با هوش مصنوعی پیروز شوید: نگاهی به آینده AI در دنیای ورزش

هوش مصنوعی در ورزش: آینده‌ای نوآورانه در کنفرانس MIT Sloan 2024
کنفرانس تحلیل داده‌های ورزشی MIT Sloan 2024 با پنلی تحت عنوان «پیروزی با هوش مصنوعی: آینده AI در ورزش» به پایان رسید. این پنل با حضور مدیران برجسته‌ای از جمله داریل موری (رئیس عملیات بسکتبال فیلادلفیا 76ers)، جولی سوزا (رئیس بخش ورزش AWS)، تایرون مارد (مدیر بخش ورزش Google Cloud)، کوین لوپس (معاون توسعه کسب‌وکار ورزشی ESPN) و با moderation مت روسو از Trace 3 برگزار شد. در این پنل، موضوعات کلیدی از جمله آمادگی داده‌ها برای هوش مصنوعی، حفاظت از مالکیت معنوی، ایمنی بازیکنان، تجربه هواداران و چالش‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) مورد بحث قرار گرفت.

نکات کلیدی پنل:

1. آمادگی برای هوش مصنوعی (AI Readiness):
   موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی به داشتن استراتژی داده‌ای قوی وابسته است. شرکت‌هایی مانند ESPN با انبوه داده‌های باکیفیت (40 سال فیلم، صوت و ژورنالیسم ورزشی) در موقعیت استراتژیک قرار دارند. AWS و Google Cloud نیز بر اهمیت یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف و ایجاد زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر تأکید کردند.
2. کاربردهای هوش مصنوعی در ورزش:
   • ایمنی بازیکنان: AWS با پروژه «دیجیتال اَتلت» در NFL، با جمع‌آوری 500 میلیون نقطه داده در هفته، مدل‌هایی برای کاهش ریسک مصدومیت و بهبود تجهیزات طراحی کرده است. NBA نیز با الگوریتم‌های پیشرفته، برنامه‌ریزی بهتری برای کاهش فشار بر بازیکنان انجام داده است.
   • تجربه هواداران: ابتکاراتی مانند Big City Greens در NHL (انیمیشن سه‌بعدی همگام با بازی واقعی) و تبلیغات شخصی‌سازی‌شده در پخش زنده نشان‌دهنده پتانسیل هوش مصنوعی برای جذب مخاطبان جدید، به‌ویژه کودکان و نوجوانان است.
   • تحلیل داده‌های بلادرنگ: Google با Statcast در MLB، میلیون‌ها نقطه داده را برای تحلیل عملکرد بازیکنان و بهبود تجربه پخش جمع‌آوری می‌کند. AWS نیز با پردازش 26,000 فاکتور، برنامه‌ریزی بهینه NFL را با صرفه‌جویی سالانه 2 میلیون دلار انجام می‌دهد.
3. چالش‌های هوش مصنوعی مولد:
   • ریسک‌های اخلاقی: نگرانی‌هایی مانند نقض مالکیت معنوی، اخبار جعلی و تغییر تاریخچه رویدادها مطرح شد. حفاظت از نام، تصویر و صدا (NIL) و داشتن رضایت و جبران خسارت برای افراد مورد تأکید قرار گرفت.
   • هالوسینیشن (Hallucination): مدل‌های هوش مصنوعی گاهی خروجی‌های نادرست تولید می‌کنند که نیاز به نظارت انسانی (Human-in-the-Loop) را برجسته می‌کند.
   • کنترل و ایمنی: با وجود مدل‌های متن‌باز و بازیگران متعدد، کنترل کامل هوش مصنوعی دشوار است. پیشنهاد شد که به جای مقاومت، کسب‌وکارها آن را بپذیرند و مسئولانه استفاده کنند.
4. مهارت‌های مورد نیاز در آینده:
   پنلیست‌ها بر اهمیت مهارت‌های حل مسئله، یادگیری سریع، تطبیق‌پذیری و درک نیازهای مشتری تأکید کردند. تسلط بر ابزارهایی مانند GitHub Copilot و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به‌عنوان مهارت‌های کلیدی برای استخدام در حوزه هوش مصنوعی ذکر شد. همچنین، داشتن ذهنیت کنجکاو و آمادگی برای یادگیری مداوم ضروری است.
5. نوآوری و ریسک‌پذیری:
   تجربه‌هایی مانند Big City Greens و تورنمنت‌های جدید NBA نشان داد که آزمایش ایده‌های نو، حتی با وجود انتقادات اولیه، می‌تواند به نوآوری‌های بزرگ منجر شود. هوش مصنوعی به‌عنوان بزرگ‌ترین پیشرفت تکنولوژیکی پس از کامپیوترهای شخصی معرفی شد که پتانسیل تغییر همه صنایع را دارد.

مخاطبان مناسب برای تماشای ویدئو

تماشای ویدئوی این پنل برای گروه‌های زیر مفید است:

1. علاقه‌مندان به فناوری و ورزش: افرادی که به تقاطع تکنولوژی و ورزش علاقه دارند و می‌خواهند از کاربردهای هوش مصنوعی در بهبود عملکرد تیم‌ها، ایمنی بازیکنان و تجربه هواداران مطلع شوند.
2. مدیران و تصمیم‌گیران ورزشی: مدیران تیم‌ها، مربیان و تحلیلگران داده که به دنبال راهکارهای نوین برای تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری استراتژیک هستند.
3. متخصصان فناوری و داده: مهندسان داده، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و تحلیلگران که می‌خواهند با چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در ورزش آشنا شوند.
4. دانشجویان و جویندگان کار: دانشجویان رشته‌های مرتبط با فناوری، داده و ورزش که به دنبال درک مهارت‌های مورد نیاز (مانند مهندسی پرامپت) و مسیرهای شغلی در این حوزه هستند.
5. هواداران ورزش: افرادی که به نوآوری‌های تجربه هواداری (مانند انیمیشن‌های زنده یا تبلیغات شخصی‌سازی‌شده) علاقه‌مندند و می‌خواهند آینده تماشای ورزش را ببینند.

این ویدئو با ارائه دیدگاه‌های عملی و الهام‌بخش، برای هر کسی که به آینده ورزش و فناوری علاقه دارد، ارزشمند است.

مشخصات ویدئو