נבחרת ישראל בכדורגל שוב כשלה במאמציה להעפיל לאליפות אירופה, אחרי שהפסידה ביום חמישי 4:1 לאיסלנד. יש סיבות רבות לכישלון, אבל אחת מהן חוזרת על עצמה בכל קמפיין – חוסר היכולת של ההגנה הישראלית להתמודד עם מצבים נייחים, ובעיקר עם קרנות. שינויי הרכב, מערכים שונים, מאמנים מגוונים – כל אלה לא הצליחו לרפא את המחלה הזו של הנבחרת.
באופן מקרי – יממה בלבד לפני אותו משחק – פורסם בכתב העת המדעי Nature Communications כי חברת DeepMind – חברה בריטית לפיתוח בינה מלאכותית, שנרכשה על ידי גוגל בשנת 2014 – פיתחה מאמן ממוחשב שיודע להתמודד עם התחלואים האלה בדיוק.
"דיפ מיינד" הצליחה, באמצעות מערכת הבינה המלאכותית שלה – TacticAI – לנתח ולחזות במדויק את תוצאות הקרנות בכדורגל – ולספק הצעות טקטיות ריאליות ומדויקות לשחקנים כמו היכן להתמקם ואיך להיערך לבעיטות קרן.
כרגע הדגש במערכת הוא על שיפור הצד ההתקפי, אבל הממצאים בהחלט עשויים לסייע בעתיד גם לשחקני ההגנה. מפתחי המערכת אימנו ובחנו את TacticAI באמצעות מערך נתונים הכולל 7,176 הרמות קרן שבוצעו בעונות הקודמות בפרמייר ליג – ליגת הכדורגל הבכירה באנגליה. הנתונים סופקו למערכת על ידי מועדון הכדורגל ליברפול.
![מנכ"ל אלפאבית סונדאר פיצ'אי מתייחס לטכנולוגיה של "דיפ מיינד" באירוע של גוגל בקליפורניה, 10 במאי 2023 (צילום: AP Photo/Jeff Chiu, File)](https://static.zman.co.il/www/uploads/2024/03/AP23339775018223.jpg "מנכ"ל אלפאבית סונדאר פיצ'אי מתייחס לטכנולוגיה של "דיפ מיינד" באירוע של גוגל בקליפורניה, 10 במאי 2023 (צילום: AP Photo/Jeff Chiu, File)")
"דיפ מיינד" עובדת כבר שלוש שנים בשיתוף פעולה עם שלושה מומחים בכירים בניתוח נתונים, אנליסט וידאו, ועוזר מאמן ממועדון ליברפול. שיתוף הפעולה כולל גם ניתוח בעיטות פנדל, מה שאולי היה מועיל לערן זהבי, שהחטיא ברגע המכריע מול האיסלנדים.
למעשה, הטכנולוגיה של "דיפ מיינד" מסייעת בשיפור ובניתוח של בעיטות חופשיות מכל חלקי המגרש – תחום כואב של הנבחרת. בינה מלאכותית תוכל לשמש גם צוותי אימון בענפי ספורט קבוצתיים אחרים במצבי משחק מושעים.
לפי החברה, במהלך הניסוי האחרון נמצא כי המומחים בליברפול אימצו את האסטרטגיות של TacticAI בכ־90% מהמקרים ביחס לאסטרטגיות שמומשו בפועל במשחקים
לפי החברה, במהלך הניסוי האחרון נמצא כי המומחים בליברפול אימצו את האסטרטגיות של TacticAI בכ־90% מהמקרים ביחס לאסטרטגיות שמומשו בפועל במשחקים. לטענת מפתחי "דיפ מיינד" מדובר בהוכחה שהמערכת שלהם מספקת "יעוץ מועיל, מציאותי ומדויק".
אבל "דיפ מיינד" היא ממש לא החברה היחידה שיודעת לנתח באמצעות בינה מלאכותית מהלכי משחק. עוד ועוד חברות מתחרות כעת על השליטה בשוק הזה. "Kitman Labs", למשל, פיתחה מערכת לניתוח נתוני ביצועים של שחקנים תוך שימוש בבינה מלאכותית.
"STATSports" מצדה פיתחה מערכת GPS ומשתמשת בבינה מלאכותית כדי לנתח את נתוני התנועה ולספק למאמנים תובנות לגבי שיפור ביצועי השחקנים. יש עוד עשרות חברות דומות, בהן גם ישראליות.
אין זה מקרי שכל כך הרבה חברות משקיעות מאמץ רב בתחום. הטכנולוגיה הקשורה לאימונים עושה כרגע את צעדיה הראשונים – ויש בה פוטנציאל רווח עצום. חברת "Techvion" – שנחשבת למובילה במחקרי שוק – חוזה כי שוק אימון הספורט העולמי יצמח ב־4.18 מיליארד דולר בשנים 2023–2028 ויגרד את ה־20 מיליארד דולר בשנה.
