الذكاء الاصطناعي يغير قواعد اللعبة في دوري كرة السلة الأمريكي للمحترفين

قام جوني بروم بتدمير معظم الخصوم هذا الموسم الماضي في أوبورن، ولكن في الجولة الثانية من بطولة NCAA ضد كريتون، عانى لاعب كل أمريكا البالغ من العمر 6 أقدام و 10 بوصات خلال واحدة من أسوأ مبارياته. تمكنت أوبورن من الفوز، لكن بروم سجل ثماني نقاط فقط من 4 مقابل 13 تسديدة، وفشل في جميع تسديداته الثلاثية والرميات الحرة.

عندما سُئل عن الأداء في المؤتمر الصحفي الذي أعقب المباراة، قدم بروم الإجابة المتوقعة من طالب في السنة الخامسة. وقال: "هذا الموسم يتعلق بالفوز". "أعلم أن زملائي في الفريق يدعمونني، وهم يعرفون أنني أدعمهم. لم تكن تسديداتي ناجحة، لذلك كان علي فقط أن أفعل كل ما بوسعي للتأثير على الفوز، وتركت الآخرين يسجلون."

إجابة بروم ليست كاشفة للغاية - ربما لم تجعل الاستجابة المبتذلة قصة المباراة في الصحيفة المحلية. لكن بالنسبة لـ Sean Farrell، فإن الاستجابة تتحدث كثيرًا عن فرص Broome على المستوى التالي. وقال فاريل: "إذا كنت تركز على الحاضر ... فمن المرجح أن تصل إلى الدوري الاميركي للمحترفين". "إذا كنت تفكر في الأخطاء التي ارتكبتها في الماضي، فمن غير المرجح أن تصل إليها."

خلال النهار، فاريل هو كبير علماء البيانات في إدارة الإطفاء في كوينزلاند بالقرب من بريسبان، أستراليا. في الليل، يصنع عالم الفيزياء الفلكية السابق "نماذج Moneyball" للمتعة - بما في ذلك النماذج في صميم ورقة بحثية جديدة تحلل كيف يمكن للغة التي يستخدمها اللاعب في المقابلات التنبؤ بالنجاح في الدوري الاميركي للمحترفين. طور فاريل ومؤلفوه المشاركون نماذج للتعلم الآلي يمكنها تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، ثم قاموا بتوصيل ما يقرب من 26000 نسخة من أكثر من 1500 لاعب جامعي يعودون إلى عقود. 

مع عدم وجود معلومات أخرى عن هوية اللاعب أو مدى جودتهم في الكلية، تنبأت النماذج بدقة بمن سيصل إلى قائمة الدوري الاميركي للمحترفين بنسبة 63 بالمائة من الوقت. عند factoring في السياق مثل العمر والطول والإحصائيات ومؤتمر الكلية، حصلت النماذج عليه بشكل صحيح بنسبة 87 بالمائة من الوقت. توقع البحث أيضًا اللاعبين الذين من المحتمل أن يستمروا لمدة 250 مباراة على الأقل في الدوري (بدقة 69 بالمائة) وأن يبدأوا أكثر من 30 بالمائة من تلك الألعاب (بدقة 68 بالمائة). 

تؤدي هذه النماذج إلى الكثير من حالات الاستخدام القيمة: الاختيار بين لاعبين حاصلين على درجات مسودة مماثلة، والعثور على جوهرة مخفية في الجولة الثانية، وتحديد اللاعب الذي يجب الاحتفاظ به بعد عقد المبتدئين. توقعت النتائج مسيرة مهنية ناجحة في الدوري الاميركي للمحترفين لكوهي ليونارد (تمت صياغته في المركز الخامس عشر)، درايموند جرين (35)، وداني جرين (46) لكنه غاب عن جيمي بتلر (30). بروم، المصنف 41 في دليل The Ringer 's NBA Draft، يصنف على أنه أفضل من قلب العملة المعدنية ليصمد لمدة 250 مباراة على الأقل في الدوري الاميركي للمحترفين. يقع كوبر فلاج، صاحب المركز الأول المفترض رقم 1، في منتصف المجموعة بناءً على تحليل اللغة ولكنه لا يزال يحتل المرتبة الأولى عند factoring في قياساته الأخرى. 

النماذج ليست مثالية. إنها تعمل فقط مع اللغة الإنجليزية، التي تتجاهل شريحة حاسمة من اللاعبين الدوليين. والمقابلات التي أعقبت المباراة ليست إعدادًا خاضعًا للرقابة حيث يجيب كل لاعب على نفس الأسئلة؛ يملي المراسلون ما يستجيب له اللاعب، مما يؤثر على اللغة التي يستخدمونها. 

