象棋技术犯规指什么?（揭秘象棋比赛中的违规行为，你了解多少）

熊崧凯，王晓茹（北京邮电大学计算机学院）

人工智能（artificial intelligence）可谓是当前令人感兴趣的话题之一。如今，人工智能技术已经应用到了多个领域，例如智慧医疗、辅助驾驶、语音识别、人脸识别等，给人们的生活带来了极大的便利。备受全世界关注的体育赛场当然也不落后，人工智能技术在近两年被带入体育赛场。接下来，就让我们一同去看看被ai教练和裁判加持的运动赛场究竟是什么样子的吧！

越来越懂“情感”的ai教练员

教练是运动场上了解技战术最专业的人，他们不仅承担运动动作的专业指导，还包括赛前技术分析、赛前战术布局、赛后技术总结和赛后战术总结等。总的来说，体育竞技不仅是运动员之间的竞技，同时也是教练团队之间的竞技。一个经验丰富的教练首先需要获取己方和对方运动员训练和竞技数据，再对这些数据进行分析，最后在分析结果上制订相应的训练计划和比赛策略。

随着人工智能的高速发展，越来越多体育项目的教练团体开始使用人工智能来辅助训练运动员并提供指导策略。2019年，英格兰第七级别联赛的球队温盖特·芬里奇队成为第一支使用人工智能教练的足球队，ai 教练可以输入包括温盖特·芬里奇队遇到的每支球队的数据，并逐分钟地对比赛进行分析。

人工智能是如何在运动场上辅助教练的呢？其实，我们可以把人工智能算法当作一个普通的新手教练，使用之初，它不知道谁是运动员、运动员在做什么，甚至无法分清人和物，但它可以24小时不间断地学习，就如龟兔赛跑里的乌龟，虽然走得慢但却可以一直走下去。运动员每时每刻都会产生海量的数据，这些数据对于人工智能就是可学习的资料，人工智能在运动员的数据的指导下学会了辨别谁是运动员、什么是运动的标准动作。但人工智能辅助教练只能指导新学员的标准动作，而对专业运动员作用不大。因为专业运动员更需要针对竞争对手来生成相应的训练策略和赛前最优的战术布局。

新的人工智能算法可以生成训练策略和赛前战术布局

但人工智能算法并没有满足于现状，因为它可以为新的人工智能算法提供它的输出结果，也就是观察到的运动员和运动员状态。新的人工智能算法不需要像上一个人工智能那样从无法分辨运动员的状态开始学习，换句话说，新的人工智能算法是专门用来生成训练策略和赛前战术布局的。生成策略的人工智能具体过程可以理解为，一个不会下象棋的人正在学习下象棋，开始时，它会去寻找之前棋手下的棋局并复盘理解其思维过程，之后在自己大脑内模拟出另一个对手，每次分别站在敌我双方的角度不断进行推演。而这也是新的人工智能算法可以根据运动员的比赛视频来学习生成策略与战术的原因之一。

对于普通大众来说，拥有教练来指导运动，可以帮助我们快速掌握标准动作和避免受伤，但教练数量少且收费不菲。

不同于现实中的教练，ai教练可以用低成本的设备来采集数据。例如将数据交给人工智能进行学习，训练得到的人工智能算法可以为使用者生成指导意见并以声音或图片的形式传达给使用者。此外，手机上也实现了实时ai教练技术，它用自研的人体骨骼关键点检测算法和关节抖动算法，能够让手机实现实时的、高精度的姿态检测，并及时给用户动作反馈。并可以在运动后，为用户生成体测报告。这个人工智能算法的检测能力会随着用户数量增多和使用时间的增加不断提升。

当计算机视觉应用到ai裁判

ai裁判的实现主要基于计算机视觉。计算机视觉是一个跨学科的科学领域，研究计算机如何从图像或视频中获得高层次的理解。从工程学的角度来看，计算机视觉是让计算机试图去理解并自动化人类视觉系统可以完成的任务。简单的话来说，计算机视觉就是通过计算机来模仿生物的视觉系统，例如人可以轻松地识别一张图的内容，而计算机视觉则是让计算机也具有像人一样的能力。

对于一个计算机视觉系统来说，图像数据的输入是必须的。图像数据可以有多种形式，例如图像、视频序列、或者通过3d扫描仪扫描得到的多维数据。ai裁判的实现需要依赖于目标识别、视频跟踪、事件检测、三维的人体姿态估计、运动估计等计算机视觉的子领域。目标识别可用于识别出场上的运动员，视频跟踪用于实时捕捉并追踪运动员的位置，事件检测技术可以检测运动员是否犯规，三维的人体姿态估计是指计算机去识别人体的3d的骨骼信息，运动估计则可以识别出运动员的行为。

人工智能的新赋能：体操裁判员

运动员建模图

以体操项目为例，2019年4月的德国斯图加特体操世锦赛正式投入使用了一套裁判辅助系统，该系统采用人工智能3d感应技术，可以成为判定难度分的辅助应用。这套系统通过计算机视觉系统和3d传感器为运动员建立一个3d的人体骨骼模型，在体操运动员表演动作的时候，精确地识别运动员的骨骼信息，捕获每个体操运动员的动作并将其分析为数据，并对体操运动员的肢体摆动幅度、旋转速度以及跳跃高度做出极为精确的记录，之后将这些数据与赛事评分标准进行比较，给出“无可争议的成绩”。此外，它还提供了三维视图，并提供了多种角度测量选择，所有这些选择都有助于做出公正而准确的判罚。

绿茵场上的“隐身裁判”

应用于俄罗斯世界杯上的视频辅助裁判（var）技术

除了体操赛场，足球赛场上也出现了ai裁判——视频辅助裁判var（video assistance referees），这是一项ai视频辅助裁判技术，var技术监控与分析球场情况并辅助主裁判，进而减少比赛中可能出现的争议和误判情况。2016年，var技术开始走向足坛，当时它首次在美国职业大联盟的一场预备队杯赛中担任裁判助手，之后，经过两年的技术升级，国际足球协会理事会（ifab）正式推出var，随后它开始被大量用于各国联赛、杯赛中。

不同于主裁判必须亲临现场，var技术通过对摄像机捕捉到的比赛画面进行视频分析来做出判断，因此它更可能关注到一些人们很难注意到的细节，比赛场面瞬息万变，仅凭主裁判肉眼观察难免会出现争议。当然，只有主裁的判罚出现争议，比如出现球员犯规或是越位、红牌判罚、犯规地点是否在禁区内、禁区内手球和犯规等情况时，var技术才会派上用场。因此，这项技术最核心的作用在于借助高科技的力量，使得主裁判获得了一项站在局外看比赛的能力，最终实现精准判罚。

尽管var技术可以帮助裁判减少错判的概率，但也有观众和球员认为频繁使用var会导致比赛中断，破坏了比赛的流畅性。此外，大部分专业人士认为，var作为一种辅助手段，正确使用它，它就是裁判的好朋友，更是比赛的好朋友。尤其是随着未来人工智能的发展，var或许会变得更聪明，到那时，大家再也不用因为它的存在而感到比赛被打断了。

相信随着人工智能和微电子技术的发展，会有越来越多的ai算法在体育竞技里出现，让体育竞技越来越科学和公平。也会有更多的人工智能算法走进普通大众的生活，让每个人都能在正确和科学的指导下运动。