AI ในวงการฟุตบอล
บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Super AI Engineer นี่เป็นบทความแรกของผู้เขียน ถ้าเกิดข้อผิดพลาดประการใดโปรดแจ้ง และขออภัยมา ณ ที่นี้
ในปัจจุบัน ฟุตบอลเป็นกีฬายอดนิยม มีแฟนคลับราว 3.5 พันล้านคนทั่วโลก มีการแข่งขันมากมายในหลายประเทศ เป็นกีฬาเก่าแก่แต่มีการพัฒนาผสมผสานเทคโนโลยีเข้ากับการแข่งขันอยู่ตลอด จนมาถึงในยุคที่มี AI (ปัญญาประดิษฐ์) เข้ามามีบทบาทมากขึ้น จะเกิดความเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างในวงการฟุตบอล ? แล้วปัจจุบันนี้ AI มีบทบาทในวงการฟุตบอลแล้วหรือยัง ? ทีมฟุตบอลที่ใช้ AI ผลลัพธ์เป็นอย่างไรบ้าง ?
AI คืออะไร แล้วทำไมถึงสำคัญ
AI ย่อมาจาก Artificial Intelligence หรือปัญญาประดิษฐ์ นิยามแบบง่าย ๆ ก็คือ วิธีการทำให้เครื่องเรียนรู้จากข้อมูลที่ใส่ไป ยกตัวอย่างเช่น ใส่ข้อมูลอายุ น้ำหนัก ส่วนสูง จำนวนประตู ของนักเตะ แล้วบอกนักเตะคนนี้ในเกม Fifa มี rating เท่ากับเท่าไหร่ เราใส่ข้อมูลไปเยอะ ๆ สอนให้ AI มันเก่งขึ้น แล้วเราจะสามารถใส่ข้อมูลนักเตะที่ AI ไม่เคยเจอ AI จะสามารถทำนาย rating นักเตะคนนั้นได้
ทำไมสำคํญ? ถ้าทีมอื่นใช้แล้วดี ทำไมคุณถึงจะไม่ใช้ล่ะ หลาย ๆ ทีมทั่วโลกเริ่มมีการใช้เทคโนโลยี AI มาร่วมพัฒนาศักยภาพของทีมแล้ว เราจะเห็นทีมที่ประสบความสำเร็จหลาย ๆ ทีมออกมาพูดถึงเรื่องนี้ ยกตัวอย่างเช่น ลิเวอร์พูลในช่วงหลังที่เห็นได้ค่อนข้างชัด แต่ยังมีอีกหลายทีมที่ใช้ AI ในด้านต่าง ๆ ซึ่งจะกล่าวต่อไป
How AI Helps in Football
Signings and Scouting
อันนี้เห็นได้ชัดมาก เพราะ ในปัจจุบันการซื้อ-ขายนักเตะเป็นเรื่องที่สำคัญและส่งผลต่อทีมสุด ๆ การซื้อ-ขายแต่ละครั้งมีเงินจำนวนมหาศาล และการเอาเงินจำนวนมากมาเสี่ยงมันคงไม่ดี อย่างที่เห็นมากในปัจจุบัน นักเตะบางคนถูกซื้อมาในราคาที่สูง แต่ไม่สามารถโชว์ฟอร์มให้สมค่าตัวได้ หลายสโมสรจึงพยายามหานักเตะที่ดี และมีราคาเหมาะสมที่สุด
Brentford ทีมดังในลีกแชมป์เปี้ยนชิพอังกฤษ ที่ฤดูกาลที่แล้วจบอันดับที่ 3 เกือบได้ขึ้นมาโลดแล่นบนเวทีลีกสูงสุด แต่ถ้าลองมองย้อยกลับไป Brentford เป็นทีมอันดับท้าย ๆ ของ League One (ลีกอันดับ 3 ของอังกฤษ) ด้วยซ้ำ และที่น่าสนใจกว่าคือ ตั้งแต่ปี 2014–2019 Brentford เป็นทีมที่ทำกำไรจากการซื้อขายนักเตะดีที่สุดในลีกเกาะอังกฤษ!!!! พูดได้ง่าย ๆ ว่า ซื้อถูก ขายแพง
เหตุผลหลักในการพัฒนาทีม คือ การใช้ data science มาช่วยเฟ้นหานักเตะฝีเท้าดีในลีกที่ต่ำกว่า ทำให้ได้นักเตะที่ราคาไม่สูง พวกเขามีแนวคิดว่าการขายนักเตะออกเป็นเรื่องดี เพราะ ในที่สุดเขาก็รู้ว่าสามารถหานักเตะที่ดีและราคาต่ำได้ แฟนบอลอังกฤษคงรู้จัก Neal Maupay, Ollie watkins, Said Benrahma และ Chris Mepham นี่เป็นตัวอย่างนักเตะที่ทำกำไรในการขายใน Brentford
นอกนั้น ทีม Liverpool ก็ใช้ data มาหานักเตะที่เหมาะสมกับทีม โดยอาจจะเป็นนักเตะที่ทีมอื่นไม่ได้ต้องการขนาดนั้น มันเป็นการกำหนดความต้องการตามแนวทางการทำทีม ซึ่งสถิติฟุตบอลทั่วไปไม่สามารถบอกได้
