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道奇隊(duì)奪冠!是AI主導(dǎo)了棒球世界大賽的決策流程

人工智能
隨著大量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、先進(jìn)的計(jì)算機(jī)與分析技術(shù),如今基于數(shù)字的策略制定已經(jīng)成為體育領(lǐng)域的核心力量。具體而言,AI(人工智能)正在主導(dǎo)其中的決策流程。

 道奇隊(duì)的球迷苦苦等待了32年才見證這支隊(duì)伍重新拿下世界大賽冠軍。這32年之間,棒球運(yùn)動(dòng)無疑發(fā)生了巨大的變化。隨著大量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、先進(jìn)的計(jì)算機(jī)與分析技術(shù),如今基于數(shù)字的策略制定已經(jīng)成為體育領(lǐng)域的核心力量。具體而言,AI(人工智能)正在主導(dǎo)其中的決策流程。

 

 

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在本屆棒球世界大賽第六場(chǎng)比賽上,這種決策影響力得到再一次證明。當(dāng)時(shí),坦帕灣光芒隊(duì)經(jīng)理Kevin Cash毅然換下了當(dāng)時(shí)在場(chǎng)上表現(xiàn)完美的投手Blake Snell。

Cash的決定似乎確實(shí)來自數(shù)據(jù),但他的判斷并未奏效。最終,道奇隊(duì)在這場(chǎng)比賽中以3-1戰(zhàn)勝了光芒隊(duì)。

從這個(gè)角度來看,數(shù)據(jù)分析帶來的不只有驚喜,同時(shí)也有風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。

帶著這個(gè)問題,采訪了AI領(lǐng)域的幾位頂尖人士,下面來看他們的回應(yīng):

Sheldon Fernandez, Darwin AI公司CEO:

只有馬后炮才能百分之百命中,但Cash臨時(shí)決定換下Snell的舉動(dòng)確實(shí)說明將分析結(jié)果凌駕于常識(shí)判斷之上可能帶來的問題。在人工智能領(lǐng)域,我們有時(shí)會(huì)討論“混雜變量”。這類變量掩蓋了影響因素之間的正確關(guān)系,導(dǎo)致由純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策效果受到影響。以本場(chǎng)比賽為例,數(shù)據(jù)本身也許表明Snell的自責(zé)分(ERA)要比替補(bǔ)隊(duì)員Anderson更高,但其中還有某些樣本量或者其他趨勢(shì)性因素未能得到充分考慮。

當(dāng)然,“直覺”本身也有嚴(yán)重的弊端。Terry Collins也做出過不夠明智的決定——在2015年世界大賽第5場(chǎng)第9局的比賽中堅(jiān)持讓Matt Harvey上場(chǎng)。大都會(huì)隊(duì)的球迷后來為此抱怨了好幾年,并認(rèn)為正是這項(xiàng)錯(cuò)誤決定導(dǎo)致他們將冠軍拱手贈(zèng)予堪薩斯城隊(duì)。

再有,即使是單從分析的角度出發(fā),這項(xiàng)決定也同樣難以理解:Snell當(dāng)時(shí)狀態(tài)正佳,而替補(bǔ)投手在過去五場(chǎng)比賽中都表現(xiàn)不佳。事實(shí)上,Cash回到替補(bǔ)席后,道奇隊(duì)的替補(bǔ)們明顯都松了一口氣。這不禁讓我想起一句格言:“分析的意義在于指導(dǎo)決策,而不是替你做出決策。”

Kathy Brunner, Acumen Analytics公司創(chuàng)始人:

擊球手Corey Seager在過去整個(gè)賽季對(duì)左利手球員保持著0.218的得分,如果單從數(shù)字來看,那他就是一位過去6局比賽中打出73個(gè)好球的神人。但單從之前兩周來看,他又連續(xù)6擊未能得分。這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)哪個(gè)更準(zhǔn)確?其實(shí)都不準(zhǔn)確,也可以說都準(zhǔn)確。棒球比賽本身就充滿變數(shù),隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累,當(dāng)前賽季的賽場(chǎng)表現(xiàn)將被逐漸沖淡。面對(duì)類似的情況,坦帕灣光芒隊(duì)明顯認(rèn)為整個(gè)賽季的數(shù)據(jù)比以往幾場(chǎng)比賽的數(shù)據(jù)更重要。事實(shí)證明他們判斷有誤,相信在新一年中他們會(huì)重新調(diào)整模型,努力做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

Tim Baumgartner, Laughlin Constable公司分析副總裁:

魔球理論徹底改變了棒球運(yùn)動(dòng)。事實(shí)證明,精打細(xì)算的普通球隊(duì)確實(shí)可以利用數(shù)據(jù)分析的力量充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),利用科學(xué)的陣容與各大傳統(tǒng)強(qiáng)隊(duì)一較高下。

但棒球運(yùn)動(dòng)本身既是科學(xué)又是藝術(shù)。體育競技不是冷冰冰的電子表格,坦帕灣隊(duì)的數(shù)據(jù)策略告訴他們,首發(fā)投手在第三次面對(duì)對(duì)方擊球手時(shí)往往表現(xiàn)不佳。整個(gè)棒球大聯(lián)盟的數(shù)據(jù)支持這一結(jié)論,不少球隊(duì)也將此作為不容置疑的真理。

