زملائي و انا معجبين بعلم النقاط المتحركة
فما هي هذه النقاط ؟
حسنا، هي كل واحد منا.
و نحن نتحرك في بيوتنا، في مكاتبنا، كما نحن نتسوق و نسافر
خلال مدننا و حول العالم.
اليس من الجيد من ان نكون قادرين على ان نتفهم كل هذه التحركات
اذا كنا قادرين على ايجاد انماط و معاني و النظر في ذلك
و لحسن الحظ لنا، نحن نعيش في زمان
و نحن بشكل لا يصدق جيدين في التقاط معلومات عن انفسنا
و ذلك سواء من خلال اجهزة الاستشعار او الفيديو, او التطبيقات
نحن نستطيع تتبع حركاتنا بتفاصيل دقيقة لا تصدق
لذلك تبين ان احد الاماكن حيث وجدنا ان افضل بيانات حول الحركة
هي الرياضة
ذلك سواء اكان في كرة السلة او البيسبول, او كرة القدم او كرة القدم الاخرى
نحن نجهز ملاعبنا بالاجهزة و لاعبينا حتى نتتبع حركاتهم
كل جزء من الثانية
و ما نفعله هو تحويل لاعبينا الى
ربما عرفتم الى ماذا
نقاط متحركة
لذلك لدينا كومة من النقاط المتحركة و كمعظم البينات الاولية،
من الصعب التعامل معها و ليس بتلك المتعة.
لكن هناك اشياء التي على سبيل المثال، مدربين كرة السلة يريدون معرفته.
و المشكلة انه لا يمكنهم معرفتها لانهم بحاجة الى مشاهدة كل ثانية
من كل مباراة، تذكره و معالجته.
و الانسان لا يمكنه فعل ذلك
لكن الآلة تستطيع
المشكلة ان الآلة لا تسطيع ان ترى المباراة كما يراها المدرب
على الاقل لم يتمكنوا حتى اﻷن
فماذا علمنا الآلة ان ترى؟
لذلك بدأنا ببساطة.
علمناها اشياء مثل التمريرات، و لقطات و الترددات.
اشياء التي يعرفها المشجعين العاديين.
و من ثم انتقلنا الى الاشياء الاكثر تعقيدا بقليل.
احداث مثل "بوست ابس" و انتقاء و لفات, و العزلة
و اذا لم تعرفوهم, لا بأس بذلك. معظم اللاعبين العاديين ربما يعرفون.
الان, نحن وصلنا الى نقطة حيث ان اليوم, الآلة تفهم احداث معقدة
مثل "داون سكرينس" و "وايد بينس"
الاشياء التي يعرفها المحترفين اساسا.
لذلك علمنا اﻵلة بان ترى كما يرى المدرب .
فكيف كنا قادرين على فعل ذلك؟
اذا سألت مدرب بأن يصف لي شيئا مثل "بيك-اند-رول",
لاعطوني وصف،
و لو شفرت ذلك كخوارزمية، سيكون فظيعا.
ال"بيك-اند-رول" حدث ان تكون هذه الرقصة في كرة السلة بين اربعة لاعبين,
اثنين على الهجوم و اثنين علي الدفاع.
وهنا نوعا ما كيف تسير الأمور.
اذا هنالك الشخص على الموقع الهجومي دون الكرة
هو و الكرة يذهبان الى جانب الشخص الذي يحرس الشخص مع الكرة،
و هو نوعا ما يبقى هناك
و كلاهما يتحركان و اشياء تحدث, و تا-دا, انها "بيك-اند-رول".
(ضحك)
اذا هذا ايضا مثال على خوارزمية فظيعة.
اذا, اذا كان اللاعب الذي يتدخل -- هو يسمي ب"سكرينير"--
يذهب بالقرب من, لكنه لا يتوقف،
انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
او اذا توقف, لكنه لا يتوقف لا يقترب الى حد كافي,
انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
او, اذا اقترب منه و هو يتوقف
لكنهم يفعلوها تحت السلة, انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
او قد اكون مخطئ, من الممكن ان كلهن " بيك-اند-رول".
