Khoa học chuyển động điểm là ngành tôi và các đồng nghiệp rất say mê.
Vậy những chuyển động điểm đó là gì?
Đó đơn giản là con người.
Con người di chuyển trong nhà, ở văn phòng, khi đi shopping, đi du lịch
khắp nơi mình sống và khắp thế giới.
Nếu có thể hiểu được những chuyển động ấy chẳng phải sẽ vô cùng thú vị sao?
Hiểu được những hình thái, ý nghĩa và bản chất của nó là gì.
May thay, công nghệ ngày nay
đã cho phép ghi lại những số liệu về con người một cách rất tuyệt vời.
Nào là các thiết bị cảm ứng, camera, rồi các ứng dụng,
đã cho phép ghi lại những chuyển động của con người một cách cực kỳ chi tiết.
Và một nơi lý tưởng nhất để ghi lại chuyển động của con người
đó là ở các trận đấu thể thao.
Thế là từ bóng rổ, bóng chày, bóng bầu dục đến bóng đá,
chúng tôi lắp thiết bị khắp sân vận động và trên cơ thể vận động viên
để ghi lại từng tích tắc chuyển động một.
Đến đây chắc các bạn cũng đoán được công việc của chúng tôi rồi
đó là nghiên cứu những vận động viên
như những chuyển động điểm.
Chúng tôi thu được cả núi chuyển động điểm nhưng những dữ liệu thô ấy
rẩt khó nghiên cứu và không đáng quan tâm lắm.
Cái có giá trị trong đó, là những điều huấn luyện viên luôn muốn biết,
mà không thể biết được vì họ không thể theo dõi các trận đấu
từng giây một, không thể nhớ được hết và xử lý hết.
Bởi vì con người không thể làm được điều đó.
Nhưng máy móc thì có thể.
Vấn đề ở chỗ máy móc không thể hiểu được trận đấu như một huấn luyện viên,
ít nhất cho đến nay là chưa.
Vậy chúng tôi đã dạy máy móc hiểu được những gì?
Đầu tiên là những thứ đơn giản trước.
Ví dụ như chuyền bóng, ném bóng, rồi bắt bóng bật bảng,
những kiến thức cơ bản nhất đã.
Sau đó chúng tôi tiếp tục đến những thứ phức tạp hơn,
ví dụ như đè chiếm vị trí, phối hợp yểm trợ, rồi cô lập.
Nếu bạn không biết thì cũng không sao, người chơi nghiệp dư là đã biết rồi.
Đến nay thiết bị của chúng tôi đã hiểu được những hành động phức tạp
như di chuyển tạo khoảng trống, wide pin,
những kỹ thuật của dân nhà nghề.
Vậy là thiết bị của chúng tôi đã hiểu được trận đấu như một huấn luyện viên rồi.
Vậy chúng tôi đã làm thế nào?
Nếu hỏi một huấn luyện viên phối hợp yểm trợ là gì,
rồi lấy những gì họ mô tả
đem mã hoá như một thuật toán, kết quả chắc kinh khủng luôn.
Bởi vì họ sẽ bảo, phối hợp yểm trợ là một điệu khiêu vũ giữa 4 cầu thủ
hai người tấn công, và hai người phòng thủ.
Cơ bản nó là như thế này.
Một trong hai cầu thủ tấn công sẽ không giữ bóng.
Cầu thủ đó sẽ ở bên cạnh để yểm trợ cho cầu thủ có bóng.
Và cầu thủ đó sẽ ở vị trí này.
Cả hai cầu thủ sẽ cùng di chuyển đến rổ. Đấy, chỉ có thế thôi.
(Khán giả cười)
Đó là một ví dụ về một thuật toán tồi.
Nếu cầu thủ yểm trợ, từ chuyên môn là cầu thủ cản
di chuyển gần cầu thủ có bóng, nhưng không dừng lại,
thì có thể không phải là phối hợp yểm trợ.
Hoặc cầu thủ đó có dừng lại, nhưng quá xa cầu thủ có bóng,
thì có thể cũng không phải là phối hợp yểm trợ.
