近日，deepmind公司开源了机器人足球模拟环境mujoco soccer，实现了对2v2足球赛的模拟。

虽然球员的样子比较简单（也是个球），但deepmind让它们在强化学习中找到了团队精神。热爱足球游戏的网友仿佛嗅到了它前景：你们应该去找ea合作fifa游戏！

与alphago类似，deepmind也训练了许多“player”。deepmind从中选择10个双人足球团队，它们分别由不同训练计划制作而成的。

这10个团队每个都有250亿帧的学习经验，deepmind收集了它们之间的100万场比赛。

让我们分别从俯瞰视角来看一下其中一场2v2的足球比赛吧：

deepmind发现，随着学习量的增加，“球员”逐渐从“独行侠”变成了有团队协作精神的个体。

一开始蓝色0号队员总是自己带球，无论队友的站位如何。在经历800亿画面的训练后，它已经学会积极寻找传球配合的机会，这种配合还会受到队友站位的影响。

其中一场比赛中，我们甚至能看到到队友之间两次连续的传球，也就是在人类足球比赛中经常出现的2过1传球配合。

除了个体技能外，deepmind的实验结果还得到了足球世界中的战术相克。

实验中选出的10个智能体中，b是最强的，elo评分为1084.27；其次是c，elo评分为1068.85；a的评分1016.48在其中仅排第五。

如果按照elo评分的计算规则，我们会错误地认为b对a的胜率应该达到62%。实际上a能在59.7 %的比赛中打赢或打平b。

上图展示了智能体a、b和c之间比赛的录像，定性地展示了足球战术策略的多样性。

ai成为足球教练

ai进入足球领域已经不是首次。在此之前，一则关于足球人工智能教练的新闻就引起了英国媒体《每日邮报》的 关注。报道称，英格兰第七级别联赛的球队温盖特·芬里奇队成为了第一支使用人工智能教练的足球队。

他们将在当地时间2月9日对战白鹰队的比赛中，让人工智能教练排出该场比赛的首发阵容，选择球队的攻防战术。这，是否将是一个足球 新时代的开始？

温盖特·芬里奇队成为了第一支使用人工智能教练的足球队。

工作方式和人类相似

人工智能足球教练是一个由该领域的专家团队“greenshoot”创建的系统，它能够根据不同的对手，通过数据分析等方式，来制定相应的赛前以及赛中的策略，工作方式与人类教练非常相似。

而目前混迹于英格兰第七级别球队的鱼腩球队温盖特·芬里奇队，就决定使用人工智能教练，成为第一个吃螃蟹的人。

“无论教练是虚拟的人工智能还是人类教练，足球的原理都是一样的。”球队经理诺尔曼在接受采访时毫不掩饰对人工智能的喜爱。

“在球队的教练团队配备人工智能，我认为这会很好地对我们的战术进行补充。”

诺尔曼相信，人工智能教练可以通过遵守足球世界的一些基本原理，来带领球队取得成功。

人工智能足球教练系统研发者“greenshoot”的领头人迪森同样也十分憧憬高科技对英国的足球带来的影响，毕竟在足球世界，应用人工智能教练还是头一遭。

“我们迫切希望看到将人工智能足球教练引入比赛中会发生什么。在短短的几周内，我们的团队就研发了这个人工智能足球教练。”

“它可以轻松地查阅分析比赛双方的对战资料。随着时间推移，人工智能会从收集的数据中进行学习，并成为一种具备洞察力的战术援助。”

它能根据比赛进程做调整

那么，人工智能教练的工作究竟是怎样进行的？

人工智能教练采用的是目前被广泛使用的智能交互系统，它将使用者的语音转换成文本，随后整理发送至系统的后台。

在大数据的基础上，人工智能通过分析，将最合适的战术布置反馈给使用者。同时它还具备储存功能，在大数据帮助下进行学习，从而在之后的比赛中给出更合理的决策。

使用人工智能教练的时间一般是在赛前和赛中。在比赛开始前，球队工作人员会与人工智能共享本队球员的体能水平、积极性和类型等资料，还会提供对手球队的优势、劣势和重点球员的详细信息。

然后，人工智能足球教练在分析后给出它认为最有效的阵型以及针对特定对手采取的战术。

当然，球赛瞬息万变，可能在短短的几秒钟内比赛的结果就会改变。所以为了帮助人类教练组在比赛过程中做出战术决策，人工智能还可以在比赛中根据实时比分，为替换球员和比赛战术提供建议和灵感。

举个例子，如果球队以0比2落后，人工智能教练可能会建议用前锋替换中场，从而采取更具进攻性的战术。

体育智能化已成趋势

人工智能教练进军足球界，是否意味着未来足球教练这个职业会被“颠覆”？现实或许没有那么残酷。

据了解，这项技术在温盖特·芬里奇队的角色只是暂时的，其最终目的是让所有人都可以 下载并与之交互。但无论是职业足球经理，还是负责校队的老师，今后都可以通过使用这样的“人工智能教练”得到帮助。

体育领域变得更加智能化的趋势难以阻挡，就像微软ceo萨提亚·纳德拉此前所说，“世界上恐怕不会有任何一个其它产业像体育一样，被数据和电子科技如此彻底地颠覆。”

从2006年起，就有公司开始监控和记录运动员的各项数据，希望凭借这些数据来分析决定是否替换人员、如何避免运动员受伤及组织训练等。

作为世界篮球顶级赛事的nba也是如此。联盟中负责it应用的副总裁肯·迪根纳罗透露，nba已建立了一套完整的数据计算系统，能在人类无法量化的比赛中挖掘数据，并通过机器学 习进行数据建模。

而在最近，微软又推出了运动表现平台系统，能够解析运动员在训练、比赛中的表现，为运动员提供基于运动层面的分析数据和解决方案。

目前已有西雅图帝王女足、皇家社会、本菲卡以及澳大利亚板球队开始使用这套系统。

ibm全球赞助和客户服务部门副总裁诺亚·赞克，就对体育行业智能化的趋势做出过分析：

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