ومع ذلك، ربما اكتشف فاريل، الذي لم يتبع الدوري الاميركي للمحترفين أبدًا قبل متابعة هذا البحث، تطورًا جديدًا في عملية الكشافة المسودة. على سبيل المثال، كان اللاعبون الذين استخدموا كلمات مرتبطة بكونهم صادقين وغير دفاعيين - مثل "يدركون" و "يؤمنون" و "يفهمون" - أكثر عرضة للنجاح. أولئك الذين تحدثوا بجمل أطول واستخدموا لغة أكثر تعقيدًا كانوا في الواقع أقل عرضة للنجاح. ووجدت فاريل أن البيانات تفضل وجهة نظر واضحة على التعبير. لذلك في حين أن الرياضيين الذين يأخذون لعبة واحدة في كل مرة قد يبدو الأمر مملًا في المنصة، إلا أنهم قد يكونون على شيء ما.

قدم فاريل نتائج أبحاثه في مؤتمر MIT Sloan Sports Analytics لهذا العام، حيث كان هو ومؤلفوه المشاركون من بين المتأهلين للتصفيات النهائية في مسابقة الأوراق البحثية لعام 2025. بعد ذلك، أخبرني أن مندوبين من ميامي هيت، ولوس أنجلوس ليكرز، وفينيكس صنز، وكليفلاند كافالييرز اصطفوا للتحدث إليه. (انضم فريقان من MLB أيضًا.) 

مثل معظم الشركات في جميع أنحاء البلاد، بدأ الدوري الاميركي للمحترفين في الخوض في عالم الذكاء الاصطناعي الجديد الشجاع. لدى مكتب الدوري سياسة الباب المفتوح للتكنولوجيا الجديدة لسنوات، وقد تطورت المكاتب الأمامية للفريق إلى ما وراء الإحصائيات المتقدمة لدمج التعلم الآلي في تقييم اللاعب - بما في ذلك العمل التحضيري لمسودة الدوري الاميركي للمحترفين لهذا الأسبوع. 

يأمل فاريل أن يكون بحثه جزءًا من هذه الثورة الجديدة. وقال: "بالنسبة لي،" علم النفس يشبه الحدود الأخيرة من حيث التحليلات. " لكن من المتوقع أن يتسلل الذكاء الاصطناعي إلى جميع جوانب الطريقة التي يتم بها تشغيل فريق الدوري الاميركي للمحترفين المفضل لديك - وبطرق معينة، لديه بالفعل.

في اليوم التالي لعرض فاريل لبحثه في شهر مارس الماضي، تصدر رئيس فيلادلفيا 76ers داريل موري عناوين الصحف للكشف خلال حلقة نقاش في مؤتمر سلون أن Sixers يستشيرون الذكاء الاصطناعي - وتحديداً نموذج لغوي كبيرs تم تدريبه على ملاحظاتهم الكشفية وبيانات تتبع اللاعب - عند تقييم اللاعبين. "نحن نستخدم النماذج بالتأكيد كصوت في أي قرار" ، قال موري للحشد. "سوف نعاملهم تقريبًا ككشاف واحد."

الشيء الوحيد المثير للدهشة في تعليق موري هو أنه قاله بصوت عالٍ. يحتفظ المسؤولون التنفيذيون في الفريق بالأسرار مثل الجواسيس إذا كانوا يعتقدون أن لديهم ميزة تنافسية، لكن الدوري يقوم بتسجيل بيانات تتبع اللاعبين في ساحات الدوري الاميركي للمحترفين بأجهزة باهظة الثمن منذ ما يقرب من 15 عامًا. يساعد الذكاء الاصطناعي ببساطة على فهم البيانات التي تم جمعها.

"سيحاولون استخدام [الذكاء الاصطناعي] لاحتمال رؤية المعلومات التي تخرج من تقارير الكشافة الخاصة بهم التي وثقوها على مر السنين ،" قال دين أوليفر، وهو مؤلف مشارك في ورقة بحث فاريل الذي عمل أيضًا في أدوار تحليلية لفريق واشنطن ويزاردز وسكرامنتو كينغز ودنفر ناغتس وسياتل سوبر سونيكس. "هل هناك أجزاء من المعلومات في أدمغة الكشافة يمكنهم استخدامها لتقديم تنبؤات أفضل؟"

لقد كان الدوري الاميركي للمحترفين متقدما على دوريات رياضية أخرى في هذا الصدد لعقود. منذ عام 2000 ، عقد الدوري قمة تكنولوجيا سنوية خلال عطلة نهاية الأسبوع في كل النجوم حيث يتحدث المتحدثون الضيوف عن الابتكار في الرياضة. منذ عام 2018 ، كان هناك معرض تقني بدعوة فقط يقام خلال الدوري الصيفي ، مما يمنح شركات التكنولوجيا فرصة لعرض منتجاتها أمام الفرق. وفي عام 2022، بدأ الدوري حتى حاضنة التكنولوجيا الخاصة به، NBA Launchpad، للاستثمار مباشرة في البحث والتطوير الذي يمكن أن يحسن العمل داخل الملعب أو تجربة المعجبين. تستخدم العديد من الشركات الحديثة التي تم اختيارها بواسطة Launchpad الذكاء الاصطناعي، مع منتجات تتراوح من كرات السلة الذكية التي تجمع البيانات إلى أجهزة استشعار داخل الأحذية تتبع حركة اللاعب إلى البرامج التي تحول فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي إلى صور ثلاثية الأبعاد.

