الرياضيات خلف حركات كرة السلة العجيبة
-
0:01 - 0:05زملائي و انا معجبين بعلم النقاط المتحركة
-
0:05 - 0:06فما هي هذه النقاط ؟
-
0:06 - 0:07حسنا، هي كل واحد منا.
-
0:07 - 0:12و نحن نتحرك في بيوتنا، في مكاتبنا،
كما نحن نتسوق و نسافر -
0:13 - 0:14خلال مدننا و حول العالم.
-
0:15 - 0:18اليس من الجيد من ان نكون قادرين على
ان نتفهم كل هذه التحركات -
0:19 - 0:22اذا كنا قادرين على ايجاد انماط
و معاني و النظر في ذلك -
0:22 - 0:24و لحسن الحظ لنا، نحن نعيش في زمان
-
0:24 - 0:29و نحن بشكل لا يصدق جيدين في
التقاط معلومات عن انفسنا -
0:29 - 0:32و ذلك سواء من خلال اجهزة الاستشعار
او الفيديو, او التطبيقات -
0:32 - 0:35نحن نستطيع تتبع حركاتنا
بتفاصيل دقيقة لا تصدق -
0:36 - 0:41لذلك تبين ان احد الاماكن حيث وجدنا
ان افضل بيانات حول الحركة -
0:41 - 0:42هي الرياضة
-
0:43 - 0:48ذلك سواء اكان في كرة السلة او البيسبول,
او كرة القدم او كرة القدم الاخرى -
0:48 - 0:52نحن نجهز ملاعبنا بالاجهزة و
لاعبينا حتى نتتبع حركاتهم -
0:52 - 0:54كل جزء من الثانية
-
0:54 - 0:58و ما نفعله هو تحويل لاعبينا الى
-
0:58 - 1:00ربما عرفتم الى ماذا
-
1:00 - 1:02نقاط متحركة
-
1:02 - 1:07لذلك لدينا كومة من النقاط المتحركة
و كمعظم البينات الاولية، -
1:07 - 1:09من الصعب التعامل معها و ليس بتلك المتعة.
-
1:09 - 1:13لكن هناك اشياء التي على سبيل المثال،
مدربين كرة السلة يريدون معرفته. -
1:13 - 1:17و المشكلة انه لا يمكنهم معرفتها لانهم
بحاجة الى مشاهدة كل ثانية -
1:17 - 1:20من كل مباراة، تذكره و معالجته.
-
1:20 - 1:22و الانسان لا يمكنه فعل ذلك
-
1:22 - 1:23لكن الآلة تستطيع
-
1:24 - 1:27المشكلة ان الآلة لا تسطيع ان ترى
المباراة كما يراها المدرب -
1:27 - 1:30على الاقل لم يتمكنوا حتى اﻷن
-
1:30 - 1:32فماذا علمنا الآلة ان ترى؟
-
1:34 - 1:35لذلك بدأنا ببساطة.
-
1:35 - 1:39علمناها اشياء مثل التمريرات،
و لقطات و الترددات. -
1:39 - 1:42اشياء التي يعرفها المشجعين العاديين.
-
1:42 - 1:45و من ثم انتقلنا الى الاشياء
الاكثر تعقيدا بقليل. -
1:45 - 1:49احداث مثل "بوست ابس" و
انتقاء و لفات, و العزلة -
1:49 - 1:53و اذا لم تعرفوهم, لا بأس بذلك.
معظم اللاعبين العاديين ربما يعرفون. -
1:54 - 1:59الان, نحن وصلنا الى نقطة حيث ان اليوم,
الآلة تفهم احداث معقدة -
1:59 - 2:02مثل "داون سكرينس" و "وايد بينس"
-
2:02 - 2:05الاشياء التي يعرفها المحترفين اساسا.
-
2:05 - 2:09لذلك علمنا اﻵلة بان ترى كما يرى المدرب .
