Return to Video

الرياضيات خلف حركات كرة السلة العجيبة

  • 0:01 - 0:05
    زملائي و انا معجبين بعلم النقاط المتحركة
  • 0:05 - 0:06
    فما هي هذه النقاط ؟
  • 0:06 - 0:07
    حسنا، هي كل واحد منا.
  • 0:07 - 0:12
    و نحن نتحرك في بيوتنا، في مكاتبنا،
    كما نحن نتسوق و نسافر
  • 0:13 - 0:14
    خلال مدننا و حول العالم.
  • 0:15 - 0:18
    اليس من الجيد من ان نكون قادرين على
    ان نتفهم كل هذه التحركات
  • 0:19 - 0:22
    اذا كنا قادرين على ايجاد انماط
    و معاني و النظر في ذلك
  • 0:22 - 0:24
    و لحسن الحظ لنا، نحن نعيش في زمان
  • 0:24 - 0:29
    و نحن بشكل لا يصدق جيدين في
    التقاط معلومات عن انفسنا
  • 0:29 - 0:32
    و ذلك سواء من خلال اجهزة الاستشعار
    او الفيديو, او التطبيقات
  • 0:32 - 0:35
    نحن نستطيع تتبع حركاتنا
    بتفاصيل دقيقة لا تصدق
  • 0:36 - 0:41
    لذلك تبين ان احد الاماكن حيث وجدنا
    ان افضل بيانات حول الحركة
  • 0:41 - 0:42
    هي الرياضة
  • 0:43 - 0:48
    ذلك سواء اكان في كرة السلة او البيسبول,
    او كرة القدم او كرة القدم الاخرى
  • 0:48 - 0:52
    نحن نجهز ملاعبنا بالاجهزة و
    لاعبينا حتى نتتبع حركاتهم
  • 0:52 - 0:54
    كل جزء من الثانية
  • 0:54 - 0:58
    و ما نفعله هو تحويل لاعبينا الى
  • 0:58 - 1:00
    ربما عرفتم الى ماذا
  • 1:00 - 1:02
    نقاط متحركة
  • 1:02 - 1:07
    لذلك لدينا كومة من النقاط المتحركة
    و كمعظم البينات الاولية،
  • 1:07 - 1:09
    من الصعب التعامل معها و ليس بتلك المتعة.
  • 1:09 - 1:13
    لكن هناك اشياء التي على سبيل المثال،
    مدربين كرة السلة يريدون معرفته.
  • 1:13 - 1:17
    و المشكلة انه لا يمكنهم معرفتها لانهم
    بحاجة الى مشاهدة كل ثانية
  • 1:17 - 1:20
    من كل مباراة، تذكره و معالجته.
  • 1:20 - 1:22
    و الانسان لا يمكنه فعل ذلك
  • 1:22 - 1:23
    لكن الآلة تستطيع
  • 1:24 - 1:27
    المشكلة ان الآلة لا تسطيع ان ترى
    المباراة كما يراها المدرب
  • 1:27 - 1:30
    على الاقل لم يتمكنوا حتى اﻷن
  • 1:30 - 1:32
    فماذا علمنا الآلة ان ترى؟
  • 1:34 - 1:35
    لذلك بدأنا ببساطة.
  • 1:35 - 1:39
    علمناها اشياء مثل التمريرات،
    و لقطات و الترددات.
  • 1:39 - 1:42
    اشياء التي يعرفها المشجعين العاديين.
  • 1:42 - 1:45
    و من ثم انتقلنا الى الاشياء
    الاكثر تعقيدا بقليل.
  • 1:45 - 1:49
    احداث مثل "بوست ابس" و
    انتقاء و لفات, و العزلة
  • 1:49 - 1:53
    و اذا لم تعرفوهم, لا بأس بذلك.
    معظم اللاعبين العاديين ربما يعرفون.
  • 1:54 - 1:59
    الان, نحن وصلنا الى نقطة حيث ان اليوم,
    الآلة تفهم احداث معقدة
  • 1:59 - 2:02
    مثل "داون سكرينس" و "وايد بينس"
  • 2:02 - 2:05
    الاشياء التي يعرفها المحترفين اساسا.
  • 2:05 - 2:09
    لذلك علمنا اﻵلة بان ترى كما يرى المدرب .
