Как ИИ захватывает спорт: аватары, судьи и роботы на ринге ( 6 фото )
Компьютерное зрение против судей, цифровые куклы против топ-моделей и нейросети против людей в спорте — блог ДжазБоксСекс рассуждает по фактам
Знакомьтесь — Елена Нейт: 33-летняя американская спортсменка и амбассадор моего блога JazzBoxSex. Точнее, AI-амбассадор, поскольку Елена Нейт — всецело плод фантазии искусственного интеллекта (ИИ). Для конструирования её внешности нейросеть взяла референсы из аккаунтов фитнес-моделей, а в нейминге использовала имя древнеегипетской богини войны.
Как осязаемый физический объект Елена Нейт не существует. Но это не мешает ей участвовать в оформлении и раскрутке этого «блога для интеллектуалов от спорта», а также позировать для культового журнала Sports Illustrated Swimsuit в фотосессии на Куршской косе. Как раз этими кадрами я и проиллюстрирую нынешний пост: что может быть уместнее, чем снимки AI-модели в бикини в тексте об искусственном интеллекте в мире спорта?
Впрочем, искусственный интеллект в спорте волнует меня прежде всего с утилитарной стороны. Я воочию наблюдаю, как прямо сейчас у нас на глазах распахивается портал во вселенную невиданных прежде перспектив. Перспектив созидать, творить, зарабатывать по-новому. В прошлый раз я детально описал устройство мирового спорта, и если вы читали, то, полагаю, осознали, насколько архаичной и неповоротливой выглядит эта конструкция в сегодняшних технологических реалиях. Все эти МОКи, федерации, министерства с их несметными бюрократами, с их нерасторопными хартиями, регламентами и подзаконными актами. И то, как конкурирующие независимые проекты лиг и промоушенов уже обставляют их на виражах. Как позавчерашние стартапы из области спортивных технологий сегодня трансформируются в весомых игроков этого рынка — просто оттого, что шагают в ногу со временем, оттого, что они пластичны и восприимчивы к переменам. Искусственный же интеллект делается одним из их ключевых орудий, которые помогают перекраивать устаревший спортивный миропорядок и даже целиком вытеснять оттуда живых людей.
Аватары режут бюджеты
Как персона, в самых разных амплуа причастная к организации сотен разномастных спортивных ивентов и проектов, я отменно умею подсчитывать издержки. Финансовые, временные, душевные. И замечу вам, что наиболее весомые расходы почти неизменно сопряжены с людьми. Причём как прямые, так и непрямые. В этом отношении внедрение ИИ — подлинное спасение для бюджета. Причём как на уровне локальных спортивных стартапов вроде моего, так и для транснациональных корпораций с многомиллиардными оборотами.
Полагаю, все замечают, что Adidas, Puma, Nike и Hugo Boss всё чаще запускают рекламу, где вместо настоящих супермоделей или звёзд спорта нам демонстрируют нарисованных цифровых кукол. Это виртуальные инфлюенсеры, порождённые нейросетями, и они прямо сейчас безжалостно кромсают рынок рекламы.
Все эти контракты с условным Килианом Мбаппе, Леброном Джеймсом или Криштиану Роналду — всегда чудовищная головная боль для маркетологов. То те вляпаются в репутационный скандал, то потребуют персональный лайнер на съёмки, то попросту расторгнут договор с брендом аккурат посреди рекламной кампании. И пока боссы индустрии ломали голову над решением, ИИ тихо сварганил идеальную альтернативу — цифровых аватаров в духе Shudu Gram, Imma, Maya или Noonoouri, у которых напрочь отсутствуют личные заморочки, плохое расположение духа, и они не станут требовать пересогласования контракта после триумфального сезона. К тому же интеграция цифровых аватаров в рекламные кампейны обрубает траты на продакшен и гонорары живым знаменитостям на умопомрачительные 76–90%.
Давайте на пальцах: если запуск кампейна с реальной топ-моделью ранга Сидни Суини, Кендалл Дженнер или Беллы Хадид влетает бренду в районе 50 тысяч долларов, то цифровой аватар сопоставимого калибра закроет ту же задачу за 5 тысяч. Единственный пост у живого блогера с миллионом подписчиков обойдётся им в 5 тысяч долларов, а виртуальный аналог потянет на 1200 долларов. Чистая экономия — 76%, или 3800 долларов на одном-единственном фрагменте контента. Для малого бизнеса, который хочет войти в спортивный маркетинг «под ключ», это форменное спасение: взамен растраты от 2 до 10 тысяч долларов за один пост какого-нибудь регионального футболиста из РПЛ они приобретают месячное обслуживание с виртуальным амбассадором дешевле чем за 500 долларов. Елена Нейт и её AI-коллеги достались мне ещё бюджетнее.
