CoCoPIE 主任科学者との対話: AI は審判になれるが、ショーを乗っ取ることはできない | T Frontline

「サッカーのフィールドで最もタブーなことは、誰もが明らかなファウルに気づいているのに審判が見て見ぬふりをし、誰もが大丈夫だと思った時に審判が笛を吹くことだ。」

サッカーの試合では、「審判」は非常に重要かつ特別な役割を果たします。フィールド上の「黒人審判員」としての彼らの笛とプラカードは、しばしば試合の行方を左右する。特に両チームの状況が膠着状態にあるとき、彼らの重要な判断が優勝者を決めることもある。

サッカーは進歩するにつれ、より合理的で公正なルールや判定方法を常に模索しています。 AI技術の導入により、この古代のスポーツに新たな活力が吹き込まれています。著者は最近、人工知能企業 CoCoPIE の共同設立者兼主任科学者である Ren Bin 氏にインタビューし、AI 審判の価値、実装の課題、開発上の論争、サッカーにおける AI 技術の応用の見通しについて議論しました。

「フットボールは丸い」：論争から生まれた要求

サッカーは、試合の展開が速く、ルールが比較的複雑なスポーツです。審判の権威に異議を唱えることはできず、判定は人によって異なることがよくあります。物議を醸すペナルティは避けられず、ファンの非難や世間の疑問もよくある現象です。

マラドーナの「神の手」は1986年にアルゼンチンで作られた。

2002年のワールドカップでは、ガンドール審判は「韓国を準決勝に送った」。

2008-09年のチャンピオンズリーグでは、スタンフォードブリッジでチェルシーが残念な敗退を喫し、バラックが審判を追及する場面が見られた。

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さまざまな主観的および客観的な要因により、手動の審判員だけでは正確な判断を下すことは困難です。AI 審判員は、ゴールが入ったかどうか、ボールがアウト オブ バウンズかどうか、オフサイドかどうかなど、よくある議論の多い問題をより適切に処理できます。

技術の成熟度という点では、AIサッカー審判はまだ開発の初期段階にあるものの、コア技術の研究開発は基本的に完了しているとレン・ビン氏は考えている。 AI サッカー審判に使用できる一般的なテクノロジーには、ボールがネット内にあるか、またはアウトオブバウンズであるかを自動的に判断するために使用できる YOLACT に基づく画像セグメンテーション、プレーヤーがオフサイドかファウルされているかを判断するために使用できる OpenPose 人間の姿勢認識に基づくもの、ボール/プレーヤーの追跡を実現する YOLO ターゲット検出に基づくもの、ハンドボールやその他のペナルティの正確な基準を提供する C3D アクション認識に基づくものなどがあります...

任斌氏は、人工知能の分野では、これらの技術が学界と産業界で幅広く研究され、実りある成果を上げていると述べた。さまざまなアルゴリズムやモデルが次々と登場し、その精度は向上している。技術的な観点からだけでも、すでに実装の条件が整っている。

しかし、真の工業化を達成するにはまだ多くの課題があるとも指摘した。たとえば、モデルのトレーニングを改善したり、意思決定の効率を向上させるためのリアルタイムペナルティの可能性を探ったり、展開モデルを簡素化してコストを削減したりするには、大量のデータと正確な注釈情報が必要です。開発プロセスを進めるには、より多くのサッカー専門家と科学技術の才能を巻き込み、仕事を分担し、緊密に協力することが鍵となる。

新しいストーリー: テクノロジーによるエンパワーメントの新たな可能性

近年、ファンが試合で目にするAI介入モードは、主にゴールラインテクノロジー、ホークアイ、VARなどの伝統的な技術に集中しています。

レン・ビン氏は、これらの技術のほとんどはカメラとコンピュータープロセッサで構成されていると紹介した。技術的な原理は非常に似ています。まず、複数の高解像度（パノラマも可）カメラを使用してゲームをリアルタイムで録画し、そのデータをコンピューターに送信します。最後に、コンピューターは AI ソフトウェアを使用して、キャプチャしたデータを集中的に分析および処理します。