  • 2:10 - 2:12
    فكيف كنا قادرين على فعل ذلك؟
  • 2:13 - 2:16
    اذا سألت مدرب بأن يصف لي شيئا
    مثل "بيك-اند-رول",
  • 2:16 - 2:17
    لاعطوني وصف،
  • 2:17 - 2:20
    و لو شفرت ذلك كخوارزمية،
    سيكون فظيعا.
  • 2:21 - 2:25
    ال"بيك-اند-رول" حدث ان تكون هذه
    الرقصة في كرة السلة بين اربعة لاعبين,
  • 2:25 - 2:27
    اثنين على الهجوم و اثنين علي الدفاع.
  • 2:27 - 2:29
    وهنا نوعا ما كيف تسير الأمور.
  • 2:29 - 2:32
    اذا هنالك الشخص على
    الموقع الهجومي دون الكرة
  • 2:32 - 2:35
    هو و الكرة يذهبان الى جانب الشخص
    الذي يحرس الشخص مع الكرة،
  • 2:35 - 2:36
    و هو نوعا ما يبقى هناك
  • 2:36 - 2:40
    و كلاهما يتحركان و اشياء تحدث,
    و تا-دا, انها "بيك-اند-رول".
  • 2:40 - 2:42
    (ضحك)
  • 2:42 - 2:44
    اذا هذا ايضا مثال على خوارزمية فظيعة.
  • 2:45 - 2:49
    اذا, اذا كان اللاعب الذي يتدخل
    -- هو يسمي ب"سكرينير"--
  • 2:49 - 2:52
    يذهب بالقرب من, لكنه لا يتوقف،
  • 2:52 - 2:54
    انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
  • 2:55 - 2:59
    او اذا توقف, لكنه لا يتوقف
    لا يقترب الى حد كافي,
  • 2:59 - 3:00
    انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
  • 3:01 - 3:04
    او, اذا اقترب منه و هو يتوقف
  • 3:04 - 3:07
    لكنهم يفعلوها تحت السلة,
    انها لربما ليست " بيك-اند-رول".
  • 3:07 - 3:10
    او قد اكون مخطئ, من الممكن
    ان كلهن " بيك-اند-رول".
  • 3:10 - 3:15
    و هو حقا على يعتمد على الوقت الدقيق
    و المسافات و المواقع
  • 3:15 - 3:16
    و هذا ما يجعله صعب.
  • 3:17 - 3:22
    لذلك مع حسن الحظ، مع تعلم الآلة،
    يمكننا تجاوز قدراتنا
  • 3:22 - 3:23
    لوصف الاشياء التي نعرفها.
  • 3:23 - 3:26
    فكيف هذا يعمل؟ حسنا انها من خلال النماذج.
  • 3:26 - 3:29
    لذلك نحن الى الآلة و نقول,
    " صباح الخير يا آلة.
  • 3:29 - 3:32
    و ها هنا بعض "بيك اند رولس",
    و ها هنا بعض الاشياء التي ليست.
  • 3:33 - 3:35
    من فضلك جد طريقة لمعرفة الفرق."
  • 3:35 - 3:39
    و المفتاح لكل هذا هو ايجاد المميزات
    التي تمكنها من الفصل.
  • 3:39 - 3:41
    لذلك اذا كنت ذاهبا لاعلمها الفروق
  • 3:41 - 3:42
    بين تفاحة و البرتقال
  • 3:42 - 3:45
    ربما اقول, "لماذا لا تستخدم لون او شكل؟"
  • 3:45 - 3:48
    و المشكلة التي نحلها هي،
    ما هي هذه الاشياء؟
  • 3:48 - 3:49
    ما هي الملامح الرئيسية
  • 3:49 - 3:52
    التي تدع الكمبيوتر التنقل في
    عالم النقاط المتحركة؟
  • 3:53 - 3:57
    لذلك اكتشاف كل هذه العلاقات
    مع موقع النسبي و المطلق،
  • 3:57 - 3:59
    مسافة، التوقيت، سرعات--
  • 3:59 - 4:04
    هذا هو حقا المفتاح علم النقاط المتحركة
    او كما نحب ان نسميه،
  • 4:04 - 4:08
    التعرف على الانماط الزمانية المكانية،
    في الاكادمية العامية.
