Ja i moi koledzy fascynujemy się nauką o punktach w ruchu.
Czym są te punkty?
Każdym z nas.
Przemieszczamy się w domach, biurach, podczas zakupów i podróży,
w miastach i dookoła świata.
Czy nie byłoby świetnie zrozumieć ten ruch?
Poznać jego schematy i głębszy sens?
Na szczęście żyjemy w czasach,
w których łatwo można rejestrować informacje o sobie.
Dzięki sensorom, filmom czy aplikacjom
można śledzić ruch z bardzo dużą dokładnością.
Okazuje się, że dziedziną, w której mamy najwięcej danych o ruchu,
jest sport.
Czy to koszykówka, baseball, piłka nożna czy inny sport,
montujemy na stadionach i graczach urządzenia do rejestracji ruchu
w każdym ułamku sekundy.
Zamieniamy więc sportowców w...
...już pewnie wiecie...
...ruchome punkty.
Mnóstwo ruchomych punktów, jak większość surowych danych,
jest mało interesujące i trudno je zrozumieć.
Niektóre przydałyby się na przykład trenerowi koszykówki,
ale musiałby wtedy obejrzeć każdą sekundę każdej gry,
zapamiętać ją i opracować.
Człowiek tego nie potrafi,
ale maszyna może.
Niestety maszyna nie może oglądać gry okiem trenera.
Przynajmniej tak było dotychczas.
Jak nauczyliśmy maszynę widzieć?
Zaczęliśmy banalnie.
Nauczyliśmy ją podań, rzutów i zbiórek.
Rzeczy, które zna większość fanów.
Następnie przeszliśmy do rzeczy bardziej skomplikowanych.
Podań pod kosz, zasłon i odcięć.
Jeśli ich nie znasz, nie szkodzi. Większość graczy je kojarzy.
Dzisiejsza maszyna rozumie złożone zagrania,
na przykład szerokie zasłony przy liniach końcowych.
Rzeczy znane tylko profesjonalistom.
Nauczyliśmy maszynę patrzeć oczami trenera.
Jak to zrobiliśmy?
Poproszony o wyjaśnienie zasłony
trener podałby mi opis,
z którego powstałby raczej mizerny algorytm.
Zasłona w koszykówce to taniec między czterema graczami,
dwoma w ataku i dwoma w obronie.
Tak to mniej więcej wygląda.
Mamy atakującego bez piłki,
który podbiega do gracza kryjącego gracza z piłką
i tam się zatrzymuje,
obaj się ruszają, coś się dzieje i - ta-dam! - mamy zasłonę.
(Śmiech)
To jest właśnie przykład mizernego algorytmu.
Jeśli blokujący gracz nazywany zasłaniającym
zbliża się do obrońcy, ale się nie zatrzymuje,
to pewnie nie jest zasłona.
Lub jeśli się zatrzymuje, ale nie dość blisko,
to też może nie być zasłona.
Lub jeśli zatrzymuje się blisko,
ale robi to pod koszem, to raczej też nie zasłona.
Albo się mylę i to wszystko są zasłony.
To zależy od danego momentu w grze, odległości, pozycji graczy
i dlatego jest to takie trudne.
Na szczęście uczenie maszynowe pozwala
lepiej opisywać znane nam rzeczy.
Jak to działa? Dam wam przykład.
Znajdujemy maszynę i mówimy: "Dzień dobry maszyno.
To są zasłony, a to nie.
Naucz się je rozróżniać".
Najważniejsze są tu właściwości umożliwiające rozróżnienie.
Jeśli miałbym nauczyć maszynę
różnicy między jabłkiem, a pomarańczą
powiedziałbym: "Skup się na kolorze i kształcie".
Naszym zadaniem jest odnalezienie takich właściwości.
Które z nich
ułatwią maszynie zrozumienie świata poruszających się punktów?
Poznanie zależności między względnymi i bezwzględnymi pozycjami,
odległościami, czasem i prędkością
jest kluczowe w nauce o punktach w ruchu, nazywanej przez nas w języku akademickim
rozpoznawaniem schematów czasoprzestrzennych.