-
2:10 - 2:12فكيف كنا قادرين على فعل ذلك؟
-
2:13 - 2:16اذا سألت مدرب بأن يصف لي شيئا
مثل "بيك-اند-رول", -
2:16 - 2:17لاعطوني وصف،
-
2:17 - 2:20و لو شفرت ذلك كخوارزمية،
سيكون فظيعا. -
2:21 - 2:25ال"بيك-اند-رول" حدث ان تكون هذه
الرقصة في كرة السلة بين اربعة لاعبين, -
2:25 - 2:27اثنين على الهجوم و اثنين علي الدفاع.
-
2:27 - 2:29وهنا نوعا ما كيف تسير الأمور.
-
2:29 - 2:32اذا هنالك الشخص على
الموقع الهجومي دون الكرة -
2:32 - 2:35هو و الكرة يذهبان الى جانب الشخص
الذي يحرس الشخص مع الكرة، -
2:35 - 2:36و هو نوعا ما يبقى هناك
-
2:36 - 2:40و كلاهما يتحركان و اشياء تحدث,
و تا-دا, انها "بيك-اند-رول". -
2:40 - 2:42(ضحك)
-
2:42 - 2:44اذا هذا ايضا مثال على خوارزمية فظيعة.
-
2:45 - 2:49اذا, اذا كان اللاعب الذي يتدخل
-- هو يسمي ب"سكرينير"-- -
2:49 - 2:52يذهب بالقرب من, لكنه لا يتوقف،
-
2:52 - 2:54انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
-
2:55 - 2:59او اذا توقف, لكنه لا يتوقف
لا يقترب الى حد كافي, -
2:59 - 3:00انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
-
3:01 - 3:04او, اذا اقترب منه و هو يتوقف
-
3:04 - 3:07لكنهم يفعلوها تحت السلة,
انها لربما ليست " بيك-اند-رول". -
3:07 - 3:10او قد اكون مخطئ, من الممكن
ان كلهن " بيك-اند-رول". -
3:10 - 3:15و هو حقا على يعتمد على الوقت الدقيق
و المسافات و المواقع -
3:15 - 3:16و هذا ما يجعله صعب.
-
3:17 - 3:22لذلك مع حسن الحظ، مع تعلم الآلة،
يمكننا تجاوز قدراتنا -
3:22 - 3:23لوصف الاشياء التي نعرفها.
-
3:23 - 3:26فكيف هذا يعمل؟ حسنا انها من خلال النماذج.
-
3:26 - 3:29لذلك نحن الى الآلة و نقول,
" صباح الخير يا آلة. -
3:29 - 3:32و ها هنا بعض "بيك اند رولس",
و ها هنا بعض الاشياء التي ليست. -
3:33 - 3:35من فضلك جد طريقة لمعرفة الفرق."
-
3:35 - 3:39و المفتاح لكل هذا هو ايجاد المميزات
التي تمكنها من الفصل. -
3:39 - 3:41لذلك اذا كنت ذاهبا لاعلمها الفروق
-
3:41 - 3:42بين تفاحة و البرتقال
-
3:42 - 3:45ربما اقول, "لماذا لا تستخدم لون او شكل؟"
-
3:45 - 3:48و المشكلة التي نحلها هي،
ما هي هذه الاشياء؟ -
3:48 - 3:49ما هي الملامح الرئيسية
-
3:49 - 3:52التي تدع الكمبيوتر التنقل في
عالم النقاط المتحركة؟ -
3:53 - 3:57لذلك اكتشاف كل هذه العلاقات
مع موقع النسبي و المطلق، -
3:57 - 3:59مسافة، التوقيت، سرعات--
-
3:59 - 4:04هذا هو حقا المفتاح علم النقاط المتحركة
او كما نحب ان نسميه، -
4:04 - 4:08التعرف على الانماط الزمانية المكانية،
في الاكادمية العامية. -
4:08 - 4:11لان اول شئ هو، يجب عليك ان تجعل
الامر يبدو صعب-- -
4:11 - 4:12لانه كذلك.
