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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.95,0:00:04.94,Default,,0000,0000,0000,,我和我的同事对移动圆点\N背后的科学非常着迷。
Dialogue: 0,0:00:04.94,0:00:06.16,Default,,0000,0000,0000,,那么这些小圆点是什么呢？
Dialogue: 0,0:00:06.16,0:00:07.42,Default,,0000,0000,0000,,就是我们自己。
Dialogue: 0,0:00:07.42,0:00:12.35,Default,,0000,0000,0000,,我们在家里，办公室里来回走动，
Dialogue: 0,0:00:12.35,0:00:14.96,Default,,0000,0000,0000,,也在世界各地旅行和购物。
Dialogue: 0,0:00:14.96,0:00:18.88,Default,,0000,0000,0000,,如果我们能弄清这些移动，
Dialogue: 0,0:00:18.88,0:00:22.29,Default,,0000,0000,0000,,并从中发现规律，意义并提出见解，\N不是一件很棒的事吗？
Dialogue: 0,0:00:22.29,0:00:24.88,Default,,0000,0000,0000,,很幸运的是，\N我们生活在这么一个时代，
Dialogue: 0,0:00:24.88,0:00:28.82,Default,,0000,0000,0000,,我们非常擅长捕捉关于自身的信息。
Dialogue: 0,0:00:28.82,0:00:32.46,Default,,0000,0000,0000,,不管是通过传感器，视频，或软件应用，
Dialogue: 0,0:00:32.46,0:00:35.30,Default,,0000,0000,0000,,我们都能详尽地追踪到个人移动的轨迹。
Dialogue: 0,0:00:36.09,0:00:41.11,Default,,0000,0000,0000,,这就让我们发现，\N最佳的数据来源之一
Dialogue: 0,0:00:41.11,0:00:42.36,Default,,0000,0000,0000,,就是体育运动。
Dialogue: 0,0:00:42.68,0:00:47.97,Default,,0000,0000,0000,,因此无论是篮球、棒球、橄榄球或足球，
Dialogue: 0,0:00:47.97,0:00:52.10,Default,,0000,0000,0000,,我们都可以在场馆内，\N甚至运动员身上装上设备来追踪
Dialogue: 0,0:00:52.10,0:00:53.83,Default,,0000,0000,0000,,他们每个时刻的运动数据。
Dialogue: 0,0:00:53.83,0:00:58.18,Default,,0000,0000,0000,,所以我们要做的\N——你们大概已经猜到了——
Dialogue: 0,0:00:58.18,0:01:00.16,Default,,0000,0000,0000,,就是把运动员的移动
Dialogue: 0,0:01:00.16,0:01:01.59,Default,,0000,0000,0000,,转化成圆点的移动。
Dialogue: 0,0:01:01.95,0:01:06.85,Default,,0000,0000,0000,,所以我们收集了不计其数的移动小圆点，
Dialogue: 0,0:01:06.85,0:01:09.44,Default,,0000,0000,0000,,就像多数原始数据一样，\N难以处理，也没什么趣味。
Dialogue: 0,0:01:09.44,0:01:13.25,Default,,0000,0000,0000,,但数据里面蕴藏着，\N比如篮球教练想知道的事情。
Dialogue: 0,0:01:13.25,0:01:17.23,Default,,0000,0000,0000,,但问题是，除非教练们把每场比赛里\N每一秒数据都记下来再去思考，
Dialogue: 0,0:01:17.23,0:01:19.81,Default,,0000,0000,0000,,否则他们没法从中得到想要的信息。
Dialogue: 0,0:01:19.81,0:01:21.76,Default,,0000,0000,0000,,人类大脑无法做到这件事，
Dialogue: 0,0:01:21.76,0:01:23.07,Default,,0000,0000,0000,,但机器没问题。
Dialogue: 0,0:01:23.66,0:01:27.38,Default,,0000,0000,0000,,然而，机器没办法自己\N以教练的视角去看一场比赛。
Dialogue: 0,0:01:27.38,0:01:30.23,Default,,0000,0000,0000,,直到现在，我们做到了。
Dialogue: 0,0:01:30.23,0:01:32.65,Default,,0000,0000,0000,,那么，\N我们让机器去观察些什么呢？