Nazwa musi być skomplikowana, bo sama dziedzina
jest właśnie taka.
Trenerzy NBA nie chcą wiedzieć, czy dane zagranie
to była zasłona czy nie.
Chcą wiedzieć, jak do zagrania doszło.
Dlaczego to dla nich takie ważne? Podpowiem wam.
W dzisiejszej w koszykówce
zasłona to jedno z najważniejszych zagrań.
Wiedza, jak je wykonać i jak się przed nim bronić,
decyduje w zasadzie o wygranej.
Okazuje się, że ten taniec ma wiele odmian
i rozróżnianie tych odmian jest bardzo istotne,
dlatego musimy być bardzo dokładni.
Oto przykład.
Dwóch zawodników w ataku i dwóch w obronie
przygotowuje się do tańca pick-and-roll.
Gracz z piłką może skorzystać z zasłony lub nie.
Jego kolega może wbiec pod kosz lub rzucić z dystansu.
Kryjący piłkę może ruszyć przed lub za zasłonę.
Jego kolega może zachować dystans, pozostać w kontakcie lub wycofać się,
a razem mogą podwoić albo zamienić się w obronie.
Nie wiedziałem tego wszystkiego z początku,
a byłoby świetnie, gdyby wszyscy ruszali się zgodnie ze strzałkami.
Byłoby nam łatwiej, ale ruch to chaos.
Ludzie wciąż się kręcą i rozróżnienie tych wszystkich odmian
z zachowaniem wysokiej dokładności
i możliwości odtworzenia
jest trudne, ale konieczne, by przekonać trenerów.
Pomimo tak wielu czasoprzestrzennych zależności
udało się nam.
Trenerzy wierzą, że nasze maszyny rozróżniają wszystkie odmiany zagrań.
Dzisiaj prawie każda drużyna
licząca się w walce o mistrzostwo NBA
używa naszych rozwiązań, opartych na maszynie
rozumiejącej punkty w ruchu w koszykówce.
Dzięki naszym radom drużyny zmieniają strategie gry
i wygrywają ważne spotkania.
Co ciekawe, nawet trenerzy, którzy są w lidze od 30 lat,
są skłonni słuchać rad maszyny.
To naprawdę pasjonujące i nie chodzi tylko o pick-and-roll.
Nasz komputer zaczynał od rzeczy prostych
i przez coraz bardziej skomplikowane
nauczył się bardzo wiele.
Ja sam nie bardzo to rozumiem.
To żadna sztuka być mądrzejszym ode mnie,
ale czy maszyna może być mądrzejsza od trenera?
Wiedzieć więcej niż człowiek?
Okazało się, że tak.
Trenerzy chcą, by gracze dobrze rzucali.
Jeśli stoję pod koszem
i nikt mnie nie kryje, można rzucać.
Ale rzucanie z dystansu spośród obrońców to już nie najlepszy pomysł.
Wcześniej nie umieliśmy wyliczyć, jak dobra, czy jak zła jest decyzja.
Aż dotąd.
Używając zależności czasoprzestrzennych
badamy każdy rzut.
Sprawdzamy, jaki to rzut, pod jakim kątem do kosza.
Gdzie są obrońcy. Jak są daleko.
Pod jakim kątem stoją.
Przy wielu obrońcach umiemy przyjrzeć się ruchom gracza
i przewidzieć rodzaj rzutu.
Tworzymy model na podstawie ich prędkości,
żeby w danej sytuacji przewidzieć celność rzutu.
Czemu to takie ważne?
Rzucanie było uważane za jedną czynność,
ale dziś można je rozbić na dwie:
właściwości rzutu i umiejętności rzucającego.
Oto wykres bąbelkowy, bo co to za TED bez wykresu bąbelkowego?
(Śmiech)
To są gracze NBA.
Rozmiar to wzrost zawodnika, kolor to pozycja.
Oś X to prawdopodobieństwo rzutu.
Gracze z lewej oddają trudne rzuty,
ci prawej - łatwe.
Oś Y przedstawia celność graczy.
