遠離家鄉阿根廷,前往西班牙的巴塞隆納隊青年訓練營,隨後也展開了他在巴塞的職業足球生涯。

在邁入AI年代,像梅西這樣的發跡歷程也變得很「科學」。陳愷新說,SAS在歐洲與SCiSport合作,一場球賽中,在球場周邊架設了14台攝影機,在現場以「影像分析」每名球員的跑步速度、跳高、射球及每場進球情況,以預測球員的「價值和潛力」。SCiSport運用SAS軟體和平台跑出的數據,還可分析出不同年齡層的「最佳前30名」足球員;擁有眾多球迷的西班牙皇家馬德里隊,就是靠著「分析演算法」相中一名年僅16歲巴西小將,前不久大手筆花了5000萬美元跟他簽約。

日本本田新一代的人形機器人「ASIMO」不但智能強化,手部靈敏度增加,而且跑步速...
日本本田新一代的人形機器人「ASIMO」不但智能強化,手部靈敏度增加,而且跑步速度可達到每小時9公里。 路透
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10隻虎誰是誰 機器找得到

還有,人工大智慧甚至可以幫你「找老虎」,有印度廠商曾經與SAS合作,透過「機器學習」,找出不見的老虎。

一般人看老虎的斑紋,看再久,答案應該都是「差不多」;若一群老虎經過,根本就搞不清楚「誰是誰」。SAS利用機器深度學習和影像分析,在印度一個棲息地鎖定10隻野生老虎,除掌握老虎全身斑紋,還能深度分析不同老虎的習性,誰喜歡藏身樹上、誰總是泡在水裏,隨時都能掌握10隻老虎中「不見的老虎是誰」;這個研究也有助於當地動物保護與遷徙情況。

AI加入產業 成優秀品管師

時至今日,人工智慧早就不是站在門口只會說哈囉負責迎賓的「笨笨機器人」,AI還可以幫產業「管控品質」,當個不假辭色的品管師。

陳愷新透露,SAS已與台灣一家非常知名的高科技廠商合作,提供品質管理服務;在面板業,「檢測」相當重要,任何一點小差錯,整個螢幕可能就掛掉,過往業者依賴「人工」檢測,但現在藉機器的深度學習和「影像記錄」,可更快速判別連人眼都無法辨識的異常,並在第一時間調整生產線的溫度、氣體流量相關參數設定,確保產品品質。

台灣科技大學管理學院專任特聘教授盧希鵬說,「新人工智慧」已經是一種「合成智能」,從「自動化」發展到「自我學習」,並透過大數據進化機器學習,甚至可以在人類無法感知的時間內,幫人們做好決策並採取行動。

ROBEAR看護支援機器人,可公主抱,或將雙臂繞過對方腰部,幫助受照顧者站立。 ...
ROBEAR看護支援機器人,可公主抱,或將雙臂繞過對方腰部,幫助受照顧者站立。 圖/取自RIKEN公司官方網站
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照護機器人 貼心公主抱

盧希鵬舉例,日本許多企業都因應高齡社會需求,積極研發機器人。例如「ROBEAR」的看護支援機器人,可公主抱,或將雙臂繞過對方腰部,幫助受照顧者站立。Toyota開發的夥伴機器人(Partner Robot),可協助癱瘓者自行上廁所、協助下肢麻痺者上下樓梯的照護機器人。

人工智慧可以做這麼多事,到最後,會不會「球探、照顧者甚至連球隊教練」都會沒工作。陳愷新認為,人類絕不會輕易被機器取代,雖然機器學習可幫球隊找到好球員,但想要形塑出一個球隊的「特有風格」,還是只有靠球探的敏銳、教練的慧眼、球員的努力,多方配合,終究要靠「人」才能做到。

大數據人工智慧

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