-
4:12 - 4:16الشيئ الرئيسي لمدربين NBA هو ليس
انهم لا يريدون معرفة -
4:16 - 4:17اذا حدث "بيك اند رول" ام لم يحدث.
-
4:18 - 4:20هو انهم يريدون معرفة كيف حدث.
-
4:20 - 4:23و لماذا هذا مهم لهم؟ اذا هذه معرفة بسيطة.
-
4:23 - 4:24اتضح ان في كرة السلة الحديثة,
-
4:24 - 4:27ربما ال"بيك اند رول" اهم اللعب.
-
4:27 - 4:30و معرفة كيفية ادارتها,
و معرفة كيفية حمايتها, -
4:30 - 4:32هو اساسا مفتاح الفوز و الخسارة
في معظم المباريات. -
4:32 - 4:36اتضح ان هذه الرقصة لها عدد كبير من البدائل
-
4:36 - 4:40و تعريف هذه البدائل هو الامر المهم,
-
4:40 - 4:42و لهذا لماذا نحن نحتاج من ان
ذلك يكون جيد جدا, -
4:43 - 4:44اذن, هذا مثال.
-
4:44 - 4:47هنلك لاعبين اثنين مهاجمين
و لاعبين اثنين مدافعين, -
4:47 - 4:49مستدعين ليقوموا رقصة ال"بيك اند رول".
-
4:49 - 4:52اذن الشخص مع الكرة يمكنه
يأخذ او يمكنه يرفض -
4:52 - 4:55بامكان زملائه اما ان يفعلو
ال"رول" او "بوب". -
4:55 - 4:58الشخص الذي يحرس الكرة يمكنه
اما ان يذهب من فوق او من تحت. -
4:58 - 5:03زملائه يمكنهم اما الاظهار او اللعب
حتى اللمس او اللعب بليونه -
5:03 - 5:05و مع بعضهم اما يمكنهم التبديل او الهجوم
-
5:05 - 5:08و لم أعرف معظم هذه الاشياء عندما بدأت
-
5:08 - 5:12وسيكون من الرائع لو ان الجميع
تحركوا وفقا لهذه الاسهم. -
5:12 - 5:16سيجعل حياتنا اسهل بكثير,
و لكن اتضح ان الحركات فوضوية جدا. -
5:16 - 5:22الناس يهتزون كثيرا و تعريف هذه المتغيرات
-
5:22 - 5:23مع الدقة العالية,
-
5:23 - 5:25في كلا الدقة و الاسترداد صعب
-
5:25 - 5:28لان هذا ما يلزم لمدرب المحترف يصدقك.
-
5:28 - 5:32و بالرغم من الصعوبات المتعلقة بالملامح
الزمانية و المكانية الصحيحة -
5:32 - 5:33استطعنا القيام من ذلك.
-
5:33 - 5:37المدربين يؤمنون بقدرات آلتنا
في تحديد هذه المتغيرات. -
5:37 - 5:41نحن عند النقطة حيث ان كل منافس تقريبا
-
5:41 - 5:43لبطولة الNBA في هذا العام
-
5:43 - 5:47يستخدم برمجياتنا المبنية
على الآلة التي تدرك -
5:47 - 5:49النقاط المتحركة لكرة السلة.
-
5:50 - 5:55و ليس فقط ذلك، بل واعطينا النصائح
التي غيرت استراتيجيات -
5:55 - 5:58التي ساعدت الفرق في الفوز في مباريات مهمة،
-
5:58 - 6:02و هذا في غاية الاثارة لان لديك
مدربين الذين كانوا في الدوري -
6:02 - 6:05لمدة 30 عاما الذين هم مستعدين
ﻹخذ نصائح من آلة. -
6:06 - 6:09و هو مثير جدا، و اكثر بكثير
من "بيك اند رول". -
6:09 - 6:11حاسوبنا ابتدأ بالاشياء الصغيرة
-
6:11 - 6:13و تعلم المزيد و المجزيد من الاشياء المعقدة
-
6:13 - 6:15و الان يعرف اشياء كثيرة.
