对话CoCoPIE首席科学家:AI可以当裁判,但不能喧宾夺主 | T前线 <a href="https://www.51cto.com/original.html" target="_blank" class="article-type" data-v-0fd1c811>原创</a>
2022-03-23 18:14:18来源:51CTO技术栈
“足球场上最忌讳的是所有人都看到的明显犯规,裁判员视而不见,而大家都认为平安无事时,裁判员的哨子响了。”
在足球比赛中,“裁判”是一个非常重要也极其特殊的角色。作为场上的“黑衣法官”,他们的一声哨响、一次举牌往往会影响比赛的走向,尤其当双方形势胶著的情况下,其关键判罚甚至会决定冠军的归属。
足球在向前发展的同时,也在不断摸索着更加合理、公平的裁决规则与方式。而AI技术的引入,正在为这项古老的运动注入新的活力。笔者近日采访了人工智能企业 CoCoPIE联合创始人、首席科学家任彬,围绕AI裁判的价值、落地挑战、发展争议以及 AI 技术在足球运动中的应用前景进行了探讨。
“足球是圆的”:于争议中催生的需求足球运动节奏快,规则相对复杂,且主裁权威不可挑衅,尺度把握往往也因人而异,争议判罚不可避免,球迷声讨、舆论质疑也是常见现象。
马拉多纳的“上帝之手”成就了1986年的阿根廷;
02年世界杯黑哨甘多尔“保送”韩国进入四强;
08-09赛季欧冠赛,斯坦福桥见证了切尔西饮恨出局、巴拉克狂追主裁的经典一幕
……
基于各种主客观因素,在仅有人工裁判的条件下,要做到精准判罚难度较高,AI裁判可以更好地处理一些常见的争议问题,比如是否进球、是否出界、是否越位等等。
就技术成熟度来说,任彬认为,当前 AI 足球裁判虽然还处在发展的早期阶段,但核心技术的研发已经基本完备。比较典型的可以用于 AI 足球裁判的技术包括但不限于:基于YOLACT 的图像分割处理,可以用来自动判断球是否入网、出界;基于OpenPose 人体姿态识别,判断球员是否越位、犯规;基于YOLO 目标检测,实现球/球员的追踪;基于C3D动作识别,为手球等判罚提供精准依据…
任彬提到,在人工智能领域,这些技术在学界、业界有大量深入研究,成果丰硕,各种算法、模型层出不穷,准确度也日益提高,单从技术角度讲已经具备不错的落地条件。
不过他也指出,要真正实现产业化,还面临诸多挑战。比如,需要大量的数据以及准确的标注信息来改进模型训练,探索实时判罚的可能提升裁决效率,简化部署模式降低成本,等等。要推进发展进程,关键是需要更多足球专业人士及科技人才参与进来、分工合作、密切配合。
新故事:技术赋能的另一种可能近年来,一众球迷能在比赛中见到的AI介入模式,主要集中在门线技术、鹰眼、VAR等传统技术。
任彬介绍,这些技术多数是由摄像头和电脑处理器组成。技术原理大大同小异,首先,通过多个高清(甚至全景)摄像头来实时拍摄比赛录像,然后将数据发送到电脑,最后,电脑通过 AI 软件来集中分析处理拍摄的数据。
不可否认,这些技术的出现为裁判更好地把握比赛提供了助益,但其局限性也一目了然。主要问题在于:第一,使用这类技术成本较高,一般用于重大赛事的辅助裁判工作,远不到普及程度;第二,数据需要传输到电脑上进行集中处理,而且判罚需要当值裁判员通过观看录像,依靠更清晰的画面、角度以及参考物来完成,较为耗时,裁决效率不高。
针对这些痛点,CoCoPIE探索了另一种可行路线——将AI能力解放到端侧,通过将AI裁判搭载在智能手机以及可穿戴设备上,从而实现快捷部署、实时判罚。
任彬对此作了进一步说明,CoCoPIE的目标是将目前部署在服务器端的相对“固定”的 AI 裁判解放出来,将拍摄和 AI 处理的能力集中到手机及可穿戴设备,让AI模型在端侧就可以进行实时计算,从而极大地降低硬件和算力成本。这种方案的核心优势在于“便捷的使用以及低廉的成本”,因此能更广泛地应用于“数量众多的低等级赛事以及各级运动员的日常训练赛”。
绿茵场内外:基于端侧的无限想象要促成这一方案的实现,关键在于有强大的移动AI功能的支持。但这一点也正是难题所在。一般来说,模型越大,准确率越高,但这样也会大大加大模型的计算量,对算力的要求更为严苛。任彬提到,“在性能强大的服务器上,或许依然可以达到实时计算,但相比服务器,手机的计算资源非常有限,如果还想达到实时计算就会非常困难”。
所谓“实时”指的是什么?任彬解释,假设画面是1秒30帧,那么AI就需要在33毫秒内完成分析。简单来说,“摄像头帧速是多少,处理速度就不能小于这个速度”。