Hoặc cầu thủ đó ở gần, và có dừng lại,
nhưng hai cầu thủ đó ở vị trí dưới rổ, thì cũng không phải là phối hợp yểm trợ.
Nhưng tất cả những cái đó rất dễ đánh giá sai.
Bởi vì khoảng thời gian, khoảng cách, và vị trí của cầu thủ
phải xác định cực kỳ chính xác.
May thay, nhờ có máy móc, chúng ta có thể mô tả những gì đã biết
một cách phi thường.
Thiết bị này làm việc như thế nào, bằng việc ghi lại các mẫu có sẵn.
Chúng tôi đến chỗ bạn thiết bị, bảo bạn ấy rằng,
"Nhé, thế này là phối hợp yểm trợ, còn thế này là không phải.
Nó khác nhau ở chỗ nào nào?"
Mấu chốt là ở chỗ tìm được đặc điểm để phân biệt được một cách rõ ràng.
Nếu tôi phải dạy cho thiết bị cách để phân biệt
quả táo và quả cam chẳng hạn.
Có lẽ tôi sẽ bảo nó hãy dựa vào màu sắc và hình dạng.
Còn đối với trường hợp này thì nên dựa vào cái gì?
Đặc điểm mấu chốt nào
giúp thiết bị có thể định vị được một biển các chuyển động điểm?
Vì thế, việc tìm ra mối liên hệ giữa vị trí tương đối và tuyệt đối,
khoảng cách, thời gian và vận tốc
là chìa khoá của ngành chuyển động điểm, hay gọi cho đúng ra
theo tên chuyên ngành, là nhận thức hình thái không gian-thời gian.
Nghe có vẻ phức tạp,
nhưng thực ra là nó phức tạp thật.
Vấn đề là ở chỗ, các huấn luyện viên không cần biết
đó có phải là phối hợp yểm trợ hay không.
mà họ muốn biết cầu thủ của họ đã chơi như thế nào.
Vì sao họ muốn biết điều đó? Tôi xin tiết lộ một bí quyết nhà nghề của họ.
Trong ngành bóng rổ hiện đại,
hầu như trận đấu nào cũng sử dụng kỹ thuật này.
Việc thuần thục kỹ thuật phối hợp yểm trợ
là mấu chốt quyết định thắng bại.
Nhưng kỹ thuật này có rất nhiều biến thể
và việc xác định các biến thể của nó là vô cùng quan trọng.
Đó là lý do họ cần một thiết bị thật tốt.
Tôi xin đưa ra một ví dụ.
Hai cầu thủ tấn công và hai cầu thủ phòng vệ.
đang chuẩn bị thực hiện kỹ thuật phối hợp yểm trợ.
Cầu thủ có bóng có thể tiếp nhận hoặc không tiếp nhận phối hợp.
Người đồng đội có thể lật hoặc giật.
Cầu thủ bảo vệ bóng có thể di chuyển phía trên hoặc phía dưới.
Người đồng đội có thể show hoặc play up to touch, hoặc play soft.
Và cùng nhau họ có thể đổi chỗ hoặc tấn công chớp nhoáng.
Mới đầu tôi thậm chí còn không hiểu gì về những điều đó.
Và nếu các cầu thủ di chuyển đúng như thế,
chúng tôi sẽ dễ thở hơn nhiều, nhưng thực tế lại còn khó khăn hơn thế.
Các cầu thủ dao động rất nhiều, khiến cho việc xác định những biến thể
với độ chính xác cao, cả về tính chính xác,
và khả năng truy vấn, trở nên rất khó khăn
nhưng có thế các huấn luyện viên mới có thể tin tưởng chúng tôi được.
Nhưng cho dù những đặc điểm không gian-thời gian có khó khăn đến đâu
chúng tôi đã vượt qua hết.
Các huấn luyện viên đã tin tưởng chúng tôi trong việc xác định những biến thể ấy.
Chúng tôi đã tiến đến mức hầu như tất cả các ứng cử viên
tham gia vào giải NBA năm nay
đều sử dụng phần mềm của chúng tôi, được cài đặt trên một thiết bị
hiểu được những chuyển động của bóng rổ.