-
6:15 - 6:17بصراحة، انا لا افهم كثيرا بما يفعله
-
6:17 - 6:21و حينما انه ليس من المهم ان يكون اذكى مني،
-
6:21 - 6:25نحن كن نتسائل هل يمكن للآلة
ان تعرف اكثر من المدرب؟ -
6:25 - 6:27هل يمكنها ان تعرف اكثر من الشخص؟
-
6:27 - 6:29و اتضح ان الجواب هو نعم.
-
6:29 - 6:31المدربين يريدون اللاعبين
لاتخاذ ضربات جيدة. -
6:31 - 6:33لذلك اذا كنت وواقفا بجانب السلة
-
6:33 - 6:35و ليس هناك احد بجانبي، انها ضربة جيدة.
-
6:35 - 6:39اذا كنت واقفا بعيدا و محاصر بالمدافعين ،
تلك بشكل عام ضربة سيئة. -
6:39 - 6:44و لكننا لم نعرف كيف الجيد كان "جيدا"
او كيف السيئ كان "سيئا" كميا. -
6:44 - 6:45حتى الان.
-
6:46 - 6:49اذا ما يمكننا فعله، مجددا، هو استخدام
ميزات الزمانية و المكانية، -
6:49 - 6:50نظرنا الى لقطة.
-
6:50 - 6:53بامكاننا ان نرى: اين اللقطة؟
أي زاوية الى السلة؟ -
6:53 - 6:56اين المهاجمون واقفون؟ ما هي مسافاتهم؟
-
6:56 - 6:57ما هي زواياهم؟
-
6:57 - 7:00لعدة مهاجمين، يمكننا ان نرى
كيف يتحرك اللاعبون -
7:00 - 7:02و تنبؤ نوعية المحاولة.
-
7:02 - 7:06يمكننا ان نرى جميع سرعاتهم
و يمكننا ان نبنى نموذج الذي يتوقع -
7:06 - 7:10ما هو الاحتمال ان المحاولة
ستسير وفق هذه الظروف؟ -
7:10 - 7:12اذن لماذا هذا مهم؟
-
7:12 - 7:15يمكننا اخذ شيئ كان يرمي،
-
7:15 - 7:18الذي كان شيئ واحد من قبل
و تحويله الى شيئين: -
7:18 - 7:20نوعية الرمية و نوعية الرامي.
-
7:22 - 7:25اذن هذا تخطيط فقاعي،
لأنه ما هو TED من دون تخطيط فقاعي؟ -
7:25 - 7:26( ضحك)
-
7:26 - 7:27هؤلاء لاعبين NBA
-
7:27 - 7:30الحجم هو حجم اللاعب و اللون هو الموقع.
-
7:30 - 7:33على محور السيني لدينا احتمالات الرمية.
-
7:33 - 7:35الاشخاص على اليسار يتخذون رميات صعبة،
-
7:35 - 7:37على اليمين، يتخذون رميات سهلة.
-
7:37 - 7:39على محور الصادي هي قدراتهم على الرماية.
-
7:39 - 7:42الاشخاص الجيدين في الاعلى،
السيئين في الاسفل. -
7:42 - 7:44اذن على سبيل المثال،
اذا كان هناك لاعب -
7:44 - 7:46الذي عموما جعل 47 بالمئة من الرميات،
-
7:46 - 7:47هذا كل ما عرفتوه مسبقا.
-
7:47 - 7:52لكن اليوم، يمكنني ان اقول لكم ان اللاعب
الذي يتخذ رميات ان لاعب الNBA العادي -
7:52 - 7:54يمكنه النجاح 49 بالمئة من الوقت،
-
7:54 - 7:56و هم 2 بالمئة اسوأ.