如何在手机上实现高精度AI模型的实时计算?CoCoPIE 的做法是,利用其独有的压缩编译协同技术,完成模型的优化、压缩与加速,同时达到有效缩小模型及其计算量,并且不损失准确率的效果。任彬介绍,目前的核心技术模型,比如OpenPose、YOLO、C3D,都已经可以在手机上完成实时分析功能,从而获取对判罚及训练有帮助的信息。
在技术加持下,AI功能从服务器解放到手机和可穿戴设备,实际上让AI在足球运动中的应用有了更广阔的想象空间。在CoCoPIE 的关注中,有四类人可能会因此获得全新体验。
裁判:对于现有系统,可以优化升级 AI 能力;对于非现有系统,三名场上裁判可以使用可穿戴设备、第四官员可以使用手机,更便捷地利用AI提升判罚的准确度。
教练:在获得官方同意的前提下搜集比赛和训练数据,通过AI数据分析帮助教练及时调整训练方案、提升训练效果、快速调阅资料、优化战术配合。
球员:利用AI辅助球员日常训练,复盘比赛、改进动作,从而有针对性地提升个人技战术水平和协作意识,优化训练,避免伤病。
观众:端侧AI的实现将为提升赛事的观赏水平带来质的飞跃。通过手机上搭载的各项AI能力,即使是非专业人士,也可以通过场景识别、智能标注、辅助解说、球员资料即时调阅等功能来获得观看参与度和沉浸感的提升。
在任彬看来,对于AI 裁判的研发,CoCoPIE 有两个目标:“一方面是通过低成本和便捷性为足球运动的普及作出自己的贡献;另一方面,经过用户的授权,我们也可以收集比赛及球员的运动数据,从而为运动员训练、优秀运动员的选拔以及足球运动水平的提高作出贡献。”
边界:AI永远不能喧宾夺主新技术的推广总是伴随着或大或小的疑虑与非议。尤其在足球这样对抗性比较激烈的
运动中,AI裁判介入的“度”如何把握?在未来的赛事中,AI裁判是否有可能完全取代人工裁判?任彬对此也表达了自己的看法。
在VAR技术的早期推广中,就有人提出,这种介入会打断赛事的流畅性,甚至因为“过于精确”而让观赏性降低。“大家公认的原则是‘minimum interference, maximum benefit’,即‘最小限度地打断比赛,最大限度地获得收益’。我们建议在 AI 裁判的使用中也采用同样的原则, 即‘一方面不出现明显的错漏判,另一方面在出现争议时可以提供精准参考’”
就AI裁判的研发初衷来说,主要是为裁判提供参考信息和协助判罚,而非完全取代裁判。如果喧宾夺主的现象时有产生,未免会让部分球迷以及从业人员产生不信任感。如果放眼竞技体育的话,AI裁判的具体功能还需要根据运动项目的性质来定位。
“如果仅仅是出于打分的目的,AI裁判在一些项目中完全有可能独当一面。但实际上,很多裁判本身也是项目的重要参与者,其职能并不仅仅是打分。比如,一个优秀的足球裁判可以掌控节奏、带动气氛,还有像花滑这样的运动,涉及到审美,其评判是带有主观鉴赏成分的,就不太可能由AI完全取代。”
【结语】AI技术发展至今,一直起落不定,但留意我们的生活,它却又好像渗透到了各行各业,体育也不例外。在过去不久的冬奥会上,人工智能裁判与教练系统频频亮相,前所未有地出现于聚光灯下。我们坚信,未来人工智能在体育领域一定会更广泛地普及应用,当它切实形成普惠效应,进入寻常百姓家时,真正属于AI的时代必会倏忽而至。
嘉宾简介任彬,现任威廉玛丽学院(公立常青藤)计算机科学系助理教授,任CoCoPIE首席科学家,美国国家科学基金杰出青年奖(NSF CAREER Award)和杰弗里斯信托奖(Jeffress Trust Award)的获得者。研究兴趣为编译器,并行计算,软件系统,实时机器学习和机器学习系统。同时在并行图运算,并行不规则计算,异构系统并行,SIMD编译优化及代码生成方面也取得了突出成绩,拥有与编译器技术相关的多项专利。在相关领域发表了50余篇同行评审论文,包括ASPLOS,PLDI,PPoPP,SC,FSE,ASE,ICML,CVPR,ECCV,AAAI,DAC,PACT,CGO,ICS,TPAMI和TPDS。他的CGO’13论文获得了Best Paper Award,被选为SIGPLAN Research Highlight,并被提名为CACM Research Highlight。
关于CoCoPIECoCoPIE是一家位于美国波士顿的人工智能技术公司,成立于2020年。公司创始团队是来自美国东北大学、北卡罗来纳州立大学及威廉玛丽学院的人工智能方向的顶尖教授,以及来自于谷歌,阿里巴巴达摩院,英特尔等国际科技公司的资深架构师。公司以在IoT以及移动端普及实时人工智能为使命,搭建了CoCo XGen、CoCo XServices以及CoCo XStore等产品。目前,腾讯、滴滴、Cognizant等公司已经成为了CoCoPIE的客户并且正在使用CoCoPIE的产品。