  • 4:08 - 4:11
    لان اول شئ هو، يجب عليك ان تجعل
    الامر يبدو صعب--
  • 4:11 - 4:12
    لانه كذلك.
  • 4:12 - 4:16
    الشيئ الرئيسي لمدربين NBA هو ليس
    انهم لا يريدون معرفة
  • 4:16 - 4:17
    اذا حدث "بيك اند رول" ام لم يحدث.
  • 4:18 - 4:20
    هو انهم يريدون معرفة كيف حدث.
  • 4:20 - 4:23
    و لماذا هذا مهم لهم؟ اذا هذه معرفة بسيطة.
  • 4:23 - 4:24
    اتضح ان في كرة السلة الحديثة,
  • 4:24 - 4:27
    ربما ال"بيك اند رول" اهم اللعب.
  • 4:27 - 4:30
    و معرفة كيفية ادارتها,
    و معرفة كيفية حمايتها,
  • 4:30 - 4:32
    هو اساسا مفتاح الفوز و الخسارة
    في معظم المباريات.
  • 4:32 - 4:36
    اتضح ان هذه الرقصة لها عدد كبير من البدائل
  • 4:36 - 4:40
    و تعريف هذه البدائل هو الامر المهم,
  • 4:40 - 4:42
    و لهذا لماذا نحن نحتاج من ان
    ذلك يكون جيد جدا,
  • 4:43 - 4:44
    اذن, هذا مثال.
  • 4:44 - 4:47
    هنلك لاعبين اثنين مهاجمين
    و لاعبين اثنين مدافعين,
  • 4:47 - 4:49
    مستدعين ليقوموا رقصة ال"بيك اند رول".
  • 4:49 - 4:52
    اذن الشخص مع الكرة يمكنه
    يأخذ او يمكنه يرفض
  • 4:52 - 4:55
    بامكان زملائه اما ان يفعلو
    ال"رول" او "بوب".
  • 4:55 - 4:58
    الشخص الذي يحرس الكرة يمكنه
    اما ان يذهب من فوق او من تحت.
  • 4:58 - 5:03
    زملائه يمكنهم اما الاظهار او اللعب
    حتى اللمس او اللعب بليونه
  • 5:03 - 5:05
    و مع بعضهم اما يمكنهم التبديل او الهجوم
  • 5:05 - 5:08
    و لم أعرف معظم هذه الاشياء عندما بدأت
  • 5:08 - 5:12
    وسيكون من الرائع لو ان الجميع
    تحركوا وفقا لهذه الاسهم.
  • 5:12 - 5:16
    سيجعل حياتنا اسهل بكثير,
    و لكن اتضح ان الحركات فوضوية جدا.
  • 5:16 - 5:22
    الناس يهتزون كثيرا و تعريف هذه المتغيرات
  • 5:22 - 5:23
    مع الدقة العالية,
  • 5:23 - 5:25
    في كلا الدقة و الاسترداد صعب
  • 5:25 - 5:28
    لان هذا ما يلزم لمدرب المحترف يصدقك.
  • 5:28 - 5:32
    و بالرغم من الصعوبات المتعلقة بالملامح
    الزمانية و المكانية الصحيحة
  • 5:32 - 5:33
    استطعنا القيام من ذلك.
  • 5:33 - 5:37
    المدربين يؤمنون بقدرات آلتنا
    في تحديد هذه المتغيرات.
  • 5:37 - 5:41
    نحن عند النقطة حيث ان كل منافس تقريبا
  • 5:41 - 5:43
    لبطولة الNBA في هذا العام
  • 5:43 - 5:47
    يستخدم برمجياتنا المبنية
    على الآلة التي تدرك
  • 5:47 - 5:49
    النقاط المتحركة لكرة السلة.
  • 5:50 - 5:55
    و ليس فقط ذلك، بل واعطينا النصائح
    التي غيرت استراتيجيات
  • 5:55 - 5:58
    التي ساعدت الفرق في الفوز في مباريات مهمة،
  • 5:58 - 6:02
    و هذا في غاية الاثارة لان لديك
    مدربين الذين كانوا في الدوري
  • 6:02 - 6:05
    لمدة 30 عاما الذين هم مستعدين
    ﻹخذ نصائح من آلة.