و هو حقا على يعتمد على الوقت الدقيق و المسافات و المواقع
و هذا ما يجعله صعب.
لذلك مع حسن الحظ، مع تعلم الآلة، يمكننا تجاوز قدراتنا
لوصف الاشياء التي نعرفها.
فكيف هذا يعمل؟ حسنا انها من خلال النماذج.
لذلك نحن الى الآلة و نقول, " صباح الخير يا آلة.
و ها هنا بعض "بيك اند رولس", و ها هنا بعض الاشياء التي ليست.
من فضلك جد طريقة لمعرفة الفرق."
و المفتاح لكل هذا هو ايجاد المميزات التي تمكنها من الفصل.
لذلك اذا كنت ذاهبا لاعلمها الفروق
بين تفاحة و البرتقال
ربما اقول, "لماذا لا تستخدم لون او شكل؟"
و المشكلة التي نحلها هي، ما هي هذه الاشياء؟
ما هي الملامح الرئيسية
التي تدع الكمبيوتر التنقل في عالم النقاط المتحركة؟
لذلك اكتشاف كل هذه العلاقات مع موقع النسبي و المطلق،
مسافة، التوقيت، سرعات--
هذا هو حقا المفتاح علم النقاط المتحركة او كما نحب ان نسميه،
التعرف على الانماط الزمانية المكانية، في الاكادمية العامية.
لان اول شئ هو، يجب عليك ان تجعل الامر يبدو صعب--
لانه كذلك.
الشيئ الرئيسي لمدربين NBA هو ليس انهم لا يريدون معرفة
اذا حدث "بيك اند رول" ام لم يحدث.
هو انهم يريدون معرفة كيف حدث.
و لماذا هذا مهم لهم؟ اذا هذه معرفة بسيطة.
اتضح ان في كرة السلة الحديثة,
ربما ال"بيك اند رول" اهم اللعب.
و معرفة كيفية ادارتها, و معرفة كيفية حمايتها,
هو اساسا مفتاح الفوز و الخسارة في معظم المباريات.
اتضح ان هذه الرقصة لها عدد كبير من البدائل
و تعريف هذه البدائل هو الامر المهم,
و لهذا لماذا نحن نحتاج من ان ذلك يكون جيد جدا,
اذن, هذا مثال.
هنلك لاعبين اثنين مهاجمين و لاعبين اثنين مدافعين,
مستدعين ليقوموا رقصة ال"بيك اند رول".
اذن الشخص مع الكرة يمكنه يأخذ او يمكنه يرفض
بامكان زملائه اما ان يفعلو ال"رول" او "بوب".
الشخص الذي يحرس الكرة يمكنه اما ان يذهب من فوق او من تحت.
زملائه يمكنهم اما الاظهار او اللعب حتى اللمس او اللعب بليونه
و مع بعضهم اما يمكنهم التبديل او الهجوم
و لم أعرف معظم هذه الاشياء عندما بدأت
وسيكون من الرائع لو ان الجميع تحركوا وفقا لهذه الاسهم.
سيجعل حياتنا اسهل بكثير, و لكن اتضح ان الحركات فوضوية جدا.
الناس يهتزون كثيرا و تعريف هذه المتغيرات
مع الدقة العالية,
في كلا الدقة و الاسترداد صعب
لان هذا ما يلزم لمدرب المحترف يصدقك.
و بالرغم من الصعوبات المتعلقة بالملامح الزمانية و المكانية الصحيحة
استطعنا القيام من ذلك.
المدربين يؤمنون بقدرات آلتنا في تحديد هذه المتغيرات.
نحن عند النقطة حيث ان كل منافس تقريبا
لبطولة الNBA في هذا العام
يستخدم برمجياتنا المبنية على الآلة التي تدرك
النقاط المتحركة لكرة السلة.
