Mijn collega's en ik zijn gefascineerd door de wetenschap van bewegende puntjes.
Welke puntjes?
Puntjes zoals jij en ik.
We bewegen door ons huis, in ons kantoor, winkelend en reizend,
door onze steden en over de wereld.
Zou het niet mooi zijn als we al deze bewegingen konden begrijpen?
Als we er patronen, betekenis en inzicht in konden vinden?
Gelukkig zijn we tegenwoordig erg goed
in het registreren van informatie over onszelf.
Of we het nou doen met sensors, video's of applicaties,
we kunnen onze bewegingen tot in extreem detail volgen.
Het blijkt dat een van de beste plaatsen om deze data te verzamelen
sport is.
Dus of het nou basketbal, honkbal, voetbal of American football is,
we rusten onze stadions en spelers uit met instrumenten
om elke milliseconde van hun bewegingen te registreren.
Wat we dus eigenlijk doen is onze atleten veranderen in --
je raadt het al --
bewegende puntjes.
Zo komen we tot massa's bewegende puntjes,
maar net zoals met de meeste ruwe data kun je er dan nog weinig mee.
Er zijn echter dingen die bijvoorbeeld basketbaltrainers willen weten.
Dingen die ze niet kúnnen weten,
omdat ze daarvoor elke seconde van elke wedstrijd zouden moeten zien,
onthouden en verwerken.
Dat kan een mens niet.
Maar een machine wel.
Het probleem is dat een machine niet kijkt met het oog van een coach.
Althans, dat konden ze niet. Nu wel.
Wat hebben we de machine leren zien?
We zijn simpel begonnen.
We leerden haar wat passes, schoten en rebounds zijn.
Dingen die de gemiddelde fan ook weet.
Daarna gingen we wat lastiger dingen doen.
Dingen als post-ups, pick-and-rolls en isolaties.
Het geeft niet als dat je niets zegt. De meeste spelers weten het wel.
We zijn inmiddels op een punt dat de machine complexe zaken begrijpt,
zoals down-screens en wide-pins.
Dingen die eigenlijk alleen professionals weten.
We hebben de machine dus geleerd met het oog van een coach te kijken.
Hoe hebben we dit voor elkaar gekregen?
Als ik een coach zou vragen wat een pick-and-roll is,
zou hij het beschrijven,
maar daar kan ik niet zomaar een algoritme van maken.
Een pick-and-roll is een basketbaldans voor twee aanvallers en twee verdedigers.
Dat gaat ongeveer zo.
De aanvaller zonder bal
gaat naast de verdediger staan die de aanvaller met de bal verdedigt
en hij blijft daar staan,
ze bewegen allebei, er gebeurt iets, ta-da, dat is een pick-and-roll.
(Gelach)
Dat is een voorbeeld van een slecht algoritme.
Als die aanvaller zonder bal -- die noemen we de screener --
in de buurt komt maar niet stopt,
is het niet echt een pick-and-roll.
Of als hij wel stopt, maar hij staat er te ver vanaf,
dan is het ook geen pick-and-roll.
Stopt hij wel en staat hij er dicht genoeg bij,
maar het gebeurt onder de basket, is het ook geen pick-and-roll.
Of ik heb het mis en het zijn wel pick-and-rolls.
Dat hangt af van de exacte timing, de afstanden en de locaties,
en dat maakt het zo lastig.
Gelukkig kunnen we de machine het beter leren beschrijven
dan we dat zelf kunnen.
Hoe dat werkt? Aan de hand van voorbeelden.
We zeggen tegen de machine: "Goedemorgen, machine.
Dit zijn wel pick-and-rolls en dit zijn er geen.
Zoek voor me uit waar het verschil in zit."
De sleutel is om de kenmerken te vinden die het verschil maken.
Moet ik het verschil uitleggen tussen een appel en een sinaasappel,
dan zeg ik bijvoorbeeld: "Kijk eens naar kleur of vorm."
Wij moeten uitvinden welke dingen dat zijn.
Met welke kenmerken
krijgt een computer vat op de wereld van bewegende puntjes?