こうしたテクノロジーの登場によって審判が試合をよりよく把握できるようになったことは否定できないが、その限界も明らかだ。主な問題点は、第一に、このタイプの技術の使用コストが比較的高く、一般的には主要なイベントで審判を支援するために使用され、普及にはほど遠いことです。第二に、データは集中処理のためにコンピューターに送信する必要があり、当直中の審判はビデオを見て、より鮮明な画像、角度、参照オブジェクトに頼って決定を下す必要があるため、時間がかかり、非効率的です。

これらの問題点を解決するために、CoCoPIE は別の実現可能な方法を模索しました。それは、AI 機能をエンド サイドに解放し、スマートフォンやウェアラブル デバイスに AI 審判をインストールすることで、迅速な展開とリアルタイムの判断を実現することです。

任斌氏はさらに、CoCoPIEの目標は、現在サーバー側に配備されている比較的「固定された」AI審判を解放し、撮影とAI処理機能を携帯電話とウェアラブルデバイスに集中させることで、AIモデルが端末側でリアルタイム計算を実行できるようにし、ハードウェアとコンピューティングパワーのコストを大幅に削減することだと説明した。このソリューションの最大のメリットは「使いやすさと低コスト」にあるため、「あらゆるレベルのアスリートのための多数の低レベルの競技会や日々のトレーニング試合」でより幅広く活用できます。

ピッチ内外でクライアントサイドに基づいた無限の想像力

このソリューションを実現するための鍵は、強力なモバイル AI 機能のサポートです。しかし、まさにここに難しさがあるのです。一般的に、モデルが大きくなるほど精度は高くなりますが、モデルに必要な計算量も大幅に増加し、計算能力に対する要件も厳しくなります。任斌氏は、「強力なサーバーであればリアルタイムコンピューティングは可能かもしれないが、サーバーと比較すると携帯電話のコンピューティングリソースは非常に限られているため、リアルタイムコンピューティングを実現するのは非常に難しいだろう」と述べた。

「リアルタイム」とはどういう意味ですか?レン・ビン氏は、画像が1秒あたり30フレームの場合、AIは33ミリ秒以内に分析を完了する必要があると説明した。簡単に言えば、「処理速度はカメラのフレームレートよりも低くすることはできません。」

携帯電話で高精度 AI モデルのリアルタイム計算を実現するにはどうすればよいでしょうか? CoCoPIE のアプローチは、独自の圧縮およびコンパイル共同技術を使用してモデルを最適化、圧縮、高速化し、精度を損なうことなくモデルとその計算の複雑さを効果的に削減することです。任斌氏は、OpenPose、YOLO、C3Dなどの現在のコアテクノロジーモデルはすでに携帯電話上でリアルタイム分析機能を実行でき、それによって判断やトレーニングに役立つ情報を得ることができると紹介した。

テクノロジーのサポートにより、AI 機能はサーバーから携帯電話やウェアラブル デバイスへと解放され、サッカーにおける AI の応用にさらに広い想像空間がもたらされています。 CoCoPIE の注目によって新しい経験を得る可能性のある人は 4 種類あります。

審判員：既存のシステムでは、AI 機能を最適化およびアップグレードできます。既存のシステムがない場合、フィールド上の 3 人の審判員はウェアラブル デバイスを使用し、4 人目の審判員は携帯電話を使用して、AI をより便利に使用し、ペナルティの精度を向上させることができます。

コーチ:公式の同意を得て試合とトレーニングのデータを収集し、AI データ分析を使用してコーチがトレーニング計画をタイムリーに調整し、トレーニング結果を改善し、情報にすばやくアクセスし、戦術的な調整を最適化できるようにします。

プレイヤー: AI を使用して、プレイヤーの日々のトレーニング、ゲームのレビュー、動きの改善を支援し、個々の技術レベルと戦術レベル、チームワーク意識を的を絞って向上させ、トレーニングを最適化し、怪我を回避します。

視聴者:エンドサイド AI の実装により、イベントの視聴体験が飛躍的に向上します。携帯電話に搭載されたさまざまな AI 機能により、シーン認識、インテリジェントなラベル付け、アシスト解説、選手情報への即時アクセスなどの機能を通じて、専門家でなくても視聴の参加度と没入度を向上させることができます。

レン・ビン氏は、CoCoPIE が AI 審判員を開発する上で 2 つの目標を掲げていると考えています。「一方では、低コストと利便性を通じてサッカーの普及に貢献したい。他方では、ユーザーの許可を得て、試合や選手のスポーツデータも収集し、選手のトレーニング、優秀な選手の選抜、サッカーレベルの向上に貢献したい。」

