【AI籃球】數據令NBA超進化！ 買人轉會改變戰術都靠AI分析？
籃球場上都有AlphaGo？
現今科技發達，就連NBA賽場上都出現的了類似AlphaGo的人工智能技術，去輔助人們作出決策。而在NBA開發這種技術的就是一間名為Second Spectrum的公司，而它也是NBA官方的數據供應商。
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公司CEO Rajiv Maheswaran曾說：「NBA的球隊在總決賽的時，都會根據我們的數據改變他們的場上策略。」
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以往在收集數據時，往往需要人工參與，導致無法做到實時數據分析，而數據也難免出錯。現在這間公司利用電腦自動識別球員，讓人工智能理解簡單戰術，這使他們的數據分析能可以做到與比賽同步，而且更準確、更全面，足以被教練作為參考。
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其實所謂的戰術，人工智能是很難理解的，例如常見的Pick and Roll，兩個球員之間需要距離多遠，才算Pick and Roll？
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要解決這個問題，只能使用大量數據，不斷訓練人工智能，告訴它哪些是Pick and Roll，哪些不是，直到電腦能自動識別Pick and Roll為止，而且識別的正確率必須接近或者超過正常人類的判斷。
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但人工智能尚未成熟，而讓其理解簡單戰術也只是第一步，接下來人公司更打算讓人工智能理解各種只有專業教練才懂的戰術，就如CEO所說：「我們正在打造一部懂得籃球的電腦，它不但要有普通球迷的眼睛，更同時要有一個專業教練的大腦。」
一般的系統想找出NBA最好的射手，都會將球員的得分次數除以三分球的出手數，計算出有效命中率。但這個結果並不準確，因為系統忽視了投籃的難度。
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所以這間公司會讓電腦像教練般觀看所有的比賽錄像，透過球員的射籃方法，起手的位置，和防守球員之間的距離等信息，計算出每次射籃的難度系數。而有了投籃難度指數，電腦就可以精確計算出一個投籃影響指數（Quantified Shooter Impact）。
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這個指數能讓教練和經理知道，哪些球員是真正的高於聯盟水平的射手，而不會因射籃難度而影響判斷。擁有這些數據，球隊買人時就多一個參考指標，買中合適對象的可能性隨之而增加。
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