Dialogue: 0,0:01:33.57,0:01:35.42,Default,,0000,0000,0000,,先从简单的开始。
Dialogue: 0,0:01:35.42,0:01:39.22,Default,,0000,0000,0000,,我们先教会它传球、投篮和篮板球，
Dialogue: 0,0:01:39.22,0:01:41.79,Default,,0000,0000,0000,,这类普通球迷也知道的事。
Dialogue: 0,0:01:41.79,0:01:44.64,Default,,0000,0000,0000,,然后我们开始教它一些\N稍复杂点的事情，
Dialogue: 0,0:01:44.64,0:01:49.38,Default,,0000,0000,0000,,比如落位背打、挡拆和拉开单打。
Dialogue: 0,0:01:49.38,0:01:53.59,Default,,0000,0000,0000,,你们如果不了解这些名词，\N没关系。打球的人大都了如指掌。
Dialogue: 0,0:01:53.59,0:01:58.94,Default,,0000,0000,0000,,迄今为止，我们已经能够让机器理解
Dialogue: 0,0:01:58.94,0:02:02.04,Default,,0000,0000,0000,,下掩护和无球掩护这类复杂的，
Dialogue: 0,0:02:02.04,0:02:04.78,Default,,0000,0000,0000,,只有专业人士才懂的战术。
Dialogue: 0,0:02:04.78,0:02:09.16,Default,,0000,0000,0000,,于是我们已经教会电脑用\N教练的视角去观察数据了。
Dialogue: 0,0:02:10.01,0:02:11.87,Default,,0000,0000,0000,,我们是怎么做到的呢？
Dialogue: 0,0:02:12.51,0:02:15.60,Default,,0000,0000,0000,,如果我让一个教练讲解挡拆，
Dialogue: 0,0:02:15.60,0:02:17.18,Default,,0000,0000,0000,,我会得到一个定义，
Dialogue: 0,0:02:17.18,0:02:21.03,Default,,0000,0000,0000,,如果我把这个定义编码成一个算法\N估计会惨不忍睹。
Dialogue: 0,0:02:21.03,0:02:25.32,Default,,0000,0000,0000,,挡拆就是四个球员之间的舞蹈，
Dialogue: 0,0:02:25.32,0:02:27.24,Default,,0000,0000,0000,,两人进攻，两人防守。
Dialogue: 0,0:02:27.49,0:02:29.12,Default,,0000,0000,0000,,大概是这么个过程：
Dialogue: 0,0:02:29.13,0:02:31.69,Default,,0000,0000,0000,,一个没有带球的进攻球员
Dialogue: 0,0:02:31.69,0:02:34.87,Default,,0000,0000,0000,,跑向持球的防守队员，
Dialogue: 0,0:02:34.87,0:02:36.04,Default,,0000,0000,0000,,站在那里待一会儿，
Dialogue: 0,0:02:36.04,0:02:39.57,Default,,0000,0000,0000,,然后他们一起移动（制造机会），\N嗒哒，这就是挡拆。
Dialogue: 0,0:02:39.57,0:02:41.80,Default,,0000,0000,0000,,（笑声）
Dialogue: 0,0:02:41.80,0:02:44.29,Default,,0000,0000,0000,,这也是个糟糕的算法实例。
Dialogue: 0,0:02:44.91,0:02:49.30,Default,,0000,0000,0000,,如果那个干扰的球员——\N或者叫掩护者——
Dialogue: 0,0:02:49.30,0:02:52.14,Default,,0000,0000,0000,,只是跑过来干扰一下而不停下，
Dialogue: 0,0:02:52.14,0:02:53.94,Default,,0000,0000,0000,,这可能就不是挡拆了。
Dialogue: 0,0:02:54.56,0:02:58.47,Default,,0000,0000,0000,,就算他停下来，\N但停的位置不够接近，
Dialogue: 0,0:02:58.47,0:03:00.29,Default,,0000,0000,0000,,那也不算是挡拆。
Dialogue: 0,0:03:00.64,0:03:03.91,Default,,0000,0000,0000,,或者，就算他足够近，而且停下来，
Dialogue: 0,0:03:03.91,0:03:07.23,Default,,0000,0000,0000,,但他是在篮下完成的\N那也不算挡拆。
Dialogue: 0,0:03:07.46,0:03:09.61,Default,,0000,0000,0000,,或者我可能错了，\N这些都是挡拆。