限界：AIが支配することはできない

新しい技術の推進には、大小を問わず疑問や批判が常に伴います。特にサッカーのような競争的なスポーツでは、

スポーツにおいて、AI 審判の介入の適切な程度をどのように判断するのでしょうか?将来の競技会では、AI 審判が人間の審判に完全に取って代わることは可能でしょうか?任斌氏もこれについて自身の見解を述べた。

VAR技術の推進が始まった当初、このような介入は試合のスムーズさを妨げ、さらには「正確すぎる」ために視聴体験を低下させるのではないかと指摘する人もいた。 「一般的に受け入れられている原則は『最小限の干渉、最大限の利益』であり、これは『ゲームの中断を最小限に抑え、最大限の利益を得る』という意味です。私たちは、AI審判員の使用にも同じ原則を採用することを提案します。つまり、『一方では明らかな間違いや省略がなく、他方では紛争が発生したときに正確な参照を提供できる』ということです。」

AI審判員を開発する本来の目的は、審判員に完全に代わるものではなく、審判員に参考情報を提供して意思決定を支援することです。メインイベントを影に落とす現象が頻繁に発生すれば、一部のファンや実践者に不信感を与えることは避けられない。競技スポーツに目を向けると、AI 審判の具体的な機能は、スポーツの性質に応じて位置付けられる必要があります。

「得点を付けるだけなら、一部の競技ではAI審判が担当できるかもしれない。しかし、実際には多くの審判は競技の重要な参加者でもあり、その役割は得点を付けるだけではない。例えば、優れたサッカー審判はリズムをコントロールし、雰囲気を醸し出すことができる。フィギュアスケートのように美学が関わるスポーツでは、判定は主観的であり、AIに完全に置き換えられる可能性は低い」

結論

AI技術の発展はそれ以来浮き沈み​​がありましたが、私たちの生活に目を向けると、あらゆる分野に浸透しているようで、スポーツも例外ではありません。最近の冬季オリンピックでは、人工知能による審判やコーチングシステムが頻繁に登場し、これまでにないほど注目を集めました。今後、スポーツの分野で人工知能がより広く活用されるようになると私たちは確信しています。それが本当に普遍的な効果を生み出し、一般の人々の家庭に入り込むとき、真にAIに属する時代が突然訪れるはずです。

ゲストプロフィール

Bin Ren は現在、ウィリアム・アンド・メアリー大学 (アイビーリーグの公立大学) のコンピュータサイエンス学部の助教授です。彼は CoCoPIE の主任科学者であり、NSF CAREER 賞と Jeffress Trust 賞を受賞しています。彼の研究対象には、コンパイラ、並列コンピューティング、ソフトウェア システム、リアルタイム機械学習、機械学習システムなどがあります。同時に、並列グラフコンピューティング、並列不規則コンピューティング、異種システム並列処理、SIMDコンパイル最適化、コード生成においても優れた成果を上げており、コンパイラ技術に関する多数の特許を保有しています。彼は、ASPLOS、PLDI、PPoPP、SC、FSE、ASE、ICML、CVPR、ECCV、AAAI、DAC、PACT、CGO、ICS、TPAMI、TPDS など、関連分野で 50 本以上の査読付き論文を発表しています。彼の CGO'13 論文は最優秀論文賞を受賞し、SIGPLAN 研究ハイライトに選ばれ、CACM 研究ハイライトにノミネートされました。

CoCoPIEについて

CoCoPIEは、2020年に設立された米国ボストンに拠点を置く人工知能テクノロジー企業です。同社の創設チームは、ノースイースタン大学、ノースカロライナ州立大学、ウィリアム・アンド・メアリー大学の人工知能分野のトップ教授陣と、Google、アリババ・ダモ・アカデミー、インテルなどの国際テクノロジー企業のシニアアーキテクトで構成されています。同社はIoTやモバイル端末におけるリアルタイム人工知能の普及を使命とし、CoCo XGen、CoCo XServices、CoCo XStoreなどの製品を構築してきました。現在、Tencent、Didi、Cognizantなどの企業がCoCoPIEの顧客となり、CoCoPIEの製品を使用しています。