ليفربول والذكاء الاصطناعي: نحو مستقبل بلا مدربين!
تاريخ النشر: 26th, March 2024 GMT
"هل تعلم مَن المدرب الشاب الأكثر إثارة في كرة القدم الحديثة؟ إنه ليس في باير ليفركوزن الألماني أو ستاد ريمس الفرنسي، أو حتى بولونيا الإيطالي، إنه لدى شركة غوغل"، هذه كانت كلمات افتتاحية تقرير نشرته مجلة "وايرد" الأميركية تحت عنوان "كيف يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من "غوغل ديب مايند" أن يساعد أندية كرة القدم في الوصول للضربة الركنية المثالية؟".
قبل أيام دشن فريق ليفربول الإنجليزي شراكة تاريخية مع شركة "ديب مايند" التابعة لشركة "غوغل"، بهدف تسخير مهارات الذكاء الاصطناعي في خدمة تكتيكات كرة القدم، ووفقا لما نشره موقع "نيو سيانتست"، فقد دُرِّب النموذج المُسمّى بـ"تكتيكال" على سلسلة ضخمة من البيانات، تخص أكثر من 7176 ركلة ركنية في البريميرليغ، في الفترة من 2020 إلى 2021، الأمر الذي أهّله لتحليل الأنماط، وتحديد أفضل الخيارات الهجومية والدفاعية، خاصة عند تنفيذ الركلات الركنية.
وقد أظهرت الاختبارات أن لديه قدرة عالية على التنبؤ بنتائج الركنيات بدقة؛ حيث قدّم اقتراحات تكتيكية أثبتت فعاليتها في زيادة فرص تسجيل الأهداف، بل والأخطر من ذلك أن هناك العديد من خبراء كرة القدم لم يتمكنوا من التمييز بين تلك التكتيكات التي اقترحها، وبين تلك التي وضعها مدربون بشريون؛ مُفضلين التكتيكات التي اقترحها الذكاء الاصطناعي في 90% من الحالات.
ولذلك، أعرب يورغن كلوب، مدرب ليفربول، عن سعادته بهذا التعاون، مؤكدا على أن "الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد على فهم اللعبة بشكل أفضل، خاصة مع وجود قدرات متطورة لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، تتغير خلالها طريقة لعب كرة القدم وتحليلها بشكلٍ جذري، ممّا سيساهم في رفع مستوى اللعبة، وتقديم تجربة مثيرة لمحبي كرة القدم حول العالم".
We're announcing TacticAI: an AI assistant capable of offering insights to football experts on corner kicks. ⚽
Developed with @LFC, it can help teams sample alternative player setups to evaluate possible outcomes, and achieves state-of-the-art results. ????… pic.twitter.com/8oVYtamGGe
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) March 19, 2024
تكتيكالقبل هذه المحاولة، كانت هناك محاولات كثيرة بين نادي ليفربول وشركة غوغل لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي يساعد المدربين على اتخاذ قرارات تكتيكية أفضل، لكنها كانت محاولات يائسة بعض الشيء، ولم تؤتِ أُكلها سريعا، خاصة مع ضغط المباريات والمنافسة الشديدة، لذلك لجأ الخبراء إلى تقنين أوضاع نظام "تكتيكال" عام 2021، والعمل على تحويله إلى نموذج خاص بتحليل واستنباط آليات تساعد اللاعبين في مواقف محددة، ليقع الاختيار على الركنيات والضربات الثابتة، ورغم أن التنبؤ بنتائج الركلات الركنية أمر معقد أيضا، بسبب محدودية البيانات المتوفرة، فإنها تظل عملية أبسط بشكل عام من دراسة حالات اللعب المفتوح، الأكثر ديناميكية بطبيعتها.
ولذلك فقد صُمم نموذج الذكاء الاصطناعي هذا لمعالجة أسئلة أساسية:
مَن اللاعب الأكثر احتمالا لاستلام الكرة؟ وهل ستكون هناك أية محاولة للتسديد؟ هل يمكننا أن نفهم ما حدث؟ وهل نجحت التكتيكات المماثلة بشكل جيد في الماضي؟ كيف يمكننا تعديل التكتيكات لتحقيق نتيجة مختلفة؟ وكيف يمكننا تغيير تمركز اللاعبين لرفع احتمالية التسديد أثناء الهجوم، والعكس أثناء الدفاع؟ وذلك عن طريق تقديم اقتراحات بناءة للمدربين، تقوم بالأساس على تحليل اللقطات المتوفرة سلفا "البيانات التاريخية"، والعثور على تكتيكات وحلول مماثلة من خلالها، فيما يشبه قليلا نموذج الأهداف المتوقعة المبني على دراسة آلاف التسديدات المختلفة من مباريات سابقة.
