昨晚，中国国家男子足球队前往新加坡参加比赛，在世预赛亚洲区36强淘汰赛中面对新加坡队，这是国足新任主教练伊万科维奇的首次亮相。
长期以来，不论是本土教练还是外籍教练，始终未能阻止国足在国际赛场上的连败局面，或许未来某天，人工智能能否实现这一点呢？在足球发源地英国，一项全新的技术实验，目前正积极进行中。
本周二，谷歌旗下的人工智能部门在其官方网站上公布了他们正在开发中的“AI足球战术顾问”。
这个AI助手是和英超豪门利物浦联手制作的，现在能够给教练提供角球方面的参考，并且声称几乎完全掌握了角球攻防两方的所有战术要点。
回望过去，在体育比赛里使用人工智能工具，其实曾经有过圆满的实践。
早在八年前，就曾借助其算法，攻克了围棋等复杂棋类游戏，例如广为人知的阿尔法狗()，该程序由这家企业研发完成，2016年，阿尔法狗战胜了当时全球最强的围棋选手李世石，两年后在中国乌镇再次击败了当时亚洲顶尖的柯洁。
如今，这项被誉为“全球顶级体育项目”的足球运动，也正逐渐成为人们希望取得突破的下一个对象。
将如何在绿茵场上大放异彩？
这个系统是一个全面的人工智能解决方案，它融合了两种不同的模型，一种是用来预判的，另一种是用来创造的。这个系统能够回顾以往的赛事，弄清楚里面包含的各种情况，同时也能提供应对策略，帮助人们增强达成某个期望目标的机会。
那么，具体有哪些用途呢？可以说，这项技术当下已经能够针对角球这类“初始点”容易预料的场景，制定战术方案。而今后更宏大的目标，是把它运用到变化更多样的比赛进程中。
最新的大型人工智能系统对某个资料库实施了空间维度分析，这个资料库包含了七千一百七十六次角球，这些角球源自于英格兰超级联赛，时间跨度为二零二零年到二零二三年。
角球是足球比赛里进攻方的重要得分方式，这类球和其他定位球一起，大约占了总进球数的百分之三十。以往在制定角球战术时，通常需要结合人的直觉和战术规划，通过分析对手队伍的特点来实施快速应对。
比如，2019年欧冠半决赛，利物浦队球员阿诺德主罚角球，他突然变向，然后迅速传球，小禁区前的奥里吉随即用头球攻门得手，这个进球被称作是足球史上最精彩的角球战术之一，这种即兴发挥的默契配合，并非每场比赛都能出现，也不是每位球员都具备这种能力。在长期协作项目里，和利物浦足球队学者们一起，着手研制并检验了，意图借助机器智能掌握角球技巧的规律。
据悉，可用于解决三个核心问题：
对于已经给定了的角球，谁最有可能接球，是否会尝试射门？
过去类似的战术是否奏效？
怎样变换方法来达成预定目标？比如，进攻团队怎样创造更多进球条件，防守团队又该如何安排阵型？
预判角球赛果十分困难，需要考察场上每位选手的技术发挥，还要研究他们彼此间的互动情形。这对人工智能构建模型也构成难题，毕竟能获取的角球信息相当有限，毕竟一场赛事平均下来，角球数量也就十来个左右。
运用了图神经网络和几何深度学习技术，可以精准预判并规划角球方案。图神经网络将角球布局抽象为图结构，用以直接刻画球员间的潜在联系，图中的节点代表球员，包含位置、速度、高度等属性，节点间的连线则体现球员间的相互影响。借助其预测与生成功能，有助于教练筛选适配的角球策略，还能验证多种方案。
惯常情况下，为了设计战术并应对对手的战术，足球数据分析师会观看大量比赛录像，寻找相似的情境并分析对手队伍。如今能够自动统计和总结球员的历史数据，使数据分析师能够便捷快速地找到相关的过往实例。同时还能给出战术指导，重新安排某支球队所有成员的站位。人类指导人员能够借助这些改进措施，迅速察觉计策的得失，并且明确决定战局胜负的核心选手。
AI建议受到专业人士认可
科研人员指出，AI快速生成的有效策略，其质量已达到与实际策略几乎无法分辨的程度，并且人类行家在绝大多数情形下倾向于采纳机器的方案，这说明这个工具已经能够“给出有益、可靠且精确”的指导。
利物浦对当地媒体是否已采纳建议战术用于正式比赛的问题，没有给出回应。现任利物浦教练克洛普，目前正全力推动球队冲击冠军，希望在今年五月赢得英超联赛冠军，以此作为自己执教生涯的完美句点。
值得注意的一个情况是，自从 Lewis 在其 2003 年出版的著作《点球成金：赢得不公平比赛的艺术》中引发大量关注之后，借助数据统计来提升体育竞技水平的方式，其运用手段已日趋精深。
Lewis介绍了美国职业棒球大联盟的奥克兰运动家队，他们运用了独特的球员能力评估方法，以此同财力雄厚、阵容更优的竞争者抗衡。
当前人工智能的功能持续提升，促使大众开始关注它在体育方面的可能应用。
美式橄榄球联盟与亚马逊的AWS部门合作，研制出一种叫做“数字运动员”的球员健康系统，该系统旨在能够提前预知并阻止运动损伤的发生。
亚特兰大足球队负责足球信息工作的负责人称，这些举措为人工智能在足球界的进步开辟了新途径。
行业专家指出，确实如此，足球是一项充满变数的竞技项目，在比赛场地时常有众多变量左右胜负。至于人工智能技术的开拓，体育赛事特别是足球比赛，也是一个极具潜力的试验场，它们具备现实环境、多方主体互动以及复合型数据信息等要素。发展人工智能在体育界的实践，往后还能变化并用到许多场合，包括室内外的各种方面，比如电子娱乐、自动化设备，以及交通管理等等。