Không chỉ có vậy, chúng tôi đã có thể đưa ra những lời khuyên về chiến thuật
giúp đội bóng chiến thắng các trận đấu quan trọng.
Cảm giác được một huấn luyện viên đã 30 năm trong nghề
hỏi ý kiến thiết bị của chúng tôi thật sự rất tự hào.
Không chỉ có phối hợp yểm trợ, nó còn biết nhiều hơn thế.
Lúc đầu nó chỉ hiểu được những thứ đơn giản,
nhưng dần dần đã hiểu được những thứ phức tạp hơn.
Giờ đây nó đã biết rất nhiều thứ rồi.
Nói thẳng tôi thậm chí còn không hiểu mấy những cái nó làm
Tất nhiên đôi khi máy móc có thể thông minh hơn con người,
chúng tôi vẫn băn khoăn, liệu nó có thể biết nhiều hơn cả huấn luyện viên không?
Liệu nó có biết nhiều hơn cả con người không?
Hoá ra là có.
Huấn luyện viên luôn muốn cầu thủ có được những cú ném tốt.
Nếu cầu thủ đang ở gần rổ
mà không có đối thủ nào xung quanh thì quá đơn giản.
Nhưng nếu cầu thủ ở quá xa rổ, lại bị nhiều đối thủ kèm thì khó mà ném tốt được.
Nhưng về định tính, chưa ai xác định được tình huống tốt/không tốt đến mức nào.
Cho đến khi thiết bị này ra đời.
Điều mà chúng tôi làm được, là sử dụng các đặc điểm không gian-thời gian
Chúng tôi quan sát từng cú ném một.
Chúng tôi có thể quan sát được từ vị trí của cú ném, góc hướng rổ,
đến vị trí của các đối thủ phòng vệ, khoảng cách của họ,
góc đứng của họ.
Nếu có nhiều đối thủ, chúng tôi quan sát được họ di chuyển như thế nào
và dự đoán được loại ném.
Chúng tôi dựa vào vận tốc của họ để xây dựng một mô hình dự đoán
khả năng ghi điểm của cú ném đó.
Vì sao điều này lại quan trọng?
Nếu trước đây cú ném chỉ là cú ném thôi
thì bây giờ chúng tôi phân tích nó thành hai yếu tố
chất lượng của cú ném và chất lượng của cầu thủ
Đây là một biểu đồ bong bóng. Đã là TED thì phải có biểu đồ bong bóng chứ.
(Khán giả cười)
Đây là các cầu thủ NBA.
Kích cỡ của bong bóng là kích cỡ của cầu thủ, và màu sắc là vị trí.
Trục X thể hiện khả năng ghi điểm của cú ném.
Các cầu thủ bên trái thực hiện các cú ném khó,
Các cầu thủ bên phải thực hiện các cú ném dễ.
Trục Y thể hiện năng lực của cầu thủ.
Các cầu thủ giỏi ở phía trên, cầu thủ kém ở phía dưới.
Ví dụ, trước đây bạn chỉ biết một cầu thủ nào đó
đã thực hiện cú ném có 47% khả năng ghi điểm
bạn chỉ biết được có thế.
Nhưng hôm nay, tôi có thể cho bạn biết cầu thủ đó đã thực hiện một cú ném
mà một cầu thủ NBA bình thường có thể đạt được 49%
và anh ta ném kém hơn 2%.
Điều này rất quan trọng bởi vì có rất nhiều những cú ném kém như vậy.
nên cần phải biết được
cú ném của cầu thủ mà bạn đang định ký hợp đồng 100tr đôla đó
là cú ném tồi của một cầu thủ giỏi
hay cú ném tốt của một cầu thủ kém.
Thiết bị này không thay đổi cách chúng ta nhìn nhận cầu thủ
nhưng thay đổi cách chúng ta nhìn nhận trận đấu.
Xin kể một câu chuyện, cách đây vài năm trong một trận chung kết giải NBA
Đội Miami đang thua 3 điểm mà chỉ còn 20 giây
Họ sắp vuột mất chức vô địch đến nơi.
Một anh bạn trẻ tên là LeBron James xông lên thực hiện cú ném 3 điểm
Ném không trúng.
