يقدم كالب داونز للسلامة في ولاية أوهايو نوعًا من ألغاز اتحاد كرة القدم الأميركي الذي حيره الكشافة والمديرون التنفيذيون لعقود من الزمن.
لقد كان لاعبًا متميزًا بلا شك خلال مسيرته الجامعية، وحصل مرتين على مرتبة الشرف من All-America بينما فاز بكأس جيم ثورب كأفضل ظهير دفاعي في البلاد خلال موسمه الأخير بصفته لاعب باكاي. لكنه اختار عدم تشغيل اندفاعة 40 ياردة في اتحاد كرة القدم الأميركي ويومه الاحترافي، تاركًا للمقيمين للتفكير في سؤال أساسي ومهم: ما مدى سرعته؟
استخدمت فرق اتحاد كرة القدم الأميركي تاريخيًا تقييمات أفلام الألعاب والاستكشاف الشخصي والمحادثات مع مدربي الكلية للمساعدة في الإجابة على هذا السؤال. هذا العام، ستطبق بعض الأندية أداة إضافية: الذكاء الاصطناعي.
تعد الرؤى المستمدة من تحليل الكمبيوتر لأفلام الألعاب من بين التطبيقات الأولى ذات المغزى للتكنولوجيا التي تقلب الصناعات في جميع أنحاء العالم رأسًا على عقب. يمكن لفرق اتحاد كرة القدم الأميركي الوصول إلى الذكاء الاصطناعي عبر شراكة الدوري مع مايكروسوفت، بالإضافة إلى عدد من الشركات الخاصة الأخرى التي توفر المنصات.
وسط مخاوف واسعة النطاق من أن الذكاء الاصطناعي سوف يستهلك الوظائف البشرية، لا تزال كرة القدم الاحترافية في أولى مراحلها التجريبية. يعتقد المديرون التنفيذيون للفريق الذين تحدثوا مع ESPN حول استخدامهم للذكاء الاصطناعي لتقييم التوقعات واتخاذ قرارات المسودة أنه سيتم دمجه بمرور الوقت، تمامًا كما قبلوا تدريجيًا البيانات المقدمة من حركة التحليلات على مدى العقدين الماضيين.
لكنهم أقروا بأن الذكاء الاصطناعي لا يوفر البيانات فحسب.
وقال روب بريجنسكي، المدير العام المؤقت لفريق مينيسوتا فايكنغز: “لقد أتاحت لنا التحليلات جمع الكثير من المعلومات”. “لذلك بدلاً من جمعها، يمكننا تحليلها. والشيء المثير للاهتمام في الذكاء الاصطناعي هو أنه يحلل أيضًا. لذا فهو مستوى مختلف.”
في حالة داونز، يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي توفير بيانات سرعة موضوعية، وما قد يعنيه ذلك أيضًا، إذا كانت الفرق مهتمة بذلك.
على عكس اتحاد كرة القدم الأميركي، لا يرتدي اللاعبون الجامعيون أجهزة تتبع أثناء المباريات. لكن تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية يمكنها تحليل أفلام الكلية لتوليد تصنيف للسرعة. الإحصائيات والدقة الناتجة قابلة للمقارنة بما تتلقاه فرق NFL من برنامج NFL Next Gen Stats.
وقال كريم قسام، نائب رئيس المنتجات في شركة البيانات Teamworks، إن تقييم الذكاء الاصطناعي لـ Downs يظهر أن سرعة لعبته أقل من غيرها من أدوات الأمان الأعلى في المسودة. يمكن أن تساعد هذه المعدلات في إثراء التقييمات المدروسة لقدرة داونز على القيام بأدوار مختلفة على مستوى اتحاد كرة القدم الأميركي.
وقال قسام: “ليس لدي شك في أنه لاعب كرة قدم جيد حقا”. “إنه ليس بهذه السرعة.”
لقد رأى قسام، باعتباره أحد المخضرمين في أقسام التحليلات في المكاتب الأمامية في بيتسبرغ وجاكسونفيل، كيف يتعامل المديرون العامون مع مسودات القرارات. قد لا يغير الذكاء الاصطناعي اهتمامهم الأساسي بلاعب معين، لكنه قد يؤثر على كيفية محاولتهم تحسينه. بالنسبة لداونز، فإن المعرفة الإضافية بسرعته يمكن أن تساعد في بلورة الخطة التي سيكون لديهم لاستخدامه.