Два абзаца для маркетологов
Но наиболее примечательна тут даже не экономия на логистике, перелётах и капризах. Наиболее примечательна реакция аудитории. Можно было предположить, что народ проигнорирует цифровых моделей, однако статистика свидетельствует о противоположном. Средний уровень вовлечённости (тот самый Engagement Rate, за который бьются все SMM-щики) у виртуальных моделей колеблется в районе 5.8–5.9%. Знаете, сколько у реальных амбассадоров из плоти и крови? Всего 1.9–2.3%. Показатели вовлечённости у ИИ-моделей выше в три раза! Мало того, живой блогер публикует пост, и через 72 часа его трафик обваливается вдвое (минус 50%), поскольку алгоритмы соцсетей неумолимы. У виртуального аватара падение за те же трое суток составляет лишь 15%. Трафик стабильнее, долговечнее и прогнозируемее.
Хрестоматийный кейс Noonoouri для коллаборации Dior и Versace: там ИИ урезал расходы на 76%, а возврат на инвестиции (ROI) взлетел на 42% выше стандартного рыночного бенчмарка. В среднем по отрасли ИИ-модели демонстрируют ROI на уровне 13.7%, тогда как по живым амбассадорам аналитики от маркетинга даже внятную цифру назвать не в силах — чересчур много латентных издержек. Коэффициент конверсии при сценарии запуска с виртуалом составляет 3.4% против 2.8% у человека. Подъём на 21% в относительном выражении. Алгоритмы расторопнее сбывают кроссовки и экипировку, ибо их можно круглосуточно подстраивать под всякий локальный рынок: варьировать этническую внешность, гардероб, фон и язык за пару щелчков мышкой.
ИИ оптимизирует «ударку»
Хорошо, с маркетингом всё ясно — там вечно вертелись коммерческие интересы. А что творится непосредственно на поле битвы? Всякий, кто лицезрел боксёрский поединок Роя Джонса в Сеуле-88 или схватку Артура Бетербиева с Дмитрием Биволом, осведомлён: судейство в единоборствах — колоссальная проблема. Высокий темп размена ударами, стеснённый угол зрения рефери, персональные пристрастия и арбитражные ляпы. И вот на ринг выходит программно-аппаратный комплекс DeepStrike от фирмы Jabbr. Это ИИ, функционирующий на чистом компьютерном зрении вообще безо всяких сенсоров на теле бойцов.
Система принимает заурядный высокоскоростной видеопоток в реальном времени и раскладывает поединок на компоненты. Она фиксирует непосредственно удары с точностью 98–99%, а классифицирует их (отличает джеб от кросса, а хук от апперкота) с точностью 95–99%. DeepStrike отслеживает траекторию конечностей, скорость выброса кулака, векторы атаки и чётко регистрирует доведение удара до адресата — то есть бесспорный контакт с лицом или туловищем. На выходе рождается непредвзятая статистика, которая гробит любые судейские махинации.
Я был в числе первых подписчиков Jabbr пару лет назад и самолично следил, как они из стартапа, рыскавшего по миру в поисках тех, кто согласится даром поэкспериментировать с DeepStrike на своих турнирах, эволюционировали в бизнес-проект, притянувший несколько миллионов долларов вложений и ныне обслуживающий величайшие боксёрские ивенты от США до Саудовской Аравии. Потому что в нашу эпоху эффективные технологии именно так и функционируют: стремительно, доходно, радикально. Тысячам боковых судей, судей-хронометристов и судей-информаторов — готовиться на выход…
ИИ прощается с судьями ИВС
В игровых видах спорта, где всё завязано на линейной разметке, ИИ уже учинил тотальное выдавливание человеческого фактора. В теннисе все свыклись с Hawk-Eye («Ястребиным глазом»), который обосновался на турнирах Большого шлема и позволяет условному Даниилу Медведеву или Новаку Джоковичу оспаривать вердикты арбитров. Данная система триангулирует координаты мяча с помощью матрицы высокоскоростных камер и выстраивает математическую 3D-модель траектории с точностью до 3-4 мм.