هذا بالضبط ما يفعله "تكتيكال" بشكل آلي ومبسط، حيث يبحث ويفند قاعدة البيانات الموجودة لديه، ومن ثم يقدم الإجابة في هيئة تمثيل بياني، ومقترحات تكتيكية، فبعدما عقد الخبراء بعض الدراسات النوعية المكثفة، وجدوا أن حلول النموذج غالبا ما تكون ذات صلة بقاعدة البيانات المتوفرة لديه بالفعل، في 63% من الحالات تحديدا، أي أن تلك التوصيات لم تكن حلا مبتكرا في المطلق، بل اعتمدت في الأساس على سرقة الأفكار من قاعدة البيانات المتوفرة لديه سلفا.
كما تُبين الدراسة أن هذا النموذج هو أول مساعد ذكاء اصطناعي "يستطيع تقديم اقتراحات مفيدة وعملية"، ولا يمكن تمييزها بأي شكل عن التكتيكات البشرية، حيث يستخدم قاعدة بيانات معقدة تخص المركز والسرعة والوزن والطول، وهو أمر في غاية الصعوبة، لأن نماذج الذكاء الاصطناعي عادة ما تتدرب على مليارات النقاط البيانية، وهو عنصر غير متوفر في الركنيات، لأنها نادرة بطبيعتها.
لذلك كان لا بد من إيجاد "حل سحري"، يكمن في "التعلم الهندسي العميق"، وبطريقة تمكن الآلة من العمل على غرار الدماغ البشري، فبحسب ما قاله بيتر فيليكوفيتش، عالم الرياضيات، فإن هذا الابتكار يعمل على تبسيط عملية التخطيط التكتيكي التي تتطلب عمالة كثيفة، ولذلك فقد تضمنت قيام محللي الأندية بإعادة مشاهدة العديد من مقاطع فيديو المباريات لدراسة الإجراءات الروتينية السابقة والفرق المتنافسة.
Quand l'IA vient apporter son aide dans la tactique de Jurgen Klopp. ????⚽️
Google DeepMind a développé un système d'analyse tactique appelé ???????????????????????????????? en collaboration avec Liverpool !
L'objectif ? Suggérer des tactiques à l'entraineur sur l'exercice des corners.
« ????????????… pic.twitter.com/isixYLlpYe
— Actu Foot (@ActuFoot_) March 20, 2024
تاريخ حافلإنه ليس التعاون الأول بين الأندية الرياضية وهذه الشركات التقنية، حيث أصبح استخدام تحليل البيانات لتحسين النتائج في الرياضة أكثر تطورا في السنين الأخيرة، وتحديدا منذ أن لفت الكاتب مايكل لويس اهتمام العالم لتلك التقنية، في كتابه الصادر عام 2003 تحت عنوان "Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game" أي "كرة المال: فن الفوز بلعبة غير عادلة".
وقد روى لويس، في كتابه، كيف استخدم فريق "أوكلاند للبيسبول" تقنية جديدة مكنته من مواجهة خصوم يتمتعون بتمويل مالي أفضل، وكيف قامت الرابطة الوطنية لكرة القدم الأميركية و"أمازون ويب سرفيس" بتطوير أداة للاعبين تُعرف باسم "الرياضي الرقمي"، يمكنها التنبؤ بالإصابات قبل حدوثها بفترة، لمنعها.
ثم بعد ذلك تحدث عن الكيفية التي عملت بها شركة "ماتسر غولف" مع شركة "آي بي إم" لعلوم التكنولوجيا، لإنشاء تطبيق يمكنه التنبؤ بمدى قدرة واستيعاب اللاعب، إضافة إلى خاصية تضيف تعليقا منطوقا لتحسين الأداء، في كل لقطة، ولكل لاعب على حدة، وبشكل تلقائي تماما، ومع تطور الأمر أصبحت هناك تطبيقات خاصة بالهاتف المحمول مثل "هوم كورت"، و"إي إس بي إن" و"سمارت كوتش"، وما إلى ذلك من التطبيقات التي تمنح اللاعبين وسيلة جيدة وسهلة للتحسن.
وبناء على ذلك، شهد سوق الذكاء الاصطناعي الخاص بالرياضة نموا كبيرا في السنوات الأخيرة، ومن المتوقع أن تصل قيمته إلى 22 مليار دولار أميركي بحلول عام 2030، ومن المتوقع أيضا أن يصل سوق "الرياضات العالمية للذكاء الاصطناعي" إلى 19.9 مليار دولار بحلول السنة نفسها، في إشارة واضحة إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الرياضة قد توسع بالفعل، وسيستمر في النمو مع تزايد الفرق الرياضية والدوريات والتكنولوجيا.