“قد يرون أن له [particular obstacle] قال قسام: “سيكون الأمر هو أسلوبه الرياضي، فهو لن يكون قادرًا على الركض مع أجهزة الاستقبال بالطريقة التي يمكن أن تفعلها بعض وسائل الأمان الأخرى”. “… بناءً على الأرقام، قد لا تراه كشخص يمكنه الثني في الخارج وتغطية حتى النهاية الضيقة الأولى أو أن يكون من النوع الآمن في الميدان المركزي الذي سيغطي الكثير من الأرض. قد لا يكون هذا هو الشيء الخاص به. سيكون بمثابة نوع من الأمان الذي يشبه صندوق الفتحات.”
من المحتمل جدًا أن تتوصل الفرق إلى نفس النتيجة من خلال الأساليب التقليدية. لكن الحصول على أرقام للمقارنة بتلك الأحكام الذاتية، كما قال قسام، هو “بالضبط الطريقة التي يغير بها الذكاء الاصطناعي المحادثة”.
في بعض الحالات، تصل فرق اتحاد كرة القدم الأميركي إلى الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي يستخدمها الجمهور: من خلال مربع الدردشة عبر الإنترنت. مايكروسوفت، على سبيل المثال، تدير منصة داخلية تحتوي على سنوات من بيانات اختبار اتحاد كرة القدم الأميركي. يمكن لموظفي الجامعة والفريق إطلاق استعلامات باللغة الطبيعية – طرح سؤال بدلاً من استخدام التعليمات البرمجية – باستخدام ميزة Copilot من Microsoft. مثال:
وقالت مونيكا روبينز، رئيسة الشراكات الإستراتيجية في مايكروسوفت: “أحد الأشياء التي تراها باستمرار هو وجود الكثير من المعلومات”. “إن القدرة على توحيدها وتفسيرها بطريقة سريعة وذات معنى أو قابلة للتنفيذ، هو المكان الذي يظهر فيه التحدي حقًا.
“وهذا هو المكان الذي تلجأ فيه الكثير من الفرق إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في ذلك. لا يتعلق الأمر باتخاذ القرار نيابةً عنهم. إنه مجرد منحهم المعلومات التي يحتاجون إليها.”
في مثال آخر من عام 2026، قد يضيف الذكاء الاصطناعي نظرة ثاقبة للمحادثات حول أفضل اللاعبين في المسودة. كيف يجب أن تفكر الفرق في أرفيل ريس من ولاية أوهايو، وديفيد بيلي من تكساس تك، وروبن باين جونيور من ميامي؟
كما هو الحال في أي مسودة قرار، يعتمد جزء كبير من الإجابة على مطابقة سمات اللاعب مع مفاهيم الفريق. إذا كان الفريق يتوقع الإنتاج على وجه التحديد باعتباره تمريرة سريعة، فإن بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Reese تقدم بعض الفروق. ويظهر أنه ظهر في التغطية الموسم الماضي في ما يقرب من نصف إجمالي لقطاته، بحسب قسام. وفي اللقطات عندما اندفع للمارة، كانت كفاءته أقل من كل من بيلي وباين.
وقال قسام: “لذلك قد يكون أفضل لاعب متفوق وقد يكون أول من يخرج من اللوحة”. “لكن قد لا يكون من المرجح أن يحصل على أكياس مكونة من رقمين مثل روبن باين أو ديفيد بيلي. هذا لا يعني أنه لا يمكن أن يكون لاعب كرة قدم عظيم. إنه شخص تحتاج إلى خطة من أجله.”
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تقديم رؤى فريدة للبيانات الموجودة. يتذكر قسام، على سبيل المثال، دراسة هجوم فريق Miami Dolphins عندما كان المتلقيان Tyreek Hill و Jaylen Waddle في الملعب معًا. في ذلك الوقت، إحصائيات NFL Next Gen صنفت Waddle في مرتبة منخفضة في قائمتها لأسرع أجهزة الاستقبال. ومع ذلك، أظهرت نظرة فاحصة أنه في كثير من الحالات، كان Waddle لا يزال يتسارع عندما توقف اللعب وتم تسجيل سرعته القصوى، لأنه كان يركض في مسارات متوسطة المدى بينما كان Hill يركض في المقام الأول في أسفل الملعب.