Имеется ещё Foxtenn, снимающий до 2500 кадров в секунду и бьющий лазерами по корту, фиксируя фактический миг сплющивания мяча о покрытие, дабы никакой ветер или деформация не размыли результат.
Однако это дорогие забавы для богатых лиг. А для любителей и полупрофессионалов сейчас создают академический прототип EYES ON: там всего 4 синхронизированных бытовых камеры (можно снимать хоть на мобильные телефоны). Точность детекции мяча — 99.7%, классификация ударов — 97.1%, фиксация попадания в линии — 99.5% при задержке лишь в 152 миллисекунды. Скоро линейные судьи сохранятся только в анналах истории спорта.
В волейболе аналогичный расклад: система Volleyball Tracker — это мультиракурсный оптический комплекс, ставший эталоном высших лиг. Точность позиционирования мяча достигает 99.8%, время обработки кадра — 25.4 миллисекунды, а усреднённая погрешность — ничтожные 0.57 пикселя. Касания сетки, заступы на подаче, блок-ауты — всё протоколируется за секунды. Непостижимые персоны в судейской униформе, размахивающие флажками из углов площадки, нескончаемые видеопросмотры и тренеры-статистики, коллекционирующие сведения с карандашом и блокнотом, исчезнут бесследно на всех эшелонах — от чемпионских баталий калининградского «Локомотива» до шоу-турниров Первого канала.
ИИ зачищает «фигурку»
Но самый суровый вызов для ИИ — это координационные дисциплины, где безраздельно властвует субъективная оценка арбитров. Припомните судейские инциденты в художественной или спортивной гимнастике. Чтобы пресечь подобные распри, Международная федерация гимнастики (FIG) целиком инсталлировала систему Fujitsu JSS на всех 10 снарядах своих официальных стартов. Взамен камер там размещены лазерные 3D-лидары и датчики глубины. Они ежесекундно испускают миллионы лучей, оцифровывая торс гимнаста в трёхмерной среде. ИИ возводит скелетную модель атлета и автоматически идентифицирует элементы по официальному каталогу правил FIG. Робот замеряет точные углы в сочленениях, градусы разведения конечностей и стабильность соскока. Человеческий глаз физически неспособен уловить погрешность в 3 градуса на безумной скорости вращения, а лидар способен.
В фигурном катании Международный союз конькобежцев (ISU) превратил в официальный стандарт систему видеоповторов и лазерного трекинга IceScope. Высокоскоростные полигональные камеры помогают технической бригаде верифицировать недокруты на четверных прыжках условного Ильи Малинина, проверять рёбра на лутцах и флипах, а также оценивать и сопоставлять уровни сложности вращений Евгении Медведевой и Алины Загитовой даже задним числом. И никаких больше скандалов с проплаченными арбитрами: ИИ не продаётся.
В сноуборде и лыжном фристайле на стартах FIS и X Games безраздельно царит платформа JudgeMate. Судьи заседают с планшетами, сопряжёнными с облачной платформой. Компьютерное зрение ловит вылет райдера с трамплина, подсчитывает градусы вращения (720, 1080, 1440), чистоту захвата доски (грэба) и в автоматическом режиме высчитывает урезанное среднее (trimmed mean), весовые формулы и применяет 6 уровней тай-брейка для урегулирования конфликтных ситуаций при равенстве баллов за 5 секунд.
Искусственный интеллект захватывает спорт. Смешно закрывать глаза на очевидное. ИИ уже перестал быть просто дорогой забавой для гиков. Он замещает живых людей там, где цена ошибки непомерно высока, а человеческий фактор обходится непозволительно дорого: в арбитраже, в маркетинге, в линейной графике. Алгоритмы не утомляются, не берут мзду и не закатывают истерик на съёмках. Ветхий спортивный мир с его непомерно раздутым штабом бюрократов и судей обречён на ликвидацию. ИИ вытеснит живой спорт всюду, где это экономически оправдано.
Но означает ли это, что Skynet бесповоротно одолел человечество? Не вполне. Завтра во втором выпуске этого текста препарируем оборотную сторону медали — ЗЛОВЕЩУЮ ДОЛИНУ. Не переключайтесь. Оставайтесь с нами.
А как вы полагаете, устоит ли спорт высших достижений перед тотальным натиском алгоритмов, или через десять лет судьи-люди станут музейным экспонатом?