  • 6:06 - 6:09
    و هو مثير جدا، و اكثر بكثير
    من "بيك اند رول".
  • 6:09 - 6:11
    حاسوبنا ابتدأ بالاشياء الصغيرة
  • 6:11 - 6:13
    و تعلم المزيد و المجزيد من الاشياء المعقدة
  • 6:13 - 6:15
    و الان يعرف اشياء كثيرة.
  • 6:15 - 6:17
    بصراحة، انا لا افهم كثيرا بما يفعله
  • 6:17 - 6:21
    و حينما انه ليس من المهم ان يكون اذكى مني،
  • 6:21 - 6:25
    نحن كن نتسائل هل يمكن للآلة
    ان تعرف اكثر من المدرب؟
  • 6:25 - 6:27
    هل يمكنها ان تعرف اكثر من الشخص؟
  • 6:27 - 6:29
    و اتضح ان الجواب هو نعم.
  • 6:29 - 6:31
    المدربين يريدون اللاعبين
    لاتخاذ ضربات جيدة.
  • 6:31 - 6:33
    لذلك اذا كنت وواقفا بجانب السلة
  • 6:33 - 6:35
    و ليس هناك احد بجانبي، انها ضربة جيدة.
  • 6:35 - 6:39
    اذا كنت واقفا بعيدا و محاصر بالمدافعين ،
    تلك بشكل عام ضربة سيئة.
  • 6:39 - 6:44
    و لكننا لم نعرف كيف الجيد كان "جيدا"
    او كيف السيئ كان "سيئا" كميا.
  • 6:44 - 6:45
    حتى الان.
  • 6:46 - 6:49
    اذا ما يمكننا فعله، مجددا، هو استخدام
    ميزات الزمانية و المكانية،
  • 6:49 - 6:50
    نظرنا الى لقطة.
  • 6:50 - 6:53
    بامكاننا ان نرى: اين اللقطة؟
    أي زاوية الى السلة؟
  • 6:53 - 6:56
    اين المهاجمون واقفون؟ ما هي مسافاتهم؟
  • 6:56 - 6:57
    ما هي زواياهم؟
  • 6:57 - 7:00
    لعدة مهاجمين، يمكننا ان نرى
    كيف يتحرك اللاعبون
  • 7:00 - 7:02
    و تنبؤ نوعية المحاولة.
  • 7:02 - 7:06
    يمكننا ان نرى جميع سرعاتهم
    و يمكننا ان نبنى نموذج الذي يتوقع
  • 7:06 - 7:10
    ما هو الاحتمال ان المحاولة
    ستسير وفق هذه الظروف؟
  • 7:10 - 7:12
    اذن لماذا هذا مهم؟
  • 7:12 - 7:15
    يمكننا اخذ شيئ كان يرمي،
  • 7:15 - 7:18
    الذي كان شيئ واحد من قبل
    و تحويله الى شيئين:
  • 7:18 - 7:20
    نوعية الرمية و نوعية الرامي.
  • 7:22 - 7:25
    اذن هذا تخطيط فقاعي،
    لأنه ما هو TED من دون تخطيط فقاعي؟
  • 7:25 - 7:26
    ( ضحك)
  • 7:26 - 7:27
    هؤلاء لاعبين NBA
  • 7:27 - 7:30
    الحجم هو حجم اللاعب و اللون هو الموقع.
  • 7:30 - 7:33
    على محور السيني لدينا احتمالات الرمية.
  • 7:33 - 7:35
    الاشخاص على اليسار يتخذون رميات صعبة،
  • 7:35 - 7:37
    على اليمين، يتخذون رميات سهلة.
  • 7:37 - 7:39
    على محور الصادي هي قدراتهم على الرماية.
  • 7:39 - 7:42
    الاشخاص الجيدين في الاعلى،
    السيئين في الاسفل.
  • 7:42 - 7:44
    اذن على سبيل المثال،
    اذا كان هناك لاعب
  • 7:44 - 7:46
    الذي عموما جعل 47 بالمئة من الرميات،
  • 7:46 - 7:47
    هذا كل ما عرفتوه مسبقا.