但在第6場(chǎng)冠軍爭奪賽中,這支由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的球隊(duì)無疑過分依賴這一策略。他們的固執(zhí)與僵化,最終讓自己的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)與冠軍希望付諸東流。

要說教訓(xùn),球隊(duì)們應(yīng)該反省如何以及何時(shí)將定性與定量兩大方法結(jié)合使用。更重要的是,傳統(tǒng)強(qiáng)隊(duì)也在利用自己的豐富資源進(jìn)行同樣的分析,所以未來的對(duì)抗除了球員自身以外、也將體現(xiàn)在誰對(duì)數(shù)據(jù)趨勢(shì)吃得更透方面。

Omri Orgad, Luminati Networks公司北美地區(qū)總經(jīng)理:

就像是《回到未來》里的場(chǎng)景,我們只能在現(xiàn)實(shí)中看到一個(gè)結(jié)果。但必須承認(rèn),數(shù)據(jù)分析本身仍然只是一種統(tǒng)計(jì)工具。雖然某些決定看似能夠增加光芒隊(duì)的獲勝幾率,但其永遠(yuǎn)不會(huì)是100%的保障。我們不應(yīng)粗暴忽略其他選擇:(1)Snell留在場(chǎng)上,光芒隊(duì)仍然落敗;(2)Snell留在場(chǎng)上,光芒隊(duì)獲勝。

數(shù)據(jù)與分析是管理人員的工具,但如何使其發(fā)揮積極作用——包括將光芒隊(duì)送上冠軍寶座,則是一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。畢竟最終贏下比賽的只能是球員,而不是這些數(shù)據(jù)。

Michael Berthold, KNIME公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO:

本輪比賽帶來的教訓(xùn)其實(shí)很簡單:使用大量數(shù)據(jù)點(diǎn)得出的決策,并不適合用于預(yù)測(cè)獨(dú)立事件的未來走向,特別是像棒球世界大賽這類要么贏、要么輸?shù)挠邢藿Y(jié)果場(chǎng)景。這類預(yù)測(cè)指向的只是幾率,而非確切結(jié)果。

Cash先生可能掌握著大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),所以他的決策能夠提高球隊(duì)的獲勝幾率,但也就僅此而已。很遺憾,事情的走向與他的預(yù)期不同,進(jìn)展不太順利。但如果繼續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù),他整個(gè)職業(yè)生涯中贏下的比賽肯定比其他只靠直覺的人多。如果放眼于未來十年,相信他仍然是一位非常成功的職業(yè)經(jīng)理人。

Saif Ahmed, Kinetica公司機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人:

隨著我們將分析技術(shù)應(yīng)用于更多現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,大家必須消除對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)可預(yù)測(cè)性問題的普遍誤解。與其他科學(xué)方法一樣,數(shù)據(jù)分析也是通過可重復(fù)的實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)自身假設(shè),而后生成關(guān)于幾率的統(tǒng)計(jì)信息。注意,只是幾率而非統(tǒng)一結(jié)果。如果Kevin Cash單憑數(shù)據(jù)模型做出決策,即使影響因素與他的模型完全匹配,成功的幾率也仍然只是個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)字——換言之,就算高達(dá)99%,實(shí)際結(jié)果也很可能落入余下這1%。歸根結(jié)底,大家之所以熱愛體育競技,就是喜歡其中那種不可預(yù)測(cè)的魅力。

數(shù)據(jù)科學(xué)在這方面起不到?jīng)Q定性作用,但這并不影響我們將其作為值得依賴的好伙伴。我們可以質(zhì)疑任何單一決策模型,但只要模型中的特征合理且能夠準(zhǔn)確反映過往情況,就應(yīng)該把它納入置信范圍。另外,模型的透明度是關(guān)鍵,我們應(yīng)該有能力觀察模型使用了哪些變量。如果單一模型做出的決策值得懷疑,那么我們應(yīng)該把握機(jī)會(huì),重新審視模型本身并引入更多變量以準(zhǔn)確捕捉?jīng)Q定性因素。與其他科學(xué)實(shí)驗(yàn)一樣,數(shù)據(jù)科學(xué)也應(yīng)該是一個(gè)動(dòng)態(tài)的迭代過程。

Joe DosSantos, Qlik公司首席數(shù)據(jù)官:

我們這個(gè)行業(yè)很難單純依靠數(shù)據(jù)分析,而體育行業(yè)似乎在這條路上走得太遠(yuǎn)、太急了。Cash換下Blake Snell只是體育領(lǐng)域“神奇”決策的又一次例證。美國橄欖球聯(lián)盟球隊(duì)陷入“讓分”魔咒,AWS發(fā)布商業(yè)廣告的決策流程也幾乎沒人能夠理解……這一切,都讓數(shù)據(jù)分析逐漸淪為一種玄學(xué)。

魔球理論確實(shí)存在,但要在162場(chǎng)比賽這樣龐大的樣本空間內(nèi)才能奏效。統(tǒng)計(jì)學(xué)很重要,但心理學(xué)也同樣重要。粗暴換下Snell雖然在數(shù)字層面有其意義,但卻給粉絲和球員們帶來嚴(yán)重的心理打擊。過度依賴數(shù)字,不僅可能丟掉比賽,更可能丟掉人們的理解與支持。

 

責(zé)任編輯:姜華 來源: 科技行者
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