Prije nekoliko mjeseci imao sam priliku iz prve ruke svjedočiti koliko je daleko stigao razvoj umjetne inteligencije. U San Franciscu se održavao neobičan dvoboj čovjeka i stroja – u debatiranju. Iako je tada IBM-ovo računalo Project Debater izgubilo od ljudskog šampiona u debatiranju, bilo je fascinantno slušati kako ono secira raspravu, zauzima suprotni stav i smisleno razlaže kompleksne rečenice. Možda mislite da vas računalo ne bi moglo prevariti i predstaviti se kao čovjek, no to se već redovito događa u chatovima korisničkih službi. Stroju je najteže simulirati autentičan govor čovjeka i improvizirati, no zato savršeno funkcionira u sortiranju velikih baza podataka. I to nas dovodi do teme suradnje čovjeka i stroja na jednom posve drugom projektu – nogometnom terenu!
Dakako, stroj još nije došao do faze da može biti nogometni trener, ali tehnologija se uvelike koristi u vrhunskom sportu. Statistika je izuzetno bitan dio taktike u sportu i oduvijek je bila dio igre, samo danas više statistiku ne vodi pomoćni trener, nego – računalo. No, kakva je situacija u amaterskom sportu, može li se tu profitirati koristeći umjetnu inteligenciju? E, to je ove sezone otkrila ekipa engleskog niželigaša FC Leatherheada.
Ovaj je klub iz 7. ranga engleskog nogometa izabran za novi test moćne IBM-ove umjetne inteligencije Watson! U takvim kategorijama, ne igraju profesionalni nogometaši, nego dostavljači, blagajnici, kuhari, djelatnici autosalona ili nekog drugog zanimanja gdje zapravo zarađuju za život, a nogomet im je ljubav i tek možda san za probijanje prema jačem klubu. Dakle, definitivno ekipa koju ne biste odmah povezali s posljednjim krikom tehnologije. Ali, upravo je takav jedan klub prigrlio mogućnosti umjetne inteligencije i s gotovo posljednjeg mjesta pri početku sezone uspio se probiti do 8. mjesta na kraju sezone! U jednom trenutku uspjeli su ostvariti sedam pobjeda kod kuće od devet utakmica, nakon što su prije toga pobijedili samo jednom u šest domaćih utakmica.
Na početku ove neobične, ali vrlo zanimljive suradnje trener Leatherheada Niki Bull imao je jedan bitan uvjet: “Sve što nam date mora biti jednostavno za uporabu. Ni igrači ni mi treneri nećemo imati vremena ni tehnološkog znanja da razumijemo tajne umjetne inteligencije niti nam je to zadaća ili želja”. Stoga im je IBM pripremio sučelje koje koristi prirodni jezik i suradnju vlastitog stručnjaka Joea Pavitta, koji je asistirao nogometašima u treniranju umjetne inteligencije i smislenom izvlačenju konkretnih podataka koji su im koristili u analizi utakmice i poboljšanju igre. Treneri ističu da im je Watson najviše pomogao u potvrđivanju teorija i ideja koje su i sami htjeli provesti. Konkretno to se posebno odnosi na favoriziranje taktike kratkih dodavanja u odnosu na duge lopte. – Dodavanja su bila ključni izazov na početku sezone.
Treneri Nikki i Martin htjeli su uvesti kratka dodavanja, no ispočetka se nije činilo da to uspijeva. Rezultati nisu dolazili i počeli su se pitati je li to bio dobar pristup. I onda su pitali Watsona “pokaži nam naše napade s dugim loptama” i “pokaži nam naše napade bez dugih lopti”. I stvari su bile jasne – naime, podaci su pokazali da je momčad puno učinkovitija kad se drži plana kratkih dodavanja. Prenijeli su te informacije svim igračima i nakon toga su ostvarili najviše pobjeda, pojašnjava za Večernji list Joe Pavitt, IBM-ov Master Inventor za projekt “nogometnog Watsona”. Watson se nije trenerima miješao u sastavljanje početne postave, niti radio bilo kakve igračke zamjene tijekom igre, ali jest pružao mnoštvo detaljnih podataka o učinku svakog igrača.
– Ne mogu suditi koliko smo više bodova osvojili zbog Watsona, je li to više zasluga nas, igrača ili računala. Ne bih rekao da smo zbog Watsona bolje prošli, ali mogu vam reći da nam je računalo sigurno najviše pomoglo u stvaranju boljih, prisnijih i kvalitetnijih odnosa s igračima. A to je ogromna stvar. Znate, kada trener poziva igrača i treba mu reći neku kritiku ili dati ocjenu njegove igre izuzetno je bitno način na koji će to učiniti. Kada igraču objasnite gdje je griješio, i to onda još potkrijepite točnim podacima, on će vas još više cijeniti i sve će učiniti da se popravi – rezimirao je glavni trener Nikki Bull. Njegov igrač Travis Gregory posebno je ozbiljno shvatio digitalnu pomoć koju je dobio i strašno je popravio svoju igru u driblanju i odluku kada treba dodati loptu. Također, Watson im je otkrio na kojem području terena nikako ne smiju izgubiti loptu jer im u protivnom prijeti velika šansa da će primiti gol. Dakle, iako nije bio izravan utjecaj tijekom igre, Watson je definitivno pomogao igračima da bolje paze na ključne trenutke igre. A kada imate statistiku na svojoj strani, i sreća vas nekako češće prati...