و ليس فقط ذلك، بل واعطينا النصائح التي غيرت استراتيجيات
التي ساعدت الفرق في الفوز في مباريات مهمة،
و هذا في غاية الاثارة لان لديك مدربين الذين كانوا في الدوري
لمدة 30 عاما الذين هم مستعدين ﻹخذ نصائح من آلة.
و هو مثير جدا، و اكثر بكثير من "بيك اند رول".
حاسوبنا ابتدأ بالاشياء الصغيرة
و تعلم المزيد و المجزيد من الاشياء المعقدة
و الان يعرف اشياء كثيرة.
بصراحة، انا لا افهم كثيرا بما يفعله
و حينما انه ليس من المهم ان يكون اذكى مني،
نحن كن نتسائل هل يمكن للآلة ان تعرف اكثر من المدرب؟
هل يمكنها ان تعرف اكثر من الشخص؟
و اتضح ان الجواب هو نعم.
المدربين يريدون اللاعبين لاتخاذ ضربات جيدة.
لذلك اذا كنت وواقفا بجانب السلة
و ليس هناك احد بجانبي، انها ضربة جيدة.
اذا كنت واقفا بعيدا و محاصر بالمدافعين ، تلك بشكل عام ضربة سيئة.
و لكننا لم نعرف كيف الجيد كان "جيدا" او كيف السيئ كان "سيئا" كميا.
حتى الان.
اذا ما يمكننا فعله، مجددا، هو استخدام ميزات الزمانية و المكانية،
نظرنا الى لقطة.
بامكاننا ان نرى: اين اللقطة؟ أي زاوية الى السلة؟
اين المهاجمون واقفون؟ ما هي مسافاتهم؟
ما هي زواياهم؟
لعدة مهاجمين، يمكننا ان نرى كيف يتحرك اللاعبون
و تنبؤ نوعية المحاولة.
يمكننا ان نرى جميع سرعاتهم و يمكننا ان نبنى نموذج الذي يتوقع
ما هو الاحتمال ان المحاولة ستسير وفق هذه الظروف؟
اذن لماذا هذا مهم؟
يمكننا اخذ شيئ كان يرمي،
الذي كان شيئ واحد من قبل و تحويله الى شيئين:
نوعية الرمية و نوعية الرامي.
اذن هذا تخطيط فقاعي، لأنه ما هو TED من دون تخطيط فقاعي؟
( ضحك)
هؤلاء لاعبين NBA
الحجم هو حجم اللاعب و اللون هو الموقع.
على محور السيني لدينا احتمالات الرمية.
الاشخاص على اليسار يتخذون رميات صعبة،
على اليمين، يتخذون رميات سهلة.
على محور الصادي هي قدراتهم على الرماية.
الاشخاص الجيدين في الاعلى، السيئين في الاسفل.
اذن على سبيل المثال، اذا كان هناك لاعب
الذي عموما جعل 47 بالمئة من الرميات،
هذا كل ما عرفتوه مسبقا.
لكن اليوم، يمكنني ان اقول لكم ان اللاعب الذي يتخذ رميات ان لاعب الNBA العادي
يمكنه النجاح 49 بالمئة من الوقت،
و هم 2 بالمئة اسوأ.
و سبب اهميته لأن هناك كثيرين بهذا المستوى .
و هذا امر مهم لمعرفته
اذا قررت اعطائهم 100 مليون دولار
من يرمي جيدا و يتخذ رميات جيد
او من يرمي بسوء و يتخذ رميات جيدة.
فهم الآلة ليس فقط تغير كيف ننظر الى اللاعبين،
انها تغير نظرتنا الى المباراة.
كانت هناك مباراة ممتعة جدا قبل بضعة سنين، في نهائيات الNBA.
كانت ميامي اقل بثلاث نقاط، و تبقى من 20 ثانية.