Dialogue: 0,0:03:09.61,0:03:14.52,Default,,0000,0000,0000,,是否是挡拆要根据发生的时间、\N球员间距、位置而定，
Dialogue: 0,0:03:14.52,0:03:16.10,Default,,0000,0000,0000,,这些都很难去界定。
Dialogue: 0,0:03:16.58,0:03:21.48,Default,,0000,0000,0000,,幸运的是，有了机器学习技术，\N我们就能超越自身的能力
Dialogue: 0,0:03:21.48,0:03:23.34,Default,,0000,0000,0000,,来描述我们已知的事物。
Dialogue: 0,0:03:23.34,0:03:25.76,Default,,0000,0000,0000,,这个技术要如何实现呢？\N举个例子：
Dialogue: 0,0:03:25.76,0:03:28.59,Default,,0000,0000,0000,,我们对机器说，\N“早上好，机器。
Dialogue: 0,0:03:29.08,0:03:32.44,Default,,0000,0000,0000,,这儿有些挡拆例子，还有一些不是。
Dialogue: 0,0:03:32.72,0:03:35.09,Default,,0000,0000,0000,,你来找出不同点吧。”
Dialogue: 0,0:03:35.09,0:03:38.87,Default,,0000,0000,0000,,这其中的关键是电脑能找出\N区别两者的特征来。
Dialogue: 0,0:03:38.87,0:03:40.71,Default,,0000,0000,0000,,所以如果我要教会机器
Dialogue: 0,0:03:40.71,0:03:41.84,Default,,0000,0000,0000,,辨别苹果和橘子，
Dialogue: 0,0:03:41.84,0:03:44.55,Default,,0000,0000,0000,,我可能会说：\N“不妨用颜色和形状来区分吧？”
Dialogue: 0,0:03:44.55,0:03:47.51,Default,,0000,0000,0000,,而目前要解决的问题就是，\N要区分事物的特征是什么？
Dialogue: 0,0:03:47.51,0:03:48.85,Default,,0000,0000,0000,,电脑需要掌握的整个
Dialogue: 0,0:03:48.85,0:03:52.53,Default,,0000,0000,0000,,移动圆点世界的关键特征是什么？
Dialogue: 0,0:03:52.53,0:03:57.38,Default,,0000,0000,0000,,搞清楚所有这些相对位置、\N绝对位置、距离、时机、
Dialogue: 0,0:03:57.38,0:03:59.26,Default,,0000,0000,0000,,速率之间的关系——
Dialogue: 0,0:03:59.44,0:04:04.41,Default,,0000,0000,0000,,就是移动圆点科学的真正关键所在，\N换成专业术语，
Dialogue: 0,0:04:04.41,0:04:07.93,Default,,0000,0000,0000,,我们喜欢称之为：时空模式识别。
Dialogue: 0,0:04:07.93,0:04:10.82,Default,,0000,0000,0000,,因为首先，你要让它听起来\N很难懂，很专业——
Dialogue: 0,0:04:10.83,0:04:12.42,Default,,0000,0000,0000,,因为事实的确如此。
Dialogue: 0,0:04:12.42,0:04:15.52,Default,,0000,0000,0000,,对于NBA教练们来说，判断是否是
Dialogue: 0,0:04:15.52,0:04:17.26,Default,,0000,0000,0000,,挡拆并不是关键，
Dialogue: 0,0:04:17.26,0:04:19.53,Default,,0000,0000,0000,,而这个挡拆是怎么发生的\N才是他们关注的。
Dialogue: 0,0:04:19.53,0:04:22.68,Default,,0000,0000,0000,,为何教练们如此关心这一点？\N这儿我要解释一下。
Dialogue: 0,0:04:22.68,0:04:24.40,Default,,0000,0000,0000,,在现代的篮球比赛中，
Dialogue: 0,0:04:24.40,0:04:27.08,Default,,0000,0000,0000,,挡拆几乎是最重要的战术。
Dialogue: 0,0:04:27.08,0:04:29.24,Default,,0000,0000,0000,,了解如何使用以及怎样防守挡拆，
Dialogue: 0,0:04:29.24,0:04:32.43,Default,,0000,0000,0000,,基本上是比赛输赢的关键。
Dialogue: 0,0:04:32.43,0:04:36.20,Default,,0000,0000,0000,,因此挡拆的步伐多种多样，
