始於一句玩笑的挑戰:「AI輔助評分系統」將帶來怎樣的未來?

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體操比賽中,運動員的瞬間動作裡包含著複雜的要素,人眼是否能夠做出準確的判定?這是打分類比賽項目特有的問題。隨著運動員競技水準的不斷提高,這一問題也變得更為突出。富士通公司研發並於2019年投入實戰使用的一套AI(人工智慧)輔助評分系統,一舉解決了這一難題。根據研發人員的介紹,我們向大家呈現一個非同一般的研發故事,以及這套系統在體育競技領域之外的巨大潛力。

世界上第一座高水準體育評分系統

體育運動中,有像游泳、田徑那樣以速度記錄來決定名次的專案,也有像柔道、籃球等通過選手或球隊的對戰決定勝負的項目,還有通過裁判給選手的表現打分來確定成績的項目,即所謂的「打分類項目」。體操運動可以說是「打分類項目」的典型代表。近年來,體操專案實施了一項劃時代的改革舉措——引入AI(人工智慧)輔助系統給選手的競技打分。

2019年,世界體操錦標賽上首次正式引入了該系統,並在男子鞍馬、跳馬、吊環和女子跳馬等4個項目上投入使用。2021年10月18日至24日,在北九洲市舉行的世界體操錦標賽上,男女10個項目中,有5個專案正式啟用了該系統,兩個專案上進行了最終測試。

大體來講,該系統由測定裝置和資料庫構成。

首先,向正在比賽的體操選手每秒發射200萬次鐳射進行照射,獲取其身體姿態的立體資料;接著AI測定其骨骼和關節的位置,將動作轉換成3D影像,之後,將影像與存錄的體操動作技術資料庫對照,識別選手的技術動作,再根據每個技術動作的評分規則,判斷加分點和扣分點,最終顯示出分數。

「AI輔助評分系統」的基本原理。1.通過鐳射測定立體資料(左上)→2.識別其身體姿態,將動作轉換成3D影像(右上)→根據3D影像資料的形態識別出技術動作(左下)→4.與資料庫對照確定技術動作(右下)
「AI輔助評分系統」的基本原理。1.通過鐳射測定立體資料(左上)→2.識別其身體姿態,將動作轉換成3D影像(右上)→根據3D影像資料的形態識別出技術動作(左下)→4.與資料庫對照確定技術動作(右下)

該分數經裁判核定,才能成為選手的最終「得分」,但系統的完成度已經很高,常可以說是「自動打分」了。雖然數位技術在近年的體育運動中已有所運用,比如在網球比賽中判定落點是否出界,在足球比賽中判定是否過了球門線等,但此前還從未有過用於像體操這樣動作複雜的競技項目的。可以說,這是全球首次成功打造的最高水準的系統。

以體操為代表的打分類運動項目,多年來一直存在難題。由於是靠裁判的眼睛來評判,所以圍繞著技術動作是否成功、該加分還是減分等評判的準確性,選手經常會提出異議,有時還會引發誤判糾紛。而這套系統利用AI對技術動作能夠做出客觀評判,從而解決了這一難題,因而引發熱烈反響。

研發這套系統的是IT服務綜合供應商富士通公司。該公司體育經濟統括部部長藤原英則表示,他們歷經了千辛萬苦才將這套系統打造到可以實用的水準。

體操特有的動作和人眼的局限性

雖然有像好萊塢拍電影時使用的在人的身體上安裝感應器捕捉動作的技術,但不與目標接觸就能測定的裝置,還不曾有過, 所以「我們先從造出這樣的東西開始做起」。

而且,體操也正如其字面所示,是「操縱身體做動作」的競技。體操動作速度快而複雜,身體時而舒展,時而蜷曲,手腳關節還要做出種種姿態。要想研發出能夠測定這些動作的裝置,需要有前所未有的新技術。

安裝在賽場的3D感應器,能在沒有人體感應器的情況下測定比賽中的動作,這項技術具有劃時代意義
安裝在賽場的3D感應器,能在沒有人體感應器的情況下測定比賽中的動作,這項技術具有劃時代意義

準確識別區分體育器械和人體,也曾是一個大問題。

「比如吊環項目,在比賽中吊環也是會動的,因此,系統曾經把吊環識別為運動員手臂的延伸,結果成像顯示像一隻長著長長的蝦鉗的大蝦。」

要想把捕捉到的動作轉換成得分,不僅需要對技術動作的種類做出識別,還要判斷其完成品質的「優劣」,這就需要讓AI去深度學習已作數位化處理的評分規則,然後識別匹配,而體操的技術動作,男女專案合計約有1400項,所有都要一一學習。

「我們最早是從鞍馬項目開始嘗試的。我們覺得選手既然是在固定的鞍馬上做動作,應該很容易對付。但實際上選手在鞍馬上旋轉時,包含了好幾個技術動作。從哪兒開始算一個技術動作,下一個技術動作又從何時開始,完全搞不清楚。技術動作的識別花費了好大功夫。有體操界人士曾對我說,『你們為什麼從較難的體育項目開始挑戰呢』?」

3D感應器測定的資料形成點陣集合,轉換成姿勢和動作
3D感應器測定的資料形成點陣集合,轉換成姿勢和動作

在學習體操知識的過程中,我們團隊也認識到了傳統打分方法的難度。裁判在選手表演時,用手寫的技術動作名稱縮寫記號來速記內容,表演結束後再計算得分。這種方法是人工類比時代最典型的。隨著選手的技術動作水準不斷提高,過去一個單項只需幾名裁判,而現在則需10人左右,以致一屆大賽所需的裁判男女合計成長到了120人左右。