-
7:56 - 8:01و سبب اهميته لأن هناك كثيرين
بهذا المستوى . -
8:02 - 8:04و هذا امر مهم لمعرفته
-
8:04 - 8:08اذا قررت اعطائهم 100 مليون دولار
-
8:08 - 8:11من يرمي جيدا و يتخذ رميات جيد
-
8:11 - 8:14او من يرمي بسوء و يتخذ رميات جيدة.
-
8:15 - 8:18فهم الآلة ليس فقط تغير كيف
ننظر الى اللاعبين، -
8:18 - 8:20انها تغير نظرتنا الى المباراة.
-
8:20 - 8:24كانت هناك مباراة ممتعة جدا قبل بضعة سنين،
في نهائيات الNBA. -
8:24 - 8:27كانت ميامي اقل بثلاث نقاط،
و تبقى من 20 ثانية. -
8:27 - 8:29كانوا على وشك خسارة البطولة.
-
8:29 - 8:33جاء رجل اسمه لابرون جيمس
و اتخذ ثلاث للتعادل. -
8:33 - 8:34لكنه اخفق.
-
8:34 - 8:36زميله كريس حصل على ارتداد،
-
8:36 - 8:38مرره الى زميله الاخر اسمه راي الان.
-
8:38 - 8:40و اغرق ثلاث. فاتوا بالوقت الاضافي.
-
8:40 - 8:42فازوا المباراة. فازوا البطولة.
-
8:42 - 8:45كانت احد المباريات المثيرة
جدا في كرة السلة. -
8:45 - 8:49و قدرتنا علي معرفة احتمالات
محاولات لكل لاعب -
8:49 - 8:50في كل ثانية،
-
8:50 - 8:53و احتمال حصولهم على ارتداد في كل ثانية
-
8:53 - 8:57يمكنه توضيح اللحظة بطريقة
لم نستطع بها من قبل. -
8:58 - 9:00اﻵن للاسف، لا يمكنني ان اريكم ذلك الفيديو.
-
9:00 - 9:05لكن لكم، نحن صوغنا تلك اللحظة
-
9:05 - 9:07في مبارتنا لكرة السلة قبل
حوالي ثلاثة اسابيع. -
9:07 - 9:09(ضحك )
-
9:10 - 9:13و صوغنا التتابع الذي الى ادى المشاهد.
-
9:13 - 9:17اذن، ها هنا نحن. هذا الحي الصيني
في لوس انجلوس، -
9:17 - 9:19منتزه نلعب فيه كل اسبوع،
-
9:19 - 9:21و ها نحن نصوغ لحظة راي الان
-
9:21 - 9:24و كل التتابع المرتبط بتلك باللحظة.
-
9:25 - 9:26اذن، هذه هي الرمية.
-
9:26 - 9:29سوف اريكم تلك اللحظة
-
9:29 - 9:31و كل المشاهد من تلك اللحظة.
-
9:31 - 9:35الاختلاف الوحيد هو، انه نحن
بدلا من لاعبين محترفين، -
9:35 - 9:38و انا بدلا من معلّق محترف،
انا المعلّق. -
9:38 - 9:39اذن، تحملوا معي.
-
9:41 - 9:42ميامي
-
9:43 - 9:44خاسرين بثلاث نقاط.
-
9:44 - 9:45عشرون ثانية باقية.
-
9:47 - 9:49جيف يحضر الكرة.
-
9:51 - 9:52جوش يلتقطها، و يسدد بثلاث نقاط!
-
9:53 - 9:54[حساب احتمالات الرمية]
-
9:55 - 9:56[جودة الرمية ]
-
9:57 - 9:59[ احتمال الارتداد]
-
10:00 - 10:02لن يحدث!