Tactics
การได้ผู้เล่นที่ดีจะไม่มีความหมายเลยถ้าใช้นักเตะเหล่านั้นอย่างไม่คุ้มค่า AI ช่วยในการวางแผนแท็คติคทีมก่อนการแข่ง รวมถึงในระหว่างการแข่งได้
ตามปกติในวงการฟุตบอลมันมีสถิติต่าง ๆ มากมาย โดยทีมกุนซือจะใช้ประสบการณ์มาวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเพื่อใช้ในการตัดสินใจ โดยอาศัยการดูเกมและดูสถิติด้วยตนเอง วิเคราะห์จุดแข็ง, จุดอ่อน ของคู่แข่ง ศึกษาแผนการเล่น และคิดวิธีการแก้เกม ซึ่งเป็นการทำงานที่ยากลำบาก และใช้เวลามากของทีมกุนซือ มีการเปิดเผยว่าเหตุผลหนึ่งที่ Sir Alex Ferguson ตำนานกุนซือของแมนยูประกาศรีไทล์ เพราะ รู้สึกเครียดและกดดันกับวงการลูกหนังสมัยใหม่ แต่ด้วย AI จะช่วยให้การทำงานของเหล่ากุนซือง่ายขึ้น เนื่องจาก สามารถมาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลนั้น ๆ แสดงข้อมูล insight ต่าง ๆ และสามารถเสนอวิธีการแก้ปัญหาโดยไม่เอาอารมณ์ความรู้สึกมาร่วม
- Leatherhead FC
สโมสรฟุตบอลอังกฤษ Leatherhead FC ร่วมมือกับ IBM โดยนำ AI มาวิเคราะห์ทีมคู่แข่ง เกี่ยวกับวิธีการเล่นที่ผ่านมา รวมถึงช่วยโค้ชตัดสินใจแนวทางการเล่น โดย Leatherhead FC เป็นสโมสรที่ใช้เงินทุนต่ำสุด ขึ้นจากอันดับที่ 20 มาจบที่อันดับ 8
- Liverpool
ทีมดังอย่าง Liverpool ก็ใช้ประโยชน์จาก AI มาช่วยในเชิงแผนการเล่น เช่นเดียวกัน ภายใต้การคุมทีมของ Jürgen Klopp พวกเขานำเสนอแนวคิด Pitch control สู่โลกฟุตบอลและวงการ data science นี่เป็นส่วนสำคัญที่ทำให้ทีมหงษ์แดงเก่งขึ้นอย่างมากในช่วงหลัง การส่งบอลแบบฟูลแบ็คถึงฟูลแบ็ค ควบคุมแดนกลาง การโจมตีทะลุไลน์กองหลัง ป้องการโดยบีบให้ผู้เล่นฝ่ายตรงข้ามมาในแดนกลาง ไม่เปิดช่องว่างให้ฝ่ายตรงข้าม บังคับให้จ่ายกลับหลังหรือออกด้านกว้าง
Pitch control ใช้ tracking data เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเกิดการทำประตูเมื่อกระทำการตัดสินใจอะไรบางอย่างในเกมโดยใช้ AI นี่คือกุญแจสำคัญ เป็นการทำให้แน่ใจได้ว่าทีมหงษ์แดงจะ Control โซนอันตรายได้
โดยเฉพาะทีมที่เล่นบอลแบบกว้าง และดันไลน์กองหลังสูง สถิติบอกว่าผู้เล่นลิเวอร์พูลมักจะตัดบอลได้ในกลางสนาม
ไม่ว่าแฟนฟุตบอลจะรู้หรือไม่แต่นี่เป็นสิ่งที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในโลกฟุตบอลไปแล้ว นอกจากนี้ data ต่าง ๆ ยังถูกเอามาวิเคราะห์ในก่อน-หลัง หรือช่วงพักครึ่งระหว่างเกม บางทีในอนาคตเราอาจจะเห็น Data scientist มาร่วมวิเคราะห์ด้วยก็ได้ 555
Data collector
ในปัจจุบันทีมฟุตบอลส่วนใหญ่มีการนำ Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์อยู่แล้วตามตัวอย่างที่เล่าไป แต่ข้อมูลเหล่านั้นมาจากไหน? ใครเป็นคนเก็บ?
สถิติหลังจบเกม เช่น ระยะทางการเคลื่อนที่ของนักเตะแต่ละคน การสัมผัสบอลตลอดทั้งเกม ตำแหน่งที่ยืนในสนาม เป็นต้น ซึ่งการเก็บข้อมูลของนักเตะทั้ง 22 คน ตลอดระยะเวลามากกว่า 90 นาทีของเกมฟุตบอลหนึ่งนัด ใช้มนุษย์เป็นคนจดบันทึกหรือ?