藤原最有感觸的是,人眼打分的局限性。比如在鞍馬專案的比賽規則中,寫有這麼一句話。

「在倒立上升過程中,腳尖如果下垂,角度在15度以內扣0.1分,16度至30度扣0.3分,31度至45度扣0.5分。」

15度和16度是條分界線,只差1度扣分就會發生變化。但人的眼睛是否能辨別出這1度的差異呢…。規則中還有「筆直不扣分,略微彎曲扣0.1分」的表述,但「筆直」和「略微」是完全交由裁判來判定的。「每屆大賽打分依據都不一樣」,這也是選手們經常批評或不滿的原因所在。

2017年,富士通公司與國際體操聯合會合作,收集了很多選手的資料,展開將模糊的標準具體化等工作。除了系統研發本身有很多困難,最初還遭到體操裁判們的抵制。

「體操界也有人擔心AI會搶走裁判的飯碗。這一點在其他產業也是容易引發爭議的。」

為此,藤原耐心地說明引入這套系統對於體操界的好處——可以提高打分的精度和公平性等等。而來自於體操選手們的呼聲,無疑成為將該系統引入體操比賽的推動力量。

系統的研發始於一場誤會

歷經艱辛研發出的AI輔助評分系統,自2019年世界體操錦標賽以來,一直在體操比賽的大舞臺中實際應用。明年將在英國利物浦舉辦的世界體操錦標賽上,在男女自由體操和男子雙杠項目上進行最終測試,力爭完成體操運動全部十個專案的系統研發應用。

富士通體育經濟統括部部長藤原英則,克服重重困難,成功開發出這套有劃時代意義的系統
富士通體育經濟統括部部長藤原英則,克服重重困難,成功開發出這套有劃時代意義的系統

辛勤的研發工作終於結出了碩果。如今該系統已在各主要體操大賽中穩定應用。不過,誰曾料想,這個研發項目其實始於一場「誤會」。

當確定由東京舉辦奧運帕運的時候,一直在探索如何將IT技術應用於體育運動的藤原,便開始積極與各類體育競技組織的人士交流,其中一人就是現任國際體操聯合會主席渡邊守成。在一次對話中,渡邊說了一句,「要是能用機器人打分就好了」。

「後來我才瞭解到,他當時是開玩笑說的。」

言者無意,聽者卻當了真。藤原決心研發出這樣的系統。半年之後,他借在日本召開國際體操聯合會大會之機,帶著工程樣機前去推介。

「我把真的鞍馬器械帶進了會場,弄得會場所在的酒店方面非常為難(笑)。」

他讓鞍馬選手進行表演,將收集形成的圖像顯示在身後的監視器上。

「就像是在演連環畫戲一樣。」

當時,AI打分功能還沒有完成,只能用手動方式向大家展示示意圖,「如果研發完成就能實現這樣的功能」。他通過這種略帶冒險的手法進行推廣,如果研發不成功的話…但是,藤原沒有懼怕冒險。

「多數情況下,一般是公司先掌握了某種技術,然後以此為基礎研發產品。但我們卻是從一開始就在嘗試非常遙遠的前景,我們想給大家呈現一個雖然現在技術條件還不具備,但將來一定會有的世界,然後我們再去鑽研技術。我們是按照這樣的順序來思考的。如果要讓我們的社會變得更加美好,應該怎麼做?我們更願意做一些規劃,設計未來的社會是非常重要的。」

藤原堅信,創新就是從這種思維方式中產生出來的。

不過據說在公司內部曾有過反對意見。

「不少技術人員跟我說,那種東西是做不出來的。」

表示反對的不僅僅是技術人員。由於在公司內部無法獲得各部門的支持,這個專案的策劃遲遲無法通過。還有人提出,就算技術上可以實現,但項目本身是否能成立還是個問題。儘管如此,藤原仍然堅持不放棄。因為他預見到,這套系統能夠發揮的作用,不會止步於體操打分上。

系統的潛力不會止步於打分

「我們這項技術除了體操項目,還能應用在其他比賽項目上。在其他領域,例如健康領域,也會有用武之地。比如線上健身講座,因為教練不在現場,學習者無法知道自己的動作是否準確。這時,可以通過AI獲得正確回饋,在家也能好好鍛煉了。再比如,對於來醫院看病的老人,我們可以通過監測他們到醫院後從大門口到掛號處的行動,對他們的身體姿勢、走路方式等提出建議,可謂一舉兩得。」

此外,還可以考慮應用於產業和文化領域。傳統手藝人的技藝是有規範的身體動作的,如果能將以往靠感覺記住的動作數位化,將有助於傳統技藝的學習和傳承。

「我們來簡單回顧一下技術的進化,是從蒸汽機開始,再到電力、電腦、物聯網(IoT,Internet of Things)這麼一個趨勢。到電腦為止,是一個如何用科技來替代解決人類勞動的時代。但從物聯網開始,從某種程度上來說人類已經正在變得多餘。在這樣的現代社會,我認為技術應該促進人類的幸福和健康才對。體操評分系統這項技術,是實現這一目標的第一步。」

始於「玩笑」的這一挑戰,潛藏著改變人們生活方式的多種可能。

標題圖片:AI評分輔助系統,在世界體操錦標賽等國際大賽上表現亮眼。裁判手邊的監視器上,除了分數之外,還會顯示各種資訊(富士通公司提供)

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