Het ontdekken van al deze relaties met relatieve en absolute locaties,
afstand, timing, snelheden,
dat is de essentie van de wetenschap der bewegende puntjes, oftewel:
tijdruimtelijke patroonherkenning, in academische bewoordingen.
Je moet het altijd moeilijk laten klinken,
want dat is het ook.
Het gaat er de NBA-coaches niet om of er een pick-and-roll was of niet;
ze willen weten hóe dat gebeurde.
Waarom dat zo belangrijk is? Dat zal ik je vertellen.
Het blijkt dat in modern basketbal
de pick-and-roll wellicht het belangrijkste spelletje is.
Weten hoe het uit te voeren en hoe het te verdedigen,
is een sleutel tot het winnen of verliezen van wedstrijden.
Het blijkt dat deze dans vele variaties kent
en het identificeren van die variaties is cruciaal.
Daarom moeten we dit dus echt goed in kaart hebben.
Hier is een voorbeeld.
Er zijn twee aanvallers en twee verdedigers,
klaar om de pick-and-roll-dans te doen.
Degene met de bal kan aannemen of weigeren.
Zijn teamgenoot kan afrollen of 'poppen'.
Degene die op de bal verdedigt kan erover of eronder gaan.
Zijn medespeler kan dreigen, uitstappen of terugvallen
en samen kunnen ze switchen, of allebei de bal aanvallen.
Ik wist deze dingen ook niet toen ik begon
en het zou mooi zijn als iedereen beweegt zoals deze pijlen.
Dat zou wel makkelijk zijn, maar de praktijk is veel rommeliger.
Bewegingen zijn vaak onduidelijk
en het accuraat identificeren van deze variaties
in precisie en herinnering is lastig,
maar alleen zo win je het vertrouwen van een professionele coach.
Ondanks alle moeilijkheden met die tijdruimtelijke eigenschappen
zijn we daarin geslaagd.
Coaches vertrouwen erop dat onze machine deze variaties kan identificeren.
We zijn nu zover dat bijna elke topploeg die NBA-kampioen zou kunnen worden,
gebruik maakt van onze software,
die is gebouwd op een machine die de bewegende puntjes begrijpt.
Buiten dat hebben we ook advies gegeven dat strategieën heeft veranderd,
waardoor teams belangrijke wedstrijden hebben kunnen winnen.
Het is heel opwindend om te zien
dat coaches met 30 jaar ervaring advies aannemen van een machine.
Het is erg boeiend en veel meer dan pick-and-roll.
Onze computer begon met simpele dingen
die gaandeweg complexer werden
en inmiddels weet hij ontzettend veel.
Eerlijk gezegd begrijp ik weinig van wat hij doet.
Nu is er is niet zóveel voor nodig om slimmer te zijn dan ik,
maar zou een computer meer kunnen weten dan een coach?
Kan hij meer weten dan een persoon?
Het antwoord daarop blijkt 'ja'.
Coaches willen dat spelers schieten in kansrijke posities.
Sta ik in mijn eentje dicht bij de basket, dan is dat een goed schot.
Sta ik veraf met verdedigers om me heen, dan is dat meestal een slecht schot.
We wisten alleen nooit hoe goed 'goed' was en hoe slecht 'slecht' was, kwantitatief.
Tot nu.
We zijn gaan kijken naar de tijdruimtelijke eigenschappen
van elk schot.
Waar wordt geschoten? Wat is de hoek naar de basket?
Waar zijn de verdedigers? Hoever staan ze ervan af?
Onder welke hoek?
Bij meerdere verdedigers kijken we naar hoe de speler beweegt
en voorspellen het type schot.
We kijken naar alle snelheden en bouwen dan een model dat voorspelt:
wat is de kans dat dit schot erin gaat onder deze omstandigheden?
Waarom is dit belangrijk?
We breken zoiets als 'schieten',
van één ding, in twee dingen:
de kwaliteit van het schot en die van de schutter.
Hier is een bellendiagram, want wat is TED zonder een bellendiagram?
(Gelach)
Dat zijn NBA-spelers.
De maat is de lengte van de speler en de kleur is hun positie.