Dialogue: 0,0:04:36.20,0:04:39.83,Default,,0000,0000,0000,,能够识别这些不同的形式\N是非常重要的，
Dialogue: 0,0:04:39.83,0:04:42.29,Default,,0000,0000,0000,,这就是为什么我们对\N机器的智能性要求相当高。
Dialogue: 0,0:04:42.29,0:04:44.06,Default,,0000,0000,0000,,举个例子。
Dialogue: 0,0:04:44.06,0:04:45.97,Default,,0000,0000,0000,,这儿有两个进攻队员和\N两个防守队员，
Dialogue: 0,0:04:45.97,0:04:47.94,Default,,0000,0000,0000,,他们准备开始实施挡拆。
Dialogue: 0,0:04:47.94,0:04:52.10,Default,,0000,0000,0000,,那么持球人既可以选择利用挡拆，\N也可以放弃挡拆，
Dialogue: 0,0:04:52.10,0:04:55.11,Default,,0000,0000,0000,,他的队友可以拆向篮下，\N或撤到一个无人盯防的空位。
Dialogue: 0,0:04:55.11,0:04:58.08,Default,,0000,0000,0000,,防守持球者的人可以上前绕过掩护，\N或者从后方绕过掩护。
Dialogue: 0,0:04:58.08,0:05:02.72,Default,,0000,0000,0000,,而他的队友则可以探出补防，或保持\N近距离防守，亦或者向后消极防守。
Dialogue: 0,0:05:02.72,0:05:05.35,Default,,0000,0000,0000,,两个防守球员也可以换防，或者包夹。
Dialogue: 0,0:05:05.35,0:05:08.10,Default,,0000,0000,0000,,一开始的时候我也不是很懂这些，
Dialogue: 0,0:05:08.10,0:05:11.80,Default,,0000,0000,0000,,如果每个人都能沿着箭头方向移动，\N事情就好办多了。
Dialogue: 0,0:05:11.80,0:05:15.77,Default,,0000,0000,0000,,这会让我们的工作简单很多，\N但往往这些移动非常杂乱。
Dialogue: 0,0:05:15.77,0:05:20.100,Default,,0000,0000,0000,,球场上会发生很多突然的变动，\N要在查准率和查全率方面
Dialogue: 0,0:05:20.100,0:05:22.62,Default,,0000,0000,0000,,准确识别这些变化
Dialogue: 0,0:05:22.62,0:05:24.78,Default,,0000,0000,0000,,是相当困难的，
Dialogue: 0,0:05:24.78,0:05:28.39,Default,,0000,0000,0000,,但只有这样，\N才能让专业教练相信你的技术。
Dialogue: 0,0:05:28.39,0:05:31.47,Default,,0000,0000,0000,,尽管在准确的时空特性识别上\N困难重重，
Dialogue: 0,0:05:31.47,0:05:33.08,Default,,0000,0000,0000,,我们还是成功地做到了。
Dialogue: 0,0:05:33.08,0:05:37.24,Default,,0000,0000,0000,,教练相信我们的机器\N能够识别这些变化。
Dialogue: 0,0:05:37.48,0:05:40.98,Default,,0000,0000,0000,,目前，我们已经推出了\N相关的识别软件，几乎每个
Dialogue: 0,0:05:40.98,0:05:42.76,Default,,0000,0000,0000,,觊觎今年NBA总冠军的球队，
Dialogue: 0,0:05:42.76,0:05:47.07,Default,,0000,0000,0000,,都在使用我们的这款软件，\N其功能就是通过机器
Dialogue: 0,0:05:47.07,0:05:49.87,Default,,0000,0000,0000,,识别篮球领域的移动。
Dialogue: 0,0:05:49.87,0:05:54.100,Default,,0000,0000,0000,,不仅如此，\N我们还对如何改善战术提供建议，
Dialogue: 0,0:05:54.100,0:05:58.48,Default,,0000,0000,0000,,并帮助球队赢得过重要的比赛。
Dialogue: 0,0:05:58.48,0:06:01.76,Default,,0000,0000,0000,,能够让联盟中执教30年的\N老教练愿意听取
Dialogue: 0,0:06:01.76,0:06:05.25,Default,,0000,0000,0000,,机器提供的意见，这太让人激动了。
Dialogue: 0,0:06:05.87,0:06:08.33,Default,,0000,0000,0000,,不仅仅局限于挡拆，\N更让我们兴奋的是