مستقبل مجهولأوضح الباحث في "غوغل ديب مانيد" بيتار فيليكوفيتش أن النموذج الذكي لا يستهدف أن يحل محل المديرين الفنيين البشريين حتى وقتنا الحالي، وإنما هي خطوة من جانب قطاع غوغل البحثي، لتعزيز قدرات البشر ورفع كفاءة أدائهم، بدلا من استبدالهم، لكنه في التصريح نفسه، أردف قائلا "إن هذا لا يمنع من توسيع النظام ليشمل أجزاء أخرى من كرة القدم، بل وحتى الرياضات الأخرى"، لافتا إلى أنه "إذا تمكنا من أتمتة (التغشيل الآلي) لعبة مثل كرة القدم، بكل التعقيدات التي تحملها، فيمكننا إذن تصميم عدة جوانب من علم النفس البشري بشكل أفضل"، كما أشار إلى أن أبحاث فريقه لها تطبيقات أوسع خارج نطاق الرياضة.
من الواضح أن العالم لا يسير نحو التخلص من المجهودات البشرية في الوقت الحالي، وأن الذكاء الاصطناعي غير قادر على خطف وظيفة المدرب، خاصة أن شخصية المدرب تلعب دورا مهما في الجانب التربوي والاجتماعي والعاطفي، فكل تلك الصفات الإنسانية تسهل عملية إيصال الرسائل إلى اللاعبين، وتمكن المدرب من معرفة حقيقة مشاعرهم إزاء التدريبات أو المباريات، باعتبار أن الألعاب الجماعية شاعرية بطبيعتها، وتعتمد على مدى التناغم بين الأفراد، ومدى ارتباطهم وتشعبهم وانسجامهم ككتلة واحدة، بعيدا عن الجمل التكتيكية الصماء.
لكن التطور الرهيب لتقنيات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الماضية قد يهدد فعلا مستقبل المدربين في الملاعب الرياضية، لا سيما أن الذكاء الاصطناعي والروبوتات قد نجحت في كافة الاختبارات التقنية، فهل بإمكانها أيضا أن تفهم مشاعر البشر مستقبلا، وتضع حدا للمدرب البشري للأبد؟
AI will NEVER be superior to human coaching, as it relates to habit formation and affirmation.
All bias aside, Future will serve as the model by which all other successful one-to-one coaching products are built.
AI is meant to augment great Coaches, it will never replace them. https://t.co/BdzimdCVNk
— Joshua Bonhotal (@jbonhotal) June 15, 2023
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: رمضان 1445 هـ حريات الذکاء الاصطناعی کرة القدم
إقرأ أيضاً:
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي على إنقاص الوزن؟
إذا كنت قد خضت تجارب حمية غذائية متعددة دون جدوى، فقد يكون الحل في الاتجاه إلى الذكاء الاصطناعي.
تخيل وجود مدرب ذكي للغاية يفهم أدق تفاصيل جسدك، ويصمم خطة غذائية وتمارين رياضية مصممة خصيصاً لك، والأروع من ذلك أنه يعدّلها تلقائياً مع كل تقدم تحرزه في رحلتك نحو الرشاقة المثالية.
وشهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي تحولاً ملحوظاً في عالم إنقاص الوزن، من خلال توفير حلول تعتمد على البيانات ويمكن تطويرها باستمرار.
وتُقدم منصات التخسيس المدعومة بالذكاء الاصطناعي إرشادات غذائية شخصية للغاية، فهي تُمكنك من تتبع وجباتك بدقة، وتوفر لك محتوى توعوياً غنياً حول التغذية، بالإضافة إلى أدوات فعالة لوضع أهداف صحية قابلة للتحقيق، خصوصاً إذا كنت تعاني من السمنة أو داء السكري.
الذكاء الاصطناعي والعادات الصحية اليومية
تُسهّل تطبيقات الذكاء الاصطناعي عملية تسجيل الطعام من خلال استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية للتعرف على الأطعمة المحلية عبر الصور، مما يمكّن المستخدمين من تتبع وجباتهم بدقة أكبر.
ويُوفّر عدّاد السعرات الحرارية المعتمد على الذكاء الاصطناعي والمدعوم بـ"ChatGPT" إمكانية تسجيل الوجبات عبر الصوت أو الصور، مما يتيح تحليلاً فورياً للسعرات الحرارية والعناصر الغذائية الرئيسية.
كما تساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دعم العادات الصحية عبر استخدام تقنيات التحفيز السلوكي، من خلال إرسال إشعارات مخصصة، وتوفير تقارير منتظمة ونصائح ملائمة في الأوقات المناسبة، مما يعزز التزام المستخدمين بأهدافهم الصحية بشكل دائم وفعّال.