  • 7:47 - 7:52
    لكن اليوم، يمكنني ان اقول لكم ان اللاعب
    الذي يتخذ رميات ان لاعب الNBA العادي
  • 7:52 - 7:54
    يمكنه النجاح 49 بالمئة من الوقت،
  • 7:54 - 7:56
    و هم 2 بالمئة اسوأ.
  • 7:56 - 8:01
    و سبب اهميته لأن هناك كثيرين
    بهذا المستوى .
  • 8:02 - 8:04
    و هذا امر مهم لمعرفته
  • 8:04 - 8:08
    اذا قررت اعطائهم 100 مليون دولار
  • 8:08 - 8:11
    من يرمي جيدا و يتخذ رميات جيد
  • 8:11 - 8:14
    او من يرمي بسوء و يتخذ رميات جيدة.
  • 8:15 - 8:18
    فهم الآلة ليس فقط تغير كيف
    ننظر الى اللاعبين،
  • 8:18 - 8:20
    انها تغير نظرتنا الى المباراة.
  • 8:20 - 8:24
    كانت هناك مباراة ممتعة جدا قبل بضعة سنين،
    في نهائيات الNBA.
  • 8:24 - 8:27
    كانت ميامي اقل بثلاث نقاط،
    و تبقى من 20 ثانية.
  • 8:27 - 8:29
    كانوا على وشك خسارة البطولة.
  • 8:29 - 8:33
    جاء رجل اسمه لابرون جيمس
    و اتخذ ثلاث للتعادل.
  • 8:33 - 8:34
    لكنه اخفق.
  • 8:34 - 8:36
    زميله كريس حصل على ارتداد،
  • 8:36 - 8:38
    مرره الى زميله الاخر اسمه راي الان.
  • 8:38 - 8:40
    و اغرق ثلاث. فاتوا بالوقت الاضافي.
  • 8:40 - 8:42
    فازوا المباراة. فازوا البطولة.
  • 8:42 - 8:45
    كانت احد المباريات المثيرة
    جدا في كرة السلة.
  • 8:45 - 8:49
    و قدرتنا علي معرفة احتمالات
    محاولات لكل لاعب
  • 8:49 - 8:50
    في كل ثانية،
  • 8:50 - 8:53
    و احتمال حصولهم على ارتداد في كل ثانية
  • 8:53 - 8:57
    يمكنه توضيح اللحظة بطريقة
    لم نستطع بها من قبل.
  • 8:58 - 9:00
    اﻵن للاسف، لا يمكنني ان اريكم ذلك الفيديو.
  • 9:00 - 9:05
    لكن لكم، نحن صوغنا تلك اللحظة
  • 9:05 - 9:07
    في مبارتنا لكرة السلة قبل
    حوالي ثلاثة اسابيع.
  • 9:07 - 9:09
    (ضحك )
  • 9:10 - 9:13
    و صوغنا التتابع الذي الى ادى المشاهد.
  • 9:13 - 9:17
    اذن، ها هنا نحن. هذا الحي الصيني
    في لوس انجلوس،
  • 9:17 - 9:19
    منتزه نلعب فيه كل اسبوع،
  • 9:19 - 9:21
    و ها نحن نصوغ لحظة راي الان
  • 9:21 - 9:24
    و كل التتابع المرتبط بتلك باللحظة.
  • 9:25 - 9:26
    اذن، هذه هي الرمية.
  • 9:26 - 9:29
    سوف اريكم تلك اللحظة
  • 9:29 - 9:31
    و كل المشاهد من تلك اللحظة.
  • 9:31 - 9:35
    الاختلاف الوحيد هو، انه نحن
    بدلا من لاعبين محترفين،
  • 9:35 - 9:38
    و انا بدلا من معلّق محترف،
    انا المعلّق.
  • 9:38 - 9:39
    اذن، تحملوا معي.
  • 9:41 - 9:42
    ميامي
  • 9:43 - 9:44
    خاسرين بثلاث نقاط.
  • 9:44 - 9:45
    عشرون ثانية باقية.
  • 9:47 - 9:49
    جيف يحضر الكرة.
  • 9:51 - 9:52
    جوش يلتقطها، و يسدد بثلاث نقاط!
