隨著大量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、先進的計算機與分析技術(shù)，如今基于數(shù)字的策略制定已經(jīng)成為體育領(lǐng)域的核心力量。具體而言，AI正在主導(dǎo)其中的決策流程。
來源丨Forbes
編譯丨科技行者
道奇隊的球迷苦苦等待了32年才見證這支隊伍重新拿下世界大賽冠軍。這32年之間，棒球運動無疑發(fā)生了巨大的變化。隨著大量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、先進的計算機與分析技術(shù)，如今基于數(shù)字的策略制定已經(jīng)成為體育領(lǐng)域的核心力量。具體而言，AI(人工智能)正在主導(dǎo)其中的決策流程。
在本屆棒球世界大賽第六場比賽上，這種決策影響力得到再一次證明。當(dāng)時，坦帕灣光芒隊經(jīng)理Kevin Cash毅然換下了當(dāng)時在場上表現(xiàn)完美的投手Blake Snell。
Cash的決定似乎確實來自數(shù)據(jù)，但他的判斷并未奏效。最終，道奇隊在這場比賽中以3-1戰(zhàn)勝了光芒隊。
從這個角度來看，數(shù)據(jù)分析帶來的不只有驚喜，同時也有風(fēng)險與挑戰(zhàn)。
帶著這個問題，我們采訪了AI領(lǐng)域的幾位頂尖人士，下面來看他們的回應(yīng)：
Sheldon Fernandez, Darwin AI公司CEO：
只有馬后炮才能百分之百命中，但Cash臨時決定換下Snell的舉動確實說明將分析結(jié)果凌駕于常識判斷之上可能帶來的問題。在人工智能領(lǐng)域，我們有時會討論“混雜變量”。這類變量掩蓋了影響因素之間的正確關(guān)系，導(dǎo)致由純數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策效果受到影響。以本場比賽為例，數(shù)據(jù)本身也許表明Snell的自責(zé)分(ERA)要比替補隊員Anderson更高，但其中還有某些樣本量或者其他趨勢性因素未能得到充分考慮。
當(dāng)然，“直覺”本身也有嚴(yán)重的弊端。Terry Collins也做出過不夠明智的決定——在2015年世界大賽第5場第9局的比賽中堅持讓Matt Harvey上場。大都會隊的球迷后來為此抱怨了好幾年，并認(rèn)為正是這項錯誤決定導(dǎo)致他們將冠軍拱手贈予堪薩斯城隊。
再有，即使是單從分析的角度出發(fā)，這項決定也同樣難以理解：Snell當(dāng)時狀態(tài)正佳，而替補投手在過去五場比賽中都表現(xiàn)不佳。事實上，Cash回到替補席后，道奇隊的替補們明顯都松了一口氣。這不禁讓我想起一句格言：“分析的意義在于指導(dǎo)決策，而不是替你做出決策。”
Kathy Brunner, Acumen Analytics公司創(chuàng)始人：
擊球手Corey Seager在過去整個賽季對左利手球員保持著0.218的得分，如果單從數(shù)字來看，那他就是一位過去6局比賽中打出73個好球的神人。但單從之前兩周來看，他又連續(xù)6擊未能得分。這兩項數(shù)據(jù)哪個更準(zhǔn)確?其實都不準(zhǔn)確，也可以說都準(zhǔn)確。棒球比賽本身就充滿變數(shù)，隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，當(dāng)前賽季的賽場表現(xiàn)將被逐漸沖淡。面對類似的情況，坦帕灣光芒隊明顯認(rèn)為整個賽季的數(shù)據(jù)比以往幾場比賽的數(shù)據(jù)更重要。事實證明他們判斷有誤，相信在新一年中他們會重新調(diào)整模型，努力做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。
Tim Baumgartner, Laughlin Constable公司分析副總裁：
魔球理論徹底改變了棒球運動。事實證明，精打細算的普通球隊確實可以利用數(shù)據(jù)分析的力量充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，利用科學(xué)的陣容與各大傳統(tǒng)強隊一較高下。
但棒球運動本身既是科學(xué)又是藝術(shù)。體育競技不是冷冰冰的電子表格，坦帕灣隊的數(shù)據(jù)策略告訴他們，首發(fā)投手在第三次面對對方擊球手時往往表現(xiàn)不佳。整個棒球大聯(lián)盟的數(shù)據(jù)支持這一結(jié)論，不少球隊也將此作為不容置疑的真理。
但在第6場冠軍爭奪賽中，這支由數(shù)據(jù)驅(qū)動的球隊無疑過分依賴這一策略。他們的固執(zhí)與僵化，最終讓自己的領(lǐng)先優(yōu)勢與冠軍希望付諸東流。