Op de x-as hebben we de schotkans.
De mensen links nemen moeilijke schoten en die rechts makkelijke schoten.
Op de y-as staat hun schietvaardigheid.
De beste staan bovenaan, de slechtste onderaan.
Als er bijvoorbeeld een speler was
die 47% van zijn schoten scoorde,
was dat vroeger alles dat je wist.
Nu kan ik aantonen dat die speler schoten neemt
die door de gemiddelde NBA-speler 49% van de tijd raak geschoten worden,
en dat hij dus twee procent slechter is.
Dat is zo belangrijk omdat er massa's spelers 47 scoren.
Het is dus van groot belang om te weten
of die 47 die 100 miljoen dollar kost
een goede schutter is die slechte schoten neemt,
of een slechte schutter die goede schoten neemt.
Dat digitale inzicht verandert niet alleen hoe we naar spelers kijken,
maar ook hoe we naar het spel kijken.
Een paar jaar geleden was er een spannende wedstrijd in de NBA-finale.
Miami stond drie punten achter met nog 20 seconden te gaan.
Ze gingen het kampioenschap verliezen.
LeBron James probeerde gelijk te maken met een driepunter.
Hij miste.
Zijn teamgenoot Bosh pakte de rebound
en passte de bal naar Ray Allen.
Die scoorde en het werd een verlenging.
Ze wonnen de wedstrijd. Ze werden kampioen.
Het was één van de spannendste basketbalwedstrijden.
Dat we van elke speler op elk moment de scoringskans weten
en de kans dat ze een rebound pakken,
kan dit moment belichten zoals nooit tevoren.
Helaas kan ik de video niet laten zien.
Maar --
voor jullie hebben we dat moment nagebootst
tijdens onze wekelijkse basketbalwedstrijd.
(Gelach)
We hebben de situatie nagespeeld die tot de inzichten leidde.
Dit zijn we. In Chinatown, Los Angeles.
Hier spelen we elke week
en hier doen we het Ray Allen-moment na
met alle benodigde informatie erbij.
Dit is het schot.
Ik zal het moment laten zien
met alle inzichten erbij.
Het enige verschil is dat we geen professionals zijn
en ik ben geen professionele commentator.
Hier moeten we het mee doen.
Miami.
Drie punten achter.
Twintig seconden nog.
Jeff dribbelt de bal op.
Josh vangt en schiet!
[Berekening schietkans]
[Schotkwaliteit]
[Reboundkans]
Hij mist!
[Reboundkans]
Rebound, Noel.
Terug naar Daria.
[Schotkwaliteit]
Haar driepunter -- raak!
Gelijke stand met vijf seconden te gaan.
Het publiek wordt gek!
(Gelach)
Zo ging het ongeveer.
(Applaus)
Grofweg.
(Applaus)
De kans dat dit moment in de NBA zou gebeuren was negen procent.
Dat weten we en nog veel meer.
Ik ga niet vertellen hoe vaak wij hierover gedaan hebben.
(Gelach)
Nou goed dan: vier keer!
(Gelach)
Goed gedaan, Daria.
Maar het belangrijke bij deze video,
of bij de inzichten die we hebben in elke NBA-wedstrijd -- is niet dat.
Het is het feit dat je geen profteam hoeft te zijn om bewegingen te volgen.
Je hoeft geen profspeler te zijn om inzicht te krijgen in bewegingen.
Het hoeft niet eens over sport te gaan, want we bewegen tenslotte overal.
In onze huizen,
onze kantoren,
tijdens het winkelen en reizen
door onze steden
en over de hele wereld.
Wat gaan we ontdekken? Wat gaan we leren?
In plaats van pick-and-rolls
kan een machine misschien het moment herkennen en mij verwittigen
als mijn dochter haar eerste stapjes zet --
wat nu trouwens op elk moment zou kunnen gebeuren --
Misschien kunnen we onze gebouwen en steden beter indelen.
Ik denk dat de ontwikkeling van deze wetenschap
ons beter, slimmer en verder vooruit zal doen bewegen.
Dank je wel.
(Applaus)