  • 9:53 - 9:54
    [حساب احتمالات الرمية]
  • 9:55 - 9:56
    [جودة الرمية ]
  • 9:57 - 9:59
    [ احتمال الارتداد]
  • 10:00 - 10:02
    لن يحدث!
  • 10:02 - 10:03
    [ احتمال الارتداد]
  • 10:04 - 10:05
    ارتداد، نويل.
  • 10:05 - 10:06
    نرجع الى داريا.
  • 10:07 - 10:10
    [ جودة الرمية ]
  • 10:11 - 10:12
    رميتها الثلاثية --بانج!
  • 10:12 - 10:15
    تعادل المباراة مع خمسة ثواني متبقيات.
  • 10:15 - 10:16
    الجمهور يقفز.
  • 10:17 - 10:18
    ( ضحك )
  • 10:18 - 10:20
    و هذا تقريبا كيف حدث.
  • 10:20 - 10:21
    ( تصفيق )
  • 10:21 - 10:22
    تقريبا.
  • 10:22 - 10:24
    ( تصفيق)
  • 10:24 - 10:30
    كانت فرصة حدوث تلك الحظة
    حوالي 9 بالمئة في NBA
  • 10:30 - 10:32
    و نحن نعرف ذلك و أشياء كثيرة عظيمة اخرى.
  • 10:32 - 10:35
    لن اقول لكم كم مرة استغرقنا من تحقيق ذلك.
  • 10:35 - 10:37
    ( ضحك )
  • 10:37 - 10:39
    حسنا، سوف اقول! اربعة مرات.
  • 10:39 - 10:40
    ( ضحك )
  • 10:40 - 10:41
    احسنت يا داريا.
  • 10:42 - 10:46
    لكن الامر المهم عن ذلك الفيديو
  • 10:46 - 10:51
    و رؤيات التي لدينا لكل ثانية لكل
    لعبة NBA -- ليس ذلك.
  • 10:51 - 10:55
    هي الحقيقة انه ليس من الضروري ان تكون
    فريقا محترفا لتتابع الحركات.
  • 10:55 - 10:59
    ليس من الضروري ان تكون لاعبا محترفا
    للحصول على رؤيات الحركات.
  • 10:59 - 11:03
    في الحقيقة، ليس من الضروري من ان تكون
    عن الرياضة لانه نحن نتحرك في كل مكان.
  • 11:04 - 11:06
    نحن نتحرك في بيوتنا،
  • 11:09 - 11:11
    في مكاتبنا،
  • 11:12 - 11:15
    كما نحن نتسوق و نسافر
  • 11:17 - 11:19
    عبر مدننا
  • 11:20 - 11:22
    و حول العالم.
  • 11:23 - 11:26
    ما الذي سنعرفه؟ ما الذي سنتعلمه؟
  • 11:26 - 11:28
    ربكا بدلا من تعريف "بيك اند رولز"،
  • 11:28 - 11:31
    اﻵلة يمكنها ان تعرف اللحظة و تعلمني بها
  • 11:31 - 11:33
    عندما تتخطى ابنتي خطواتها الاولى.
  • 11:33 - 11:36
    التي يمكن ان تحدث في اي لحظة.
  • 11:36 - 11:40
    ربما يمكننا التعلم لاستخدام افضل
    لمبانينا، تخطيط افضل لمدننا.
  • 11:40 - 11:45
    انا اؤمن ان مع تطور علم النقاط المتحركة،
  • 11:45 - 11:48
    سوف نتحرك افضل، سوف نتحرك بذكاء،
    سوف نتحرك للامام.
  • 11:49 - 11:50
    شكرا جزيلا.
  • 11:50 - 11:55
    ( تصفيق)
Title:
الرياضيات خلف حركات كرة السلة العجيبة
Speaker:
راجيف ماهيسواران
Description:

كرة السلة لعبة سريعة الحركة من الرتجال و الاتصال و، احيم، تعريف انماط الزمانية و المكانية. راجيف ماهيسواران و زملائه يحللون حركات وراء الحركات الرئيسية في المباراة, لمساعدة المدربين و اللاعبين لجمع الحدس مع بيانات جديدة. اضافة: ما الذي يتعلمونه قد يساعدنا قي فهم كيف يتحرك البشر في كل مكان.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:08

Arabic subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.