-
10:02 - 10:03[ احتمال الارتداد]
-
10:04 - 10:05ارتداد، نويل.
-
10:05 - 10:06نرجع الى داريا.
-
10:07 - 10:10[ جودة الرمية ]
-
10:11 - 10:12رميتها الثلاثية --بانج!
-
10:12 - 10:15تعادل المباراة مع خمسة ثواني متبقيات.
-
10:15 - 10:16الجمهور يقفز.
-
10:17 - 10:18( ضحك )
-
10:18 - 10:20و هذا تقريبا كيف حدث.
-
10:20 - 10:21( تصفيق )
-
10:21 - 10:22تقريبا.
-
10:22 - 10:24( تصفيق)
-
10:24 - 10:30كانت فرصة حدوث تلك الحظة
حوالي 9 بالمئة في NBA -
10:30 - 10:32و نحن نعرف ذلك و أشياء كثيرة عظيمة اخرى.
-
10:32 - 10:35لن اقول لكم كم مرة استغرقنا من تحقيق ذلك.
-
10:35 - 10:37( ضحك )
-
10:37 - 10:39حسنا، سوف اقول! اربعة مرات.
-
10:39 - 10:40( ضحك )
-
10:40 - 10:41احسنت يا داريا.
-
10:42 - 10:46لكن الامر المهم عن ذلك الفيديو
-
10:46 - 10:51و رؤيات التي لدينا لكل ثانية لكل
لعبة NBA -- ليس ذلك. -
10:51 - 10:55هي الحقيقة انه ليس من الضروري ان تكون
فريقا محترفا لتتابع الحركات. -
10:55 - 10:59ليس من الضروري ان تكون لاعبا محترفا
للحصول على رؤيات الحركات. -
10:59 - 11:03في الحقيقة، ليس من الضروري من ان تكون
عن الرياضة لانه نحن نتحرك في كل مكان. -
11:04 - 11:06نحن نتحرك في بيوتنا،
-
11:09 - 11:11في مكاتبنا،
-
11:12 - 11:15كما نحن نتسوق و نسافر
-
11:17 - 11:19عبر مدننا
-
11:20 - 11:22و حول العالم.
-
11:23 - 11:26ما الذي سنعرفه؟ ما الذي سنتعلمه؟
-
11:26 - 11:28ربكا بدلا من تعريف "بيك اند رولز"،
-
11:28 - 11:31اﻵلة يمكنها ان تعرف اللحظة و تعلمني بها
-
11:31 - 11:33عندما تتخطى ابنتي خطواتها الاولى.
-
11:33 - 11:36التي يمكن ان تحدث في اي لحظة.
-
11:36 - 11:40ربما يمكننا التعلم لاستخدام افضل
لمبانينا، تخطيط افضل لمدننا. -
11:40 - 11:45انا اؤمن ان مع تطور علم النقاط المتحركة،
-
11:45 - 11:48سوف نتحرك افضل، سوف نتحرك بذكاء،
سوف نتحرك للامام. -
11:49 - 11:50شكرا جزيلا.
-
11:50 - 11:55( تصفيق)
- Title:
- الرياضيات خلف حركات كرة السلة العجيبة
- Speaker:
- راجيف ماهيسواران
- Description:
-
كرة السلة لعبة سريعة الحركة من الرتجال و الاتصال و، احيم، تعريف انماط الزمانية و المكانية. راجيف ماهيسواران و زملائه يحللون حركات وراء الحركات الرئيسية في المباراة, لمساعدة المدربين و اللاعبين لجمع الحدس مع بيانات جديدة. اضافة: ما الذي يتعلمونه قد يساعدنا قي فهم كيف يتحرك البشر في كل مكان.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:08
Retired user approved Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Retired user accepted Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Retired user edited Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Retired user edited Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Retired user edited Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Retired user edited Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Retired user edited Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
maria mustafa edited Arabic subtitles for The math behind basketball's wildest moves |