Dialogue: 0,0:06:08.33,0:06:10.44,Default,,0000,0000,0000,,我们让电脑从简单的事情着手，
Dialogue: 0,0:06:10.44,0:06:12.25,Default,,0000,0000,0000,,逐渐学会了更复杂的事物，
Dialogue: 0,0:06:12.25,0:06:14.06,Default,,0000,0000,0000,,如今它已经掌握了丰富的知识。
Dialogue: 0,0:06:14.06,0:06:17.45,Default,,0000,0000,0000,,老实说，我不大明白它是怎么做到的，
Dialogue: 0,0:06:17.45,0:06:21.21,Default,,0000,0000,0000,,不过就算比我聪明也没什么特别的，
Dialogue: 0,0:06:21.21,0:06:24.88,Default,,0000,0000,0000,,但我们在想，\N机器能否比教练懂得更多呢？
Dialogue: 0,0:06:24.88,0:06:26.94,Default,,0000,0000,0000,,它能比人类懂得更多吗？
Dialogue: 0,0:06:26.94,0:06:28.70,Default,,0000,0000,0000,,事实上，答案是肯定的。
Dialogue: 0,0:06:28.70,0:06:31.29,Default,,0000,0000,0000,,教练想让球员投出好球。
Dialogue: 0,0:06:31.29,0:06:32.79,Default,,0000,0000,0000,,所以如果我站在篮筐旁边，
Dialogue: 0,0:06:32.79,0:06:34.71,Default,,0000,0000,0000,,周围没人，这就是好的投篮时机。
Dialogue: 0,0:06:34.71,0:06:39.03,Default,,0000,0000,0000,,如果我站得远，而且被对方包围住，\N通常来讲这球投不进。
Dialogue: 0,0:06:39.03,0:06:44.23,Default,,0000,0000,0000,,但我们无法定量衡量这个“好”有多好，\N“差”有多差，
Dialogue: 0,0:06:44.23,0:06:45.36,Default,,0000,0000,0000,,但现在不同了。
Dialogue: 0,0:06:45.77,0:06:48.77,Default,,0000,0000,0000,,同样，我们能做的就是利用时空特性
Dialogue: 0,0:06:48.77,0:06:50.28,Default,,0000,0000,0000,,来分析每次投篮。
Dialogue: 0,0:06:50.28,0:06:53.33,Default,,0000,0000,0000,,我们可以看到：在哪里投篮？\N投篮的角度是多少？
Dialogue: 0,0:06:53.33,0:06:55.82,Default,,0000,0000,0000,,防守方的站位？\N他们间的距离，
Dialogue: 0,0:06:55.82,0:06:57.01,Default,,0000,0000,0000,,以及角度如何？
Dialogue: 0,0:06:57.01,0:07:00.52,Default,,0000,0000,0000,,防守球员不止一名的情况下，\N我们能够通过观察球员的移动
Dialogue: 0,0:07:00.52,0:07:01.90,Default,,0000,0000,0000,,来预测投篮类型。
Dialogue: 0,0:07:01.90,0:07:05.98,Default,,0000,0000,0000,,我们可以根据他们的速度\N建立一个模型，
Dialogue: 0,0:07:05.98,0:07:10.20,Default,,0000,0000,0000,,预测在这些情况下，进球的可能性。
Dialogue: 0,0:07:10.20,0:07:12.13,Default,,0000,0000,0000,,为什么这一点很重要？
Dialogue: 0,0:07:12.13,0:07:14.94,Default,,0000,0000,0000,,因为我们可以通过分析投篮\N这一单一行为得到
Dialogue: 0,0:07:14.94,0:07:17.58,Default,,0000,0000,0000,,不同以往的两种信息：
Dialogue: 0,0:07:17.58,0:07:20.70,Default,,0000,0000,0000,,投篮的质量，以及投手的质量。
Dialogue: 0,0:07:21.68,0:07:24.99,Default,,0000,0000,0000,,我们可以看一下这个气泡图，\N没有气泡图，还算什么TED呢？
Dialogue: 0,0:07:24.99,0:07:26.01,Default,,0000,0000,0000,,（笑声）
Dialogue: 0,0:07:26.01,0:07:27.36,Default,,0000,0000,0000,,这些气泡都是NBA球员。