חברות לפיתוח מערכות בינה מלאכותית – שיהיו הראשונות להשתלט על שוק זה או על חלקים ממנו – יוכלו לקבוע את הסטנדרטים וגם להחזיק במידע רב שאפשר יהיה למכור או להשתמש בו לצורך שיפור מוצריהן
ההערכה היא שבאופן הדרגתי טכנולוגיית בינה מלאכותית תשנה את אופן המשחק. חברות לפיתוח מערכות בינה מלאכותית – שיהיו הראשונות להשתלט על שוק זה או על חלקים ממנו – יוכלו לקבוע את הסטנדרטים וגם להחזיק במידע רב שאפשר יהיה למכור או להשתמש בו לצורך שיפור מוצריהן.
כבר היום קבוצות הכדורגל מחזיקות מידע רב על השחקנים שלהן, הודות למערכות GPS המולבשות על השחקנים באמצעות גוזיה בזמן המשחק. הנתונים מאפשרים לקבל מידע פרטני על מרחקי ריצה, מהירות, קצב הלב, המרחק בין השחקנים ומיקומים על המגרש.
מערכות בינה מלאכותית מתקדמות מאפשרות לעבד את הנתונים הללו ולספק נתונים סטטיסטיים מדויקים, כמו למשל מתי גובר הסיכוי של שחקן מסוים להיפצע או באיזה דקה כדאי להחליף כל שחקן, אם בכלל.
אבל המידע הזה לא עוזר רק לקבוצות עצמן, אלא יכול להיות קריטי גם עבור היריבות שלהן. מערכת בינה מלאכותית תוכל לחשוף למשל שהמגן הימני בקבוצה היריבה מתעייף מאוד בדקה ה־80 וממעט לעלות להתקפה בזמן הזה.
בדיוק כפי שחברות ענק כמו מטא ואלפאבית עושות היום רווחי עתק ממכירת מידע שאגרו על הגולשים עצמם – חברות בינה מלאכותית בספורט יוכלו לעשות הון רב ממכירת מאגרי נתונים על שחקנים בעתיד למועדונים
זה יאפשר למאמן הקבוצה השנייה להכניס שחקן התקפי יותר וטרי באותו צד של המגן. במקרה של נבחרת ישראל, למשל, השחקנים יוכלו לקבל יעוץ היכן להתמקם בקרנות כדי לספק הגנה אופטימלית מול שחקנים ספציפיים.
אבל יותר מזה, בדיוק כפי שחברות ענק כמו מטא ואלפאבית עושות היום רווחי עתק ממכירת מידע שאגרו על הגולשים עצמם – חברות בינה מלאכותית בספורט יוכלו לעשות הון רב ממכירת מאגרי נתונים על שחקנים בעתיד למועדונים.
גם שוק הסקאוטינג (איתור הכישרונות) עשוי לעבור מהפכה בעקבות כניסת הבינה המלאכותית לתחום. פרופסור דניאל ממרט, המתמחה בניתוח מידע בספורט, טוען שרק כ־10% מהמועדונים המקצועיים משתמשים כיום בניתוחי מידע לצורך סקאונטינג.
לטענתו, התחום יתפוצץ בשנים הקרובות. בשלב מסוים לכל הליגות יהיו את הנתונים האלה, כך שכל צוות אימון יוכל לעשות חיפוש של שחקנים לפי מדדים מסוימים שהמועדון יבחר – כמעט כמו חיפוש מתקדם שעושים בגוגל.
חדשות טובות: עושה רושם כי עבור תחלואים כמו ספיגת שערים ממצבים נייחים זה בהחלט יוכל לסייע. חדשות רעות: בינה מלאכותית פחות תוכל לעזור בהחלפת בינה אנושית, לפחות זו הנמצאת בהתאחדות לכדורגל
לפי החזון של ממרט, כל צוות כזה יוכל לצפות בסרטוני וידאו של עשרת שחקנים שיעלו כמתאימים ביותר במנוע החיפוש של אותה בינה מלאכותית – ואז להחליט אם להמשיך בתהליך הרכישה שלהם או לוותר.
בחזרה לנבחרת ישראל בכדורגל. האם מאמן וירטואלי ב־AI באמת יוכל לעשות את השינוי המיוחל ולגרום לנבחרת לעלות סוף סוף לטורניר כדורגל גדול אחרי יותר מ־50 שנה?
החדשות הטובות הן שעושה רושם כי עבור תחלואים כמו ספיגת שערים ממצבים נייחים זה בהחלט יוכל לסייע. החדשות הרעות – בינה מלאכותית פחות תוכל לעזור בהחלפת הבינה האנושית – לפחות זו הנמצאת בהתאחדות לכדורגל, שעד היום לא מסוגלת לפתח תשתית שתייצר את הדור הבא של הכדורגלנים, שיוכל להתמודד בנבחרת כשווים מול שווים עם נבחרות ברמות הגבוהות בעולם.
תגובות עכשיו הזמן לומר את דעתך
תגובתך פורסמה! שתפו את עמוד הפרופיל שלכם