A mesterséges intelligenciát és a sportot az átlagember ritkán helyezi egy mondatba. Az MI szellemi teljesítmény, a sporthoz pedig általában fizikai tevékenységet párosítunk a közvélekedés szerint. Mi sem állhatna messzebb a valóságtól: a sport, a maga mérhető jellemzőivel ideális terep az adatgyűjtésre, optimalizálásra, vagyis arra, hogy a sportolók által elért eredményeket még jobbá tegyük. Hogyan is áll manapság az MI használata a sport területén?

Sportot csináltak a győzelemből

Természetesen, még a legelején – amolyan kötelező körként – érdemes felidézni, hogy a mesterséges intelligencia fölényét először épp egy sportban, a sakkban demonstrálták a kutatók. Az IBM Deep Blue 1997-ben legyőzte a világ legjobbjának tartott Garry Kaszparovot, bő egy évtizeddel rá pedig következett a világbajnok dél-koreai gojátékos tönkreverése.

Ütő, labda, adattenger

Mi sem példázza jobban a mesterséges intelligencia és a sport gyümölcsöző kapcsolatát egy már évtizedes eset. Még a 2010-es évek elején történt, hogy a legendás ausztrál gyeplabdaedző, a válogatott kapitánya, Ric Charlesworth szerette volna fejleszteni csapata képességeit. Különösen a játékosai közötti passzolások számát akarta megnövelni, miközben tempósabbá kívánta tenni a mérkőzéseket is. Nem máshoz fordult tehát, mint az akkor már létező, az Ausztrál Sportintézet keretein belül működő mesterséges intelligenciával foglalkozó technológiai csoporthoz. Az ő segítségükkel egy olyan rendszert hoztak létre, amely képes volt lokalizálni a játékosokat, ahogy a hokipályán mozogtak, és megmérni futásuk sebességét, valamint feltérképezni az egyes csapatok különböző formációit. Erre építve a szakember már elő tudott állni olyan stratégiával, amely eredményesnek bizonyult: az ausztrál férfi gyephokisok 1992 és 2012 között hatszor egymás után végeztek érmet jelentő helyen a nyári olimpiákon, míg 2010-ben és 2014-ben a világbajnokságot is megnyerték.

Látlak, égő versenyautó

Egy másik kontinenssel odébb, az USA-ban természetesen már jó pár éve beengedték a mesterséges intelligenciát a tipikusan amerikainak számító sportokba.

Az NBA egyik híres, nagy múltú csapata, a Sacramento Kings például már 2016-ban segítségül hívta az 1986-ban alapított Sapien Technologies cég KAI (Kings Artificial Intelligence) nevű chatbotját. A KAI a Facebook Messenger platformon keresztül válaszolt a rajongók kérdéseire, többek között a csapat aktuális statisztikáira, játékoskeretére, a franchise történetére és a Sacramento Kings arénájával kapcsolatos részletekre.

Az őrült iramot produkáló NASCAR autóverseny egyik neuralgikus pontja a menet közben meghibásodó autók azonnali felismerése. A verseny hevében életeket menthet a gyors beavatkozás. A szervezők már évekkel ezelőtt a Ford önvezető jármű részlegén használt mélytanulási rendszert hívták segítségül a vizuális beazonosításhoz, a neurális hálót több ezer képpel tanították be – elmondásuk szerint az eddigi emberi szemre építő megfigyelést felülmúlja az MI.

Most „ilyen, ilyen a boksz”

Természetesen a küzdősportok sem maradhatnak ki a mesterséges intelligencia áldásaiból. Az ökölvívás világában legendásnak számító Everlast márka például már a 2017-es Consumer Electronic Show alkalmával bemutatott egy viselhető eszközt, amely a bokszkesztyű alá és fölé is becsúszik. Edzések alkalmával a legapróbb mikromozgásokat is érzékeli a szerkezet, amelyet a francia PIQ cég fejlesztette ki, és bokszmozdulatok millióit „etették meg” a gépi tanulást felhasználva. A végeredmény egy valós időben, erős fizikai behatásoknak kitett érzékelőrendszer, amely az edzések végeztével részletes adatokat közöl a felhasználójával (ütésanalízis, kardioszempontok).

A jövő sportja

Ágazati becslések szerint míg 2020-ban a sportban az MI piaca 1,4 milliárd dollárt tett ki, ez a szám 2030-ra 19 milliárdra nőhet. A sportágak egyre szélesebb körében nyúlnak mesterséges intelligenciához jobb eredmények eléréséhez: atlétikában például az Intel 3D Athlete Tracking (3DAT) technológia számítógépes látás alapú modelleket használ a sportolók mozgásának kivonására és elemzésére. A kulcspontokat a sportolók számára releváns biometrikus adatok, például a sebesség, a gyorsulás és a testtartás kiszámítására használják. Ehhez a gépi látás (computer vision) lehetőségeivel élnek, amikor a mintafelismerés sportolókról készült videofelvételek alapján történik, és így, csupán a mozgás alapján könnyen fel lehet ismerni még akár a kezdődő sérüléseket is.

Ígéretes – és csábító – gondolatként megjelent a „gépi bíró”, az elfogulatlan ítélethozó személy megalkotása is. Kérdés, hogy ezt az emberi szurkolók, nézők hogyan fogadnák, és mennyire okozna örömöt egy ilyen sporit gyalázni... Ugyancsak elképzelhető a virtuális sportszakértő is, aki akár személyre szabva tudja elmagyarázni a pályán történtek hátterét és feltételezett okait.

Persze, minden adatgyűjtés és -elemzés, predikció készítése felhozza a jogi, etikai kérdéseket is.

Az már mindenesetre látható, hogy a profi, nagy pénzt termelő csapat- és egyéni sportágakban mindinkább nagyobb szerepet ölt a mesterséges intelligencia használata. Nem véletlen: sokszor nüanszok döntenek első helyről, és ebben az okosan használt algoritmusoknak jelentős, meghatározó szerep juthat.