وقال قسام: “لقد رأينا أن وادل لديه القدرة على التحرك بشكل أسرع بكثير”. “كان سيسير بسرعة 19، 19.5، 20 ميلاً في الساعة ثم يقطعها بسبب وجود خلل. ويمكننا أن نرى أن لديه القدرة على السير بشكل أسرع من ذلك بكثير.”
يمكن استخدام معلومات مماثلة لتقييم سرعة اللعبة الحقيقية للمستقبلين الجامعيين، سواء قاموا بعرضها أثناء اللعبة.
وقال هايدن شوه، المدير التنفيذي لحسابات كرة القدم في شركة SkillCorner، وهي شركة أخرى تعمل مع فرق اتحاد كرة القدم الأميركي، إن الفرق يمكنها أيضًا استخدام قدرات رؤية الكمبيوتر الخاصة بالذكاء الاصطناعي لتحديد ومراقبة لاعبي FCS.
وقال شوه: “هذا هو المكان الذي يتم فيه استخدام الجزء الأكبر من هذه البيانات، في العثور على الأحجار الكريمة المخفية أو الماس الخام. قد يقول الفريق: “ربما لا نرى رجلاً في ولاية مونتانا أو ولاية داكوتا الجنوبية ربما كان مفقودًا خلال عملية الاستكشاف الأولية لدينا”. قد ترى [in the data] أنه يؤدي أداءً جيدًا خلال الموسم ويقول: “دعونا نذهب ونلقي نظرة على هذا اللاعب”.
“نحن لا نحاول الجلوس هنا ونقول إننا سنستبدل الكشافة. هذا ليس هدفنا بأي حال من الأحوال. إنها مجرد طريقة أخرى للحصول على مزيد من المعلومات عندما لا تكون قد زرت المدرسة كثيرًا، أو تحدثت إلى أكبر عدد ممكن من الأشخاص، وتسأل نفسك، “هل يمكننا أن نلقي نظرة على شخص يتمتع بروح رياضية جيدة أو إنتاج غريب؟”
1:51
يحلل مات ميلر ما قد تفعله الطائرات بالاختيار الثاني
ينضم Matt Miller إلى “The Rich Eisen Show” ويحلل مخزون Arvell Reese وما إذا كان سيكون اختيار Jets في المركز الثاني.
كانت فرق اتحاد كرة القدم الأميركي من المعروف أنهم بطيئون في تبني بعض البيانات والعديد من الأفكار التي تم إنتاجها خلال ظهور التحليلات. ومع ذلك، فقد قام كل فريق الآن ببناء قسم للتحليلات إلى حد ما، وهو في وضع أفضل للتدقيق في موجات خيارات الذكاء الاصطناعي التي تتجه نحوه.
وفقًا لشوه، قامت بعض الأندية ببناء نماذج ذات معايير رياضية خاصة بالفريق، ومواصفات المخطط، والقيود الأخرى التي قد تكون ذات صلة بهم فقط.
قال شوه: “لقد بدأنا في القيام بأشياء مثل تغيير الاتجاه ومدى سرعة دخول اللاعبين وخروجهم من فترات الراحة”. “هل هم قادرون على إنشاء فصل في الجزء العلوي من مساراتهم؟ أين يقومون بتحديد نقاط التوقف الخاصة بهم على الطريق الزاوية؟ … الآن بدأت في الدخول في المزيد من حالات استخدام التدريب بدلاً من بعض حالات الاستخدام الاستكشافي.”
في هذه المرحلة، بدأت الفرق للتو في تقييم قيمة بيانات وتحليلات الذكاء الاصطناعي.
وقال بريجنسكي من فريق الفايكنج: “لديك البيانات، ولكن عليك تدريب الذكاء الاصطناعي على تفسير البيانات بالطريقة التي تريدها”. “إنها لا تزال في مراحلها الأولى. نحن نحاول فقط الغوص فيها واكتشافها.
“بالتأكيد أريد استخدامه، ولكن حتى تتمكن من اختباره حقًا، فمن الصعب معرفة ذلك. ولكنها الحدود الجديدة والجميع يشتغلون بها ويرون مقدار ما يمكننا استخدامه وكيف يمكن أن يؤثر بشكل إيجابي على عمليتك وبناء فريقك.”