Dialogue: 0,0:07:27.36,0:07:30.33,Default,,0000,0000,0000,,大小代表球员的体型，\N颜色代表他们的位置。
Dialogue: 0,0:07:30.33,0:07:32.61,Default,,0000,0000,0000,,x轴代表投篮的命中率。
Dialogue: 0,0:07:32.61,0:07:34.62,Default,,0000,0000,0000,,靠左的球员偏向勉强投篮，
Dialogue: 0,0:07:34.62,0:07:37.20,Default,,0000,0000,0000,,靠右的球员会在有空当时才出手。
Dialogue: 0,0:07:37.20,0:07:39.30,Default,,0000,0000,0000,,Y轴代表的是投篮质量。
Dialogue: 0,0:07:39.30,0:07:41.73,Default,,0000,0000,0000,,好投手在上面，较差的在下面。
Dialogue: 0,0:07:41.73,0:07:43.62,Default,,0000,0000,0000,,举个例子，有一个球员的
Dialogue: 0,0:07:43.62,0:07:45.72,Default,,0000,0000,0000,,投篮命中率是47%，
Dialogue: 0,0:07:45.72,0:07:47.36,Default,,0000,0000,0000,,以前你只能知道这么多。
Dialogue: 0,0:07:47.36,0:07:52.24,Default,,0000,0000,0000,,但如今，我能告诉你NBA球员投篮的
Dialogue: 0,0:07:52.24,0:07:54.15,Default,,0000,0000,0000,,平均命中率是49%，
Dialogue: 0,0:07:54.15,0:07:55.89,Default,,0000,0000,0000,,他还低了两个百分点。
Dialogue: 0,0:07:56.27,0:08:00.78,Default,,0000,0000,0000,,因为我们要在众多47%的\N球员中选择一个。
Dialogue: 0,0:08:01.71,0:08:04.34,Default,,0000,0000,0000,,那么重点就在于要搞清楚
Dialogue: 0,0:08:04.34,0:08:08.23,Default,,0000,0000,0000,,让你支付了一大笔美金的人
Dialogue: 0,0:08:08.23,0:08:11.36,Default,,0000,0000,0000,,到底是个经常勉强投篮的神投手，
Dialogue: 0,0:08:11.36,0:08:13.74,Default,,0000,0000,0000,,还是一个愿意空位出手的差投手。
Dialogue: 0,0:08:15.13,0:08:18.51,Default,,0000,0000,0000,,机器分析不只改变了\N我们对球员的看法，
Dialogue: 0,0:08:18.51,0:08:20.38,Default,,0000,0000,0000,,也改变了我们看待比赛的方式。
Dialogue: 0,0:08:20.38,0:08:24.16,Default,,0000,0000,0000,,几年前有一场很激烈的NBA总决赛，
Dialogue: 0,0:08:24.16,0:08:27.31,Default,,0000,0000,0000,,迈阿密落后三分，只剩20秒了。
Dialogue: 0,0:08:27.31,0:08:29.11,Default,,0000,0000,0000,,他们将要失去总冠军了。
Dialogue: 0,0:08:29.11,0:08:32.74,Default,,0000,0000,0000,,一位叫勒布朗詹姆斯的年轻人\N上去想投个三分追平。
Dialogue: 0,0:08:32.74,0:08:33.74,Default,,0000,0000,0000,,但他没投中。
Dialogue: 0,0:08:33.74,0:08:35.80,Default,,0000,0000,0000,,他的队友克里斯波什拿到篮板，
Dialogue: 0,0:08:35.80,0:08:37.79,Default,,0000,0000,0000,,传给另一个队友雷阿伦。
Dialogue: 0,0:08:37.79,0:08:40.06,Default,,0000,0000,0000,,他投中了个三分，比赛进入加时。
Dialogue: 0,0:08:40.06,0:08:42.07,Default,,0000,0000,0000,,最后他们赢了比赛，得了总冠军。
Dialogue: 0,0:08:42.07,0:08:44.97,Default,,0000,0000,0000,,这是篮球比赛中\N最激动人心的时刻之一。
Dialogue: 0,0:08:45.44,0:08:48.80,Default,,0000,0000,0000,,而我们能知道每个球员在每一刻的
Dialogue: 0,0:08:48.80,0:08:49.87,Default,,0000,0000,0000,,投篮命中率