لن تنجح بعض الرهانات، ولكن هذه الاستثمارات هي أكثر من مجرد لقطات قمرية. بعد مشاهدة عرض تقديمي في أول معرض تقني للدوري الاميركي للمحترفين، حصل أورلاندو ماجيك على وصول حصري إلى منصة للذكاء الاصطناعي تسمى AutoStats توفر بيانات تتبع اللاعبين من عمليات بث الألعاب بدلاً من أجهزة الاستشعار داخل الساحة. نتيجة لذلك، رأى ماجيك إحصائيات فريدة واتجاهات حركة اللاعبين في لاعبي كرة السلة في الكلية التي لم تتمكن الفرق الأخرى من الوصول إليها. 

وقال ديفيد بنكس، مساعد المدير العام لأورلاندو، فيما يتعلق بالكشافة المسودة للفريق: "لقد وجدنا أن تنبؤاتنا أصبحت أكثر دقة". 

بعد مسودة 2024 ، تحول السحر إلى منصة أخرى للذكاء الاصطناعي تسمى SkillCorner التي تجمع بيانات مماثلة عبر كرة السلة الجامعية و G League وبعض الدوريات الدولية. هذه الأدوات تحدث ثورة في الطريقة التي يعمل بها الكشافة. مع SkillCorner ، يمكن للكشاف تحليل معلومات مثل وقت إصدار اللقطة وموقع مدافع التمريرة وكيف يتفاعل اللاعبون مع الشاشات. إنه يجعل نتائج المربعات القديمة تبدو وكأنها رياضيات رياض الأطفال وقال بنكس: "أعتقد بالفعل أن الذكاء الاصطناعي والبيانات التي لدينا يمكن أن تساعد في إنشاء كشافة أفضل". "ليس عليهم التركيز على بعض الأجزاء الأكثر دنيوية من الوظيفة، ويمكنهم في الواقع إجراء المزيد من الدراسة."

على سبيل المثال، في الماضي، إذا أراد كشاف ماجيك دراسة كيف يدير أحد الاحتمالات لعبة الالتقاط والتدحرج في الكلية، فعليه غربلة ساعات من الأفلام للعثور على تلك المسرحيات. الآن، باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنهم تصفية لقطات اللعبة بحثًا عن الالتقاط والتدحرج والحصول على تجميع تم تحريره بنقرة واحدة فقط.

كما قال لي مارك كوبان، الشريك الأقلية في Mavericks (والمالك الأغلبي السابق) عبر البريد الإلكتروني، يمكن للفرق أيضًا استخدام هذه الوظيفة لمساعدة لاعبي الدوري الاميركي للمحترفين الحاليين على إجراء تعديلات داخل اللعبة وكشافة الخصوم القادمين. "يمكننا استخدامه لإنشاء مقاطع فيديو مباشرة من لقطات اللعبة ليراجعها اللاعبون دون انتظار غرفة الفيديو. ويمكن تعليمه لتقديم ملاحظات."

في حين أن الذكاء الاصطناعي يهدد باستبدال المهندسين والمحامين والوظائف المؤسسية الأخرى، لم يقلق أحد تحدثت إليه في جميع أنحاء الدوري من أن الذكاء الاصطناعي سيجعل الكشافة عفا عليها الزمن. جادل أوليفر بأنه ستظل هناك أدلة مهمة لا يمكنك جمع بيانات عنها لتدريب الذكاء الاصطناعي، مثل عادات تدريب اللاعبين في غير موسمها. ومع ذلك، قد تحاول الفرق توفير المال عن طريق الاستعانة بمصادر خارجية للوظائف للذكاء الاصطناعي - مثل الصناعات الأخرى - وخاصة الوظائف ذات المستوى الأدنى مثل منسقي الفيديو، على سبيل المثال. قد يؤدي إلغاء وظائف المستوى المبتدئ هذه إلى صعوبة العثور على المواهب الكروية ورعايتها. هناك قائمة رائعة من منسقي الفيديو السابقين الذين شقوا طريقهم في سلم الدوري الاميركي للمحترفين، بما في ذلك مدربي بطولة الدوري الاميركي للمحترفين إريك سبويلسترا وفرانك فوجيل ونائب الرئيس التنفيذي لشركة Thunder Sam Presti، الذي تم التصويت عليه المدير التنفيذي لعام 2025.