كانوا على وشك خسارة البطولة.
جاء رجل اسمه لابرون جيمس و اتخذ ثلاث للتعادل.
لكنه اخفق.
زميله كريس حصل على ارتداد،
مرره الى زميله الاخر اسمه راي الان.
و اغرق ثلاث. فاتوا بالوقت الاضافي.
فازوا المباراة. فازوا البطولة.
كانت احد المباريات المثيرة جدا في كرة السلة.
و قدرتنا علي معرفة احتمالات محاولات لكل لاعب
في كل ثانية،
و احتمال حصولهم على ارتداد في كل ثانية
يمكنه توضيح اللحظة بطريقة لم نستطع بها من قبل.
اﻵن للاسف، لا يمكنني ان اريكم ذلك الفيديو.
لكن لكم، نحن صوغنا تلك اللحظة
في مبارتنا لكرة السلة قبل حوالي ثلاثة اسابيع.
(ضحك )
و صوغنا التتابع الذي الى ادى المشاهد.
اذن، ها هنا نحن. هذا الحي الصيني في لوس انجلوس،
منتزه نلعب فيه كل اسبوع،
و ها نحن نصوغ لحظة راي الان
و كل التتابع المرتبط بتلك باللحظة.
اذن، هذه هي الرمية.
سوف اريكم تلك اللحظة
و كل المشاهد من تلك اللحظة.
الاختلاف الوحيد هو، انه نحن بدلا من لاعبين محترفين،
و انا بدلا من معلّق محترف، انا المعلّق.
اذن، تحملوا معي.
ميامي
خاسرين بثلاث نقاط.
عشرون ثانية باقية.
جيف يحضر الكرة.
جوش يلتقطها، و يسدد بثلاث نقاط!
[حساب احتمالات الرمية]
[جودة الرمية ]
[ احتمال الارتداد]
لن يحدث!
[ احتمال الارتداد]
ارتداد، نويل.
نرجع الى داريا.
[ جودة الرمية ]
رميتها الثلاثية --بانج!
تعادل المباراة مع خمسة ثواني متبقيات.
الجمهور يقفز.
( ضحك )
و هذا تقريبا كيف حدث.
( تصفيق )
تقريبا.
( تصفيق)
كانت فرصة حدوث تلك الحظة حوالي 9 بالمئة في NBA
و نحن نعرف ذلك و أشياء كثيرة عظيمة اخرى.
لن اقول لكم كم مرة استغرقنا من تحقيق ذلك.
( ضحك )
حسنا، سوف اقول! اربعة مرات.
( ضحك )
احسنت يا داريا.
لكن الامر المهم عن ذلك الفيديو
و رؤيات التي لدينا لكل ثانية لكل لعبة NBA -- ليس ذلك.
هي الحقيقة انه ليس من الضروري ان تكون فريقا محترفا لتتابع الحركات.
ليس من الضروري ان تكون لاعبا محترفا للحصول على رؤيات الحركات.
في الحقيقة، ليس من الضروري من ان تكون عن الرياضة لانه نحن نتحرك في كل مكان.
نحن نتحرك في بيوتنا،
في مكاتبنا،
كما نحن نتسوق و نسافر
عبر مدننا
و حول العالم.
ما الذي سنعرفه؟ ما الذي سنتعلمه؟
ربكا بدلا من تعريف "بيك اند رولز"،
اﻵلة يمكنها ان تعرف اللحظة و تعلمني بها
عندما تتخطى ابنتي خطواتها الاولى.
التي يمكن ان تحدث في اي لحظة.
ربما يمكننا التعلم لاستخدام افضل لمبانينا، تخطيط افضل لمدننا.
انا اؤمن ان مع تطور علم النقاط المتحركة،
سوف نتحرك افضل، سوف نتحرك بذكاء، سوف نتحرك للامام.
شكرا جزيلا.
( تصفيق)