ويعمل نظام التخسيس بالذكاء الاصطناعي على تحليل بياناتك الشخصية ليضع لك أهدافاً واقعية لخسارة الوزن.
ويأخذ النظام في الحسبان مدى التزامك بخطة وجباتك ومواظبتك على قياس وزنك، ثم يقدم لك ملاحظات فورية وتشجيعاً خاصاً، مما يعزز فرصك في الحصول على نتائج دائمة.
أجهزة ذكية قابلة للارتداء
يساهم الجمع بين الذكاء الاصطناعي والأجهزة القابلة للارتداء في رفع كفاءة خطط فقدان الوزن المصممة لكل فرد على حدة.
وبينت الدراسات أن تحليل البيانات التي تسجلها هذه الأجهزة، مثل المؤشرات الحيوية، ومستوى النشاط البدني، من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكنه التنبؤ بدقة بنتائج خسارة الوزن، الأمر الذي يسمح بتقديم تدخلات صحية مصممة وفقاً لاحتياجات كل فرد.
أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي لخسارة الوزن
تفيد الدراسات بأن 3% فقط ينجحون في فقدان 20 كجم عبر الطرق التقليدية، بينما يتمكن 47% من خسارة 7 إلى 11 كجم باستخدام تقنيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
ومن أبرز أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال التغذية تطبيق "HealthifyMe"، الذي يوفر خططاً غذائية مخصصة وتتبعاً دقيقاً للسعرات عبر المساعد الافتراضي "Ria"، مع تكامل ذكي مع أمازون أليكسا.
أما "CalCounter"، فهي أداة تعتمد على تقنية التعرف على الصور لتحليل الوجبات وحساب السعرات فورياً، مما يسهل عملية التسجيل بشكل تلقائي ودقيق.
ويقدم "MacroSnap AI" ميزة تصوير الوجبات لتحليل مكوناتها الغذائية بسرعة، مع تتبع دقيق للعناصر الأساسية.
ويُعد "Welling" مدرباً صحياً ذكياً يتيح تسجيل الوجبات عبر الصور أو الدردشة، ويقدم خططاً غذائية يومية ونصائح مخصصة لدعم تحقيق الأهداف الصحية.
ولخسارة الوزن بفعالية، يحتاج المستخدمون إلى أدوات ذكية تقدم إرشادات دقيقة للتمرين واللياقة البدنية، ومن أشهرها "Fitness AI"، الذي يعتمد على خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات التمارين، وتقديم خطط تدريب مخصصة تتطور مع تقدم المستخدم، إضافة إلى فيديوهات تعليمية للحفاظ على التقنية الصحيحة.
بينما يوفر تطبيق "Zing AI" خطط تمرين شخصية تتكيف تلقائياً مع مستوى اللياقة والتقدم المحقق، وتجمع بين تمارين الكارديو، والقوة، ووزن الجسم لضمان تنوع وتحفيز مستمر.
وتلعب أدوات التدريب والتحفيز السلوكي دوراً محورياً في دعم رحلة فقدان الوزن، ومن أهمها تطبيق "Simple"، الذي يقدم برامج مخصصة تشمل التغذية واللياقة والتحفيز، مع ميزات مثل تتبع الطعام، الصيام المتقطع، ودعم ذكي متواصل على مدار الساعة.
كما يُعد "Weight Mate" مساعداً افتراضياً يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويقدم دعماً مستمراً بناءً على تحليل أكثر من مليار تفاعل، ما يمكنه من توفير توصيات شخصية فعالة تساعد المستخدمين على فقدان الوزن والحفاظ عليه.
وتعتبر الأدوات الشمولية والتنبؤية بالذكاء الاصطناعي من أبرز الوسائل في دعم برامج التخسيس، حيث يقدم برنامج "OmadaSpark" تعليماً غذائياً مخصصاً وتتبعاً دقيقاً للوجبات، مع تكامل فعّال مع فرق الرعاية الصحية لضمان دعم شامل.
ويقدم نظام "CSIRO" الغذائي عبر أداة "My Journey" إرشادات فردية تساعد المستخدمين على تحديد أهدافهم، ومتابعة التقدم، وتحقيق نتائج طويلة الأمد من خلال استراتيجيات مصممة خصيصاً لكل شخص.
خلاصة القول، يشير تقدم تقنيات فقدان الوزن المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى مستقبل مشرق لمن يسعى لتحقيق أهدافه الصحية بطريقة علمية ومنظمة، ومع ذلك يظل الالتزام الشخصي والإرادة القوية العاملين الأساسيين لنجاح أي خطة صحية.
أمجد الأمين (أبوظبي)