การเก็บข้อมูลในการแข่งขันจริงใช้กล้องวิดีโอจากรอบสนาม โดยมีผู้ให้บริการด้านการเก็บข้อมูล เช่น Opta และ Matrics ที่ถูกนำมาใช้ในการแข่งขันฟุตบอลรายการใหญ่อย่างพรีเมียร์ลีกและฟุตบอลโลก ซึ่งใช้การติดตั้งกล้องรอบสนาม ติดตามตำแหน่งของนักเตะจากทั้งสองฝั่ง โดยอาศัยการเคลื่อนที่ในแกน X, Y และ Z โดยการจับตำแหน่งนักเตะนี้ก็คือ AI สรุป เราไม่ได้ใช้คนมาบันทึกสถิติ แต่เราใช้กล้องที่ใส่เทคโนโลยี AI เข้าไปเพื่อตรวจจับตำแหน่งนักเตะ ซึ่งมันช่วยลดระยะเวลาและทรัพยากรสุด ๆ
แต่ ๆๆๆๆ ในปัจจุบัน ในการเก็บข้อมูลการสัมผัสบอลของนักเตะยังใช้มนุษย์กดปุ่มเพื่อระบุว่าฝ่ายไหนครองบอลอยู่ และสำหรับการเคลื่อนที่ของนักเตะในสนาม ก็จะยังมีเจ้าหน้าที่คอยลากตำแหน่งของนักเตะแต่ละทีม ตามพื้นที่ที่พวกเขาได้เคลื่อนที่ไปจริง นอกจากนั้นก็ต้องมีทีมงานที่ยืนยันข้อมูลอีกครั้ง
- Loughborough University (Computer Scientists)
อีกหนึ่งตัวอย่างการนำ AI มาใช้เพื่อเก็บข้อมูล มหาวิทยาลัยในอังกฤษ Loughborough University ได้ใช้ Computer vision + Deep learning มาเก็บข้อมูลที่ advance ยิ่งขึ้น
- การตรวจจับท่าทางของร่างกาย แขน และขา
2. การติดตามนักเตะเพื่อเข้าเก็บสถิติการเล่น
3. Camera stitching
ในการแข่งขันที่ไม่ใหญ่ เช่น การแข่งในมหาวิทยาลัย กล้องไม่ได้พร้อมสำหรับการติดตามคนทุกคน จึงได้พัฒนา Camera stitching (กล้อง 360 องศา) อัตโนมัติ เป็น GoPro base ราคาก็จะถูก และตอนนี้มีทำมาวางขายแล้วด้วย
ยังมีตัวอื่นที่คล้าย ๆ กัน เช่น GAMEFACE.AI SPORT LOGIQ ที่เป็นตัวรวบรวมข้อมูล
Match prediction (Betting)
นักพนันจะมองหาข้อมูลสถิติเพื่อนำมาช่วยในการทำนายผลการแข่งขัน โดยอาจจะอาศัยประสบการณ์ของตัวเอง แต่ AI และ Data science เริ่มมีบทบาทกับนักพนันมากขึ้น
- Kickoff.ai
พวกเขาใช้ Machine Learning มาทำนายผลการแข่งขันตามข้อมูลในอดีตที่ถูกรวบรวมโดยใช้ bayesian interface โดยผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขของเหตุการณ์ในอดีต และนำมาคำนวณหาอัตราการชนะของการแข่งขัน
ปล. ไม่สนับสนุนให้เล่นการพนันที่ผิดกฎหมาย ที่ประเทศอักฤษการพนันฟุตบอลเป็นสิ่งที่ถูกกฏหมาย แต่ที่ไทยไม่
ในทางกลับกัน ฝั่งของเจ้ามือเองก็จะมีการใช้ AI และ Data science มาเป็นส่วนสำคัญในการตัดสินใจอัตราการต่อรองเช่นกัน นี่อาจจะเป็นเหตุผลว่าทำไมคนส่วนใหญ่ถึงมักจะทำนายกันผิด 555
Conclusion
เราได้เห็นตัวอย่างการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในวงการฟุตบอลหลาย ๆ แบบ ทั้งที่ใช้กันจำนวนมากในปัจจุบัน และแบบที่ยังพัฒนาอยู่ หลายคนคงคิดว่าสิ่งนี้จะทำให้เสน่ห์ของฟุตบอลหายไปหรือเปล่า แต่โดยส่วนตัวคิดว่า AI จะเข้ามาพัฒนาให้วงการฟุตบอลเกิดการแข่งขันกันมากขึ้น ซึ่งกำไรก็ตกไปอยู่ที่คนดู เราจะได้รับชมฟุตบอลที่เปลี่ยนไปหรือไม่ เดี๋ยวคงได้รู้กัน