Najlepsi są na górze, najgorsi na dole.
Dla przykładu, jeśli dawniej gracz
miał 47% skuteczności rzutów,
to tu się nasza wiedza kończyła.
Teraz mogę stwierdzić, że oddaje on rzuty, które dla przeciętnego gracza NBA
są celne w 49% przypadków
i że jest on słabszy o 2%.
To ważne, bo jest wielu graczy ze skutecznością 47%.
Warto wiedzieć czy gracz,
któremu chcemy zapłacić 100 milinów dolarów,
to dobry rzucający oddający trudne rzuty,
czy słaby rzucający oddający rzuty łatwe.
Logika maszynowa zmienia nie tylko nasze postrzeganie graczy,
ale też samej gry.
Dwa lata temu w finałach NBA mieliśmy bardzo ekscytujący mecz.
Miami przegrywało 3 punktami, zostało 20 sekund.
Byli o włos od przegrania mistrzostwa.
Gracz zwany LeBron James dostał pikę i rzucił za trzy.
Spudłował.
Jego kolega Chris Bosh zebrał
i podał do innego kolegi, Raya Allena.
On trafił i potrzebna była dogrywka.
Miami wygrało mecz a później mistrzostwo.
Był to jeden z najbardziej pasjonujących meczów.
A fakt, że znamy prawdopodobieństwo każdego rzutu, każdego gracza
w każdej sekundzie
i prawdopodobieństwo zbiórki w każdej sekundzie meczu,
pozwala nam przeanalizować ten moment w zupełnie nowy sposób.
Niestety nie mogę pokazać wam tamtego meczu.
Ale odtworzyliśmy dla was tamtą chwilę
podczas jednego z naszych meczów 3 tygodnie temu.
(Śmiech)
Odtworzyliśmy też metodę obserwacji.
Oto my w Chinatown w Los Angeles,
na naszym boisku.
Tutaj odtwarzamy rzut Raya Allena
i związane z nim obserwacje.
Oto rzut.
Pokażę wam tę chwilę
i to, jak ją analizowaliśmy.
Różni się tylko tym, że zamiast zawodowców gramy my,
a ja zastępuję profesjonalnego komentatora.
Zaczynamy.
Miami.
Trzy punkty straty.
Zostało 20 sekund.
Jeff wyrzuca piłkę.
Josh łapie i rzuca za trzy!
[Prawdopodobieństwo trafienia]
[Jakość rzutu]
[Prawdopodobieństwo zbiórki]
Nie wejdzie!
[Prawdopodobieństwo zbiórki]
Zbiera Noel.
Podaje Darii.
[Jakość rzutu]
Trójka - tak jest!
Remis na pięć sekund przed końcem,
Tłumy szaleją.
(Śmiech)
Mniej więcej tak to było.
(Brawa)
Mniej więcej.
(Brawa)
Prawdopodobieństwo tego zdarzenia w NBA wynosiło około 9%.
Wiemy to i mnóstwo innych rzeczy.
Nie wspomnę, ile razy próbowaliśmy odtworzyć tę scenę.
(Śmiech)
Dobra, powiem wam. Cztery.
(Śmiech)
Dobra robota, Daria.
Ale w tym materiale
i analizie każdej sekundy gry najważniejsze jest to,
że nie trzeba grać zawodowo, by śledzić swoje ruchy.
Nie tylko zawodowi sportowcy mogą analizować to, jak się poruszają.
To w ogóle nie musi dotyczyć sportu, bo poruszamy się wszędzie.
W domu
i biurze.
Robiąc zakupy i podróżując.
Przemierzamy miasta
i cały świat.
Czego można się dowiedzieć i nauczyć?
Może zamiast rozpoznawać zagrania,
maszyna będzie da mi znać,
kiedy moja córka postawi pierwsze kroki.
A może się to stać w każdej chwili.
Możemy dzięki temu poprawiać użyteczność budynków i miast.
Wierzę, że rozwijając naukę o poruszających się punktach,
będziemy poruszali się lepiej i mądrzej kroczyli naprzód.
Dziękuję bardzo.
(Brawa)