Đồng đội của anh ta, Chris Bosh đã bắt bóng bật bảng
chuyền cho một cầu thủ khác là Ray Allen.
Anh ta ghi 3 điểm. Rồi họ chơi bù giờ.
Đội Miami thắng trận đó và giành chức vô địch.
Đó là một trong những trận đấu hay nhất trong lịch sử bóng rổ.
Việc tính toán được khả năng ghi điểm của mỗi cầu thủ
trong từng giây một
và khả năng họ bắt được bóng bật bảng từng giây một
sẽ lý giải khoảnh khắc ấy bằng một phương pháp trước kia chưa từng có.
Rất tiếc tôi không được phép sử dụng đoạn băng đó ở đây.
Nhưng để các bạn hình dung được, chúng tôi đã đóng lại tình huống ấy
trong trận bóng của công ty khoảng 3 tuần trước.
(Khán giả cười)
Chúng tôi đã dựng lại các phân tích dẫn đến các chỉ đạo trong tình huống đó.
Đây, đây là đội bóng công ty chúng tôi. Đây là Chinatown ở Los Angeles,
ở công viên mà chúng tôi hay chơi vào cuối tuần.
Chúng tôi đang dựng lại khoảnh khắc của Ray Allen hồi ấy
và các phân tích mà thiết bị đã làm.
Và đây là cú ném huyền thoại ấy.
Tôi sẽ cho các bạn xem khoảnh khắc ấy
và tất cả những chỉ đạo của huấn luyện viên.
Chỉ khác đây là chúng tôi, thay vì là cầu thủ chuyên nghiệp,
và tôi sẽ là bình luận viên.
Các bạn chịu khó nhé.
Đây là đội Miami.
Đang bị dẫn 3 điểm.
Còn 20 giây.
Jeff chuyền bóng.
Josh đã bắt được, chuẩn bị ném cú 3 điểm!
(Thiết bị tính toán khả năng ghi điểm)
(Chất lượng ném)
(Khả năng bắt bóng bật bảng)
Không trúng!
(Khả năng bắt bóng bật bảng)
Noel bắt đi.
Chuyền cho Daria.
(Chất lượng ném)
Cú 3 điểm - xong!
Trận hoà với 5 giây còn lại.
Đám đông cuồng lên.
(Khán giả cười)
Đại loại khoảnh khắc đó là như vậy.
(Khán giả vỗ tay)
Đại loại thôi.
(Khán giả vỗ tay)
Trong các giải NBA có khoảng 9% khả năng xảy ra những khoảnh khắc như vậy.
Chúng tôi tính toán được và còn tính toán được nhiều thứ nữa.
Nhưng tôi không nói cho các bạn chúng tôi đã phải đóng lại mấy lần mới đạt đâu.
(Khán giả cười)
Thôi được tôi nói. 4 lần .
(Khán giả cười)
Daria cậu làm tốt lắm.
Nhưng điều quan trọng trong đoạn băng đó
không phải là những chỉ đạo từ cánh gà của huấn luyện viên.
Bạn không cần là huấn luyện viên mới theo dõi được các chuyển động.
Bạn không cần là cầu thủ chuyên nghiệp mới có phân tích các chuyển động của mình.
Thậm chí, bạn không cần phải chơi thể thao bởi bạn tạo ra chuyển động ở khắp nơi.
Bạn chuyển động trong nhà mình,
trong công sở,
khi đi shopping, khi đi du lịch
khắp nơi bạn sống
và khắp thế giới.
Thiết bị này có thể giúp được gì?
Không phải nhận dạng kỹ thuật phối hợp yểm trợ nữa,
mà xác định khoảnh khắc và báo cho tôi biết
khi nào con tôi bước bước đi đầu tiên.
Cháu sắp biết đi rồi đấy các bạn ạ.
Hay giúp chúng ta sử dụng các toà nhà tốt hơn, quy hoạch thành phố tốt hơn.
Tôi tin rằng với sự phát triển của khoa học chuyển động điểm,
Chúng ta sẽ chuyển động tốt hơn, thông minh hơn và sẽ tiến về phía trước.
Xin cám ơn các bạn rất nhiều.
(Khán giả vỗ tay)