Dialogue: 0,0:08:49.87,0:08:52.14,Default,,0000,0000,0000,,以及抢到篮板的可能性，
Dialogue: 0,0:08:52.14,0:08:56.53,Default,,0000,0000,0000,,这种能力是前所未有的。
Dialogue: 0,0:08:57.62,0:09:00.33,Default,,0000,0000,0000,,有点可惜，\N我无法给大家展示这个精彩片段。
Dialogue: 0,0:09:00.33,0:09:04.74,Default,,0000,0000,0000,,但为了在座的各位，我们在三周前的
Dialogue: 0,0:09:04.74,0:09:07.28,Default,,0000,0000,0000,,篮球周赛上重塑了那经典一刻。
Dialogue: 0,0:09:07.28,0:09:09.61,Default,,0000,0000,0000,,（笑声）
Dialogue: 0,0:09:09.61,0:09:13.21,Default,,0000,0000,0000,,我们也重新加入了\N电脑追踪数据的演示。
Dialogue: 0,0:09:13.21,0:09:17.40,Default,,0000,0000,0000,,这就是我和同事们，\N在洛杉矶的唐人街，
Dialogue: 0,0:09:17.40,0:09:19.10,Default,,0000,0000,0000,,我们每周都会去打球的公园，
Dialogue: 0,0:09:19.10,0:09:21.36,Default,,0000,0000,0000,,我们在重塑雷阿伦时刻，
Dialogue: 0,0:09:21.36,0:09:24.05,Default,,0000,0000,0000,,所有的轨迹都与之相关。
Dialogue: 0,0:09:24.77,0:09:26.34,Default,,0000,0000,0000,,就是这个投篮。
Dialogue: 0,0:09:26.34,0:09:28.87,Default,,0000,0000,0000,,你们会看到这一经典时刻，
Dialogue: 0,0:09:28.87,0:09:31.51,Default,,0000,0000,0000,,以及这一刻背后都发生了什么。
Dialogue: 0,0:09:31.51,0:09:35.22,Default,,0000,0000,0000,,唯一的不同就是\N我们取代了专业球员，
Dialogue: 0,0:09:35.22,0:09:37.83,Default,,0000,0000,0000,,而我取代了专业讲解员。
Dialogue: 0,0:09:37.83,0:09:39.34,Default,,0000,0000,0000,,大家请见谅。
Dialogue: 0,0:09:41.15,0:09:42.30,Default,,0000,0000,0000,,迈阿密。
Dialogue: 0,0:09:42.67,0:09:43.82,Default,,0000,0000,0000,,落后三分。
Dialogue: 0,0:09:44.11,0:09:45.26,Default,,0000,0000,0000,,还有20秒。
Dialogue: 0,0:09:47.38,0:09:48.58,Default,,0000,0000,0000,,杰夫带球。
Dialogue: 0,0:09:50.66,0:09:52.19,Default,,0000,0000,0000,,约什接球，三分出手！
Dialogue: 0,0:09:52.63,0:09:54.48,Default,,0000,0000,0000,,[计算命中率]
Dialogue: 0,0:09:55.28,0:09:56.43,Default,,0000,0000,0000,,[投篮质量]
Dialogue: 0,0:09:57.05,0:09:58.83,Default,,0000,0000,0000,,[篮板球概率]
Dialogue: 0,0:10:00.37,0:10:01.58,Default,,0000,0000,0000,,进不了！
Dialogue: 0,0:10:01.58,0:10:03.02,Default,,0000,0000,0000,,[篮板球概率]
Dialogue: 0,0:10:03.78,0:10:04.100,Default,,0000,0000,0000,,诺尔的篮板。
Dialogue: 0,0:10:04.100,0:10:06.21,Default,,0000,0000,0000,,传回给达丽亚。
Dialogue: 0,0:10:06.51,0:10:09.87,Default,,0000,0000,0000,,[投篮质量]
Dialogue: 0,0:10:10.68,0:10:12.36,Default,,0000,0000,0000,,球进了——三分！
Dialogue: 0,0:10:12.36,0:10:14.52,Default,,0000,0000,0000,,打平了，还剩5秒。
Dialogue: 0,0:10:14.88,0:10:16.56,Default,,0000,0000,0000,,观众们沸腾了！