要說教訓(xùn)，球隊們應(yīng)該反省如何以及何時將定性與定量兩大方法結(jié)合使用。更重要的是，傳統(tǒng)強隊也在利用自己的豐富資源進行同樣的分析，所以未來的對抗除了球員自身以外、也將體現(xiàn)在誰對數(shù)據(jù)趨勢吃得更透方面。
Omri Orgad, Luminati Networks公司北美地區(qū)總經(jīng)理：
就像是《回到未來》里的場景，我們只能在現(xiàn)實中看到一個結(jié)果。但必須承認(rèn)，數(shù)據(jù)分析本身仍然只是一種統(tǒng)計工具。雖然某些決定看似能夠增加光芒隊的獲勝幾率，但其永遠不會是100%的保障。我們不應(yīng)粗暴忽略其他選擇：(1)Snell留在場上，光芒隊仍然落敗;(2)Snell留在場上，光芒隊獲勝。
數(shù)據(jù)與分析是管理人員的工具，但如何使其發(fā)揮積極作用——包括將光芒隊送上冠軍寶座，則是一項嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。畢竟最終贏下比賽的只能是球員，而不是這些數(shù)據(jù)。
Michael Berthold, KNIME公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO：
本輪比賽帶來的教訓(xùn)其實很簡單：使用大量數(shù)據(jù)點得出的決策，并不適合用于預(yù)測獨立事件的未來走向，特別是像棒球世界大賽這類要么贏、要么輸?shù)挠邢藿Y(jié)果場景。這類預(yù)測指向的只是幾率，而非確切結(jié)果。
Cash先生可能掌握著大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，所以他的決策能夠提高球隊的獲勝幾率，但也就僅此而已。很遺憾，事情的走向與他的預(yù)期不同，進展不太順利。但如果繼續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)，他整個職業(yè)生涯中贏下的比賽肯定比其他只靠直覺的人多。如果放眼于未來十年，相信他仍然是一位非常成功的職業(yè)經(jīng)理人。
Saif Ahmed, Kinetica公司機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品負責(zé)人：
隨著我們將分析技術(shù)應(yīng)用于更多現(xiàn)實場景，大家必須消除對于數(shù)據(jù)科學(xué)可預(yù)測性問題的普遍誤解。與其他科學(xué)方法一樣，數(shù)據(jù)分析也是通過可重復(fù)的實驗檢驗自身假設(shè)，而后生成關(guān)于幾率的統(tǒng)計信息。注意，只是幾率而非統(tǒng)一結(jié)果。如果Kevin Cash單憑數(shù)據(jù)模型做出決策，即使影響因素與他的模型完全匹配，成功的幾率也仍然只是個統(tǒng)計數(shù)字——換言之，就算高達99%，實際結(jié)果也很可能落入余下這1%。歸根結(jié)底，大家之所以熱愛體育競技，就是喜歡其中那種不可預(yù)測的魅力。
數(shù)據(jù)科學(xué)在這方面起不到?jīng)Q定性作用，但這并不影響我們將其作為值得依賴的好伙伴。我們可以質(zhì)疑任何單一決策模型，但只要模型中的特征合理且能夠準(zhǔn)確反映過往情況，就應(yīng)該把它納入置信范圍。另外，模型的透明度是關(guān)鍵，我們應(yīng)該有能力觀察模型使用了哪些變量。如果單一模型做出的決策值得懷疑，那么我們應(yīng)該把握機會，重新審視模型本身并引入更多變量以準(zhǔn)確捕捉?jīng)Q定性因素。與其他科學(xué)實驗一樣，數(shù)據(jù)科學(xué)也應(yīng)該是一個動態(tài)的迭代過程。
Joe DosSantos, Qlik公司首席數(shù)據(jù)官：
我們這個行業(yè)很難單純依靠數(shù)據(jù)分析，而體育行業(yè)似乎在這條路上走得太遠、太急了。Cash換下Blake Snell只是體育領(lǐng)域“神奇”決策的又一次例證。美國橄欖球聯(lián)盟球隊陷入“讓分”魔咒，AWS發(fā)布商業(yè)廣告的決策流程也幾乎沒人能夠理解……這一切，都讓數(shù)據(jù)分析逐漸淪為一種玄學(xué)。
魔球理論確實存在，但要在162場比賽這樣龐大的樣本空間內(nèi)才能奏效。統(tǒng)計學(xué)很重要，但心理學(xué)也同樣重要。粗暴換下Snell雖然在數(shù)字層面有其意義，但卻給粉絲和球員們帶來嚴(yán)重的心理打擊。過度依賴數(shù)字，不僅可能丟掉比賽，更可能丟掉人們的理解與支持。