وقد حفز هذا المجهول الحكمة. وفي حديثه عن الذكاء الاصطناعي والمسودة الشهر الماضي في الاجتماع السنوي للدوري في فينيكس، قال المدير العام لفريق لوس أنجلوس رامز ليس سنيد مازحا: “لقد سلمنا الأمر كله إلى كلود”.
كان Snead يشير إلى مساعد الذكاء الاصطناعي Anthropic ونموذج اللغة الكبير. في الواقع، قال إن عائلة رامز تعرف ما يكفي في هذه المرحلة للاعتقاد بأن “هناك فرصة جيدة حقًا لوجود أداة يمكن أن تفيدنا”.
وأضاف: “من المحتمل أن تكون الأدوات قريبة جدًا من القدرة، على الأقل، على [say]، “مرحبًا، أنظر إلى كل البيانات وتوصل إلى بعض الشذرات والمتغيرات والأجزاء التي يمكن أن تكون مؤثرة ومؤثرة.”
“لذلك من المحتمل أننا سنقضي العام المقبل في الغوص حقًا [it] لأنه يمكنك أن ترى الآن أنها وصلت إلى نقطة، بدلاً من مجرد استكشافها، ربما تقترب المنتجات من أن تكون مفيدة لتكون أداة في صندوق الأدوات الخاص بك للمساعدة، على الأقل، في أن تكون فعالاً وتكون قادرًا على تحليل الكثير من البيانات التي لدينا.
يمكن أن يكون يوم واحد هل يأتي عندما يقوم الذكاء الاصطناعي برفع الأثقال بشكل أكبر؟ متى، كما قال سنيد الكباش ساخرًا، متى يقوم الفريق بتسليم كل شيء إلى كلود؟
في المستقبل المنظور، من الواضح أن الإجابة هي لا، حتى مع استمرار تطور التكنولوجيا.
ويتوقع المطلعون على الصناعة أن ينمو نطاق رؤى الذكاء الاصطناعي مع بدء اتحاد كرة القدم الأميركي في توزيع الفيديو من كاميرات Hawk-Eye المثبتة في كل ملعب، والتي تساعد في إعادة التشغيل وقياس الخط الأول لتحقيق الربح. في غضون ذلك، قال قسام: “يبدو الأمر وكأنه بعيد جدًا”.
وأضاف: “لا أريد أن أكون متشككا بشأن التكنولوجيا”. “هناك تاريخ طويل من الناس الذين يشككون في التكنولوجيا ثم يصبح الأمر حقيقة. ولكن في السنوات الخمس المقبلة، مع الاعتماد تمامًا على أدوات مثل هذه، ستكون أفضل حالًا بكثير إذا كان لديك إنسان في هذا المزيج، مثل كشاف مدرب يتمتع بالخبرة والمعرفة بالمخطط وما يريده المدربون بالضبط.”
وبينما يتطلع سنيد إلى الأمام، قال إنه يستطيع أن يتصور أن الذكاء الاصطناعي يوفر إسقاطًا غير شخصي – وغير منزعج – للمقارنة مع الاستكشاف التقليدي. في حين أن الكشاف قد يفكر مرتين قبل الاختلاف مع المدير العام، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي لن يفعل ذلك. وأشار إلى الاستخدام المثالي للذكاء الاصطناعي باعتباره “ملازمًا مساعدًا” من شأنه أن “يساعد البشر على أن يكونوا بشرًا أفضل”.
وقال سنيد: “من وجهة نظر الاستكشاف، أعتقد أنه يمكننا الجلوس هناك ومحاولة تقييم الأمر حقًا باستخدام العقل البشري”. “ولكن ما يمكنك فعله أيضًا هو إرسال بعض عملاء الذكاء الاصطناعي إلى هناك والسؤال: حسنًا، ماذا عن تقييمك وتحليلك للبيانات؟” وربما يكون الأمر كالتالي: “أوه، لم نفكر في ذلك”.
وقال سنيد مازحا إن أي شيء أبعد من ذلك “نحن البشر سوف نثور”.
ساهمت سارة بارشوب، مراسلة ESPN Rams، في كتابة هذه القصة.