Dialogue: 0,0:10:16.56,0:10:18.21,Default,,0000,0000,0000,,（笑声）
Dialogue: 0,0:10:18.21,0:10:19.78,Default,,0000,0000,0000,,真实情况大概就是这样。
Dialogue: 0,0:10:19.78,0:10:20.76,Default,,0000,0000,0000,,（掌声）
Dialogue: 0,0:10:20.76,0:10:21.94,Default,,0000,0000,0000,,差不多。
Dialogue: 0,0:10:21.94,0:10:23.68,Default,,0000,0000,0000,,（掌声）
Dialogue: 0,0:10:24.12,0:10:29.58,Default,,0000,0000,0000,,在NBA有9%的概率\N会发生这样的时刻，
Dialogue: 0,0:10:29.58,0:10:31.92,Default,,0000,0000,0000,,我们知道的还有很多。
Dialogue: 0,0:10:31.92,0:10:35.46,Default,,0000,0000,0000,,我是不会告诉你们\N我们尝试了多少次才成功的。
Dialogue: 0,0:10:35.46,0:10:37.25,Default,,0000,0000,0000,,（笑声）
Dialogue: 0,0:10:37.25,0:10:39.01,Default,,0000,0000,0000,,好吧，我还是说吧，四次。
Dialogue: 0,0:10:39.01,0:10:40.05,Default,,0000,0000,0000,,（笑声）
Dialogue: 0,0:10:40.05,0:10:41.66,Default,,0000,0000,0000,,达丽亚，三分球还得努力啊。
Dialogue: 0,0:10:41.66,0:10:45.88,Default,,0000,0000,0000,,但那段视频以及我们对
Dialogue: 0,0:10:45.88,0:10:50.65,Default,,0000,0000,0000,,每场NBA比赛的细微观察\N并不是重点。
Dialogue: 0,0:10:50.65,0:10:55.09,Default,,0000,0000,0000,,事实上，你无需组建\N一个专业团队才能追踪移动。
Dialogue: 0,0:10:55.09,0:10:58.52,Default,,0000,0000,0000,,你也无需成为专业运动员\N去理解那些移动。
Dialogue: 0,0:10:58.52,0:11:02.62,Default,,0000,0000,0000,,而且，这不仅限于运动，\N因为我们无时不刻不在移动。
Dialogue: 0,0:11:03.65,0:11:06.02,Default,,0000,0000,0000,,我们在家里，
Dialogue: 0,0:11:09.43,0:11:11.08,Default,,0000,0000,0000,,在办公室里来回走动，
Dialogue: 0,0:11:12.24,0:11:14.93,Default,,0000,0000,0000,,我们也在世界各地
Dialogue: 0,0:11:17.32,0:11:18.57,Default,,0000,0000,0000,,各个城市
Dialogue: 0,0:11:20.06,0:11:21.68,Default,,0000,0000,0000,,购物旅行。
Dialogue: 0,0:11:23.27,0:11:25.62,Default,,0000,0000,0000,,我们能发现什么？\N我们能学到什么？
Dialogue: 0,0:11:25.62,0:11:27.95,Default,,0000,0000,0000,,或许，除了识别挡拆，
Dialogue: 0,0:11:27.95,0:11:30.91,Default,,0000,0000,0000,,机器还能识别某些时刻，
Dialogue: 0,0:11:30.91,0:11:33.06,Default,,0000,0000,0000,,让我知道我女儿何时\N迈出她的第一步。
Dialogue: 0,0:11:33.06,0:11:35.57,Default,,0000,0000,0000,,她现在随时都有可能学会走路。
Dialogue: 0,0:11:36.14,0:11:40.31,Default,,0000,0000,0000,,或许我们能合理地利用我们的建筑物，\N更加好地规划我们的城市。
Dialogue: 0,0:11:40.31,0:11:44.56,Default,,0000,0000,0000,,我相信随着移动圆点这一科学的发展，
Dialogue: 0,0:11:44.56,0:11:48.20,Default,,0000,0000,0000,,我们能更好地移动，\N更智能地移动，一路向前。
Dialogue: 0,0:11:48.61,0:11:49.87,Default,,0000,0000,0000,,谢谢大家。
Dialogue: 0,0:11:49.87,0:11:54.86,Default,,0000,0000,0000,,（掌声）