المشكلة الأخرى في الذكاء الاصطناعي هي تفكير المجموعة. كما قال أوليفر ، "تم وصف الذكاء الاصطناعي بأنه مستنطق عظيم. إنه رائع لذلك. قد يكون من الصعب التفكير خارج الصندوق."

عندما أصبح موري لأول مرة مسؤول تنفيذي في الدوري الاميركي للمحترفين، كان دخيلاً جلب منظورًا تحليليًا فريدًا لقرارات الموظفين. اليوم، المكاتب الأمامية مليئة بتلاميذه. إنهم يسحقون الكثير من نفس الأرقام ويدرسون نفس الأدوات. لا توجد العديد من أوجه القصور لاستغلالها. والدوري مثقل بالفعل بفكرة أن الفرق تلعب أسلوبًا مشابهًا من كرة السلة، حيث تصطاد الكثير من التسديدات الثلاثية والرميات الخاطئة. من الممكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من التفكير المماثل.

وقال بنكس: "نحن منفتحون دائمًا ونجرب تقنيات جديدة للحصول على ميزة أفضل، لكنها لعبة محصلتها صفر". "ليس لدي أي أوهام بأن الفرق الأخرى لا تستخدم أو لا تبدأ في استخدام بيانات التتبع الآن للمسودة. وأعتقد أننا سنضطر إلى إيجاد تلك الميزة التالية مهما كانت."

في مشهد سريالي في قمة تكنولوجيا كل النجوم في الدوري الاميركي للمحترفين، شارك المفوض آدم سيلفر المسرح مع بعض الضيوف المميزين غير المتوقعين: روبوتات الذكاء الاصطناعي المادية المسماة K.I.T. و M.I.M.I.C. و B.E.B.E.

قدم سيلفر زملاءه الجدد أصحاب شريط فيديو مازح يضم جولدن ستايت ووريورز، الذين استضافوا عطلة نهاية الأسبوع في كل النجوم. في الرسم التخطيطي، يلقي أحد الروبوتات التمريرات إلى ستيف كاري. يشجع آخر درايموند جرين في غرفة الأثقال. في مرحلة ما، يصرخ مدرب ووريورز ستيف كير: "اخرج من هنا" على الروبوتات التي تتحرك في ملعب التدريب. بعد انتهاء الفيديو، ألقى الروبوتات قمصانًا على المتفرجين في الحشد.

كان العرض التقديمي مربكًا للغاية لبعض الحاضرين في الغرفة لدرجة أن ريك بوخر من Fox Sports سأل ووريورز عما إذا كانوا يستخدمون الروبوتات بالفعل. لم يفعلوا ذلك؛ كان الفيديو مجرد مفهوم. ولكن مع الذكاء الاصطناعي، لا يستغرق الأمر وقتًا طويلاً حتى يصبح شيء مفاهيمي حقيقة.

يعد أحد الروبوتات على وجه الخصوص، B.E.B.E، بتصميم برامج استعادة ومساعدة اللاعبين على تحسين أجسامهم لتحقيق ذروة الأداء. ما إذا كان الروبوت الذي يشبه مبردًا سينتهي به الأمر إلى الوفاء بالوعد يبقى أن نرى، لكن Benchs وصانعي القرار الآخرين في الفريق يلاحقون حلولًا لنفس المشاكل.

لم تغطِ ورقة بحث فاريل صحة اللاعب، لكنه أثارها كحالة استخدام مستقبلية في نهاية حديثه. وأوضح أنه قد يكون من الممكن ربط الإشارات اللغوية بإصابات الرياضيين، والبناء على الأبحاث الحالية من علماء النفس الرياضي التي تشير إلى أن بعض العوامل والضغوط النفسية قد تشير إلى أن الرياضي أكثر عرضة للإصابة. (أخبرني أنه سيحتاج إلى الوصول إلى المزيد من البيانات لاختبار ذلك.) بالإضافة إلى الفرق الرياضية، يقول فاريل إنه اتصل به بشأن ورقته من قبل إحدى أكبر شركات التأمين في العالم. 

هناك بالفعل مجال سريع النمو من الأبحاث الأكاديمية يتحسن في التنبؤ بالإصابات من خلال التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى. يوفر هذا للفرق مزيدًا من الرؤية في، على سبيل المثال، كيف يؤثر الطول على مشاكل الظهر والأربطة أو تساهم أساليب الجري غير الطبيعية في إصابات الركبة. وقال كوبان: "يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل ومقارنة كيف يركض اللاعبون ويقفزون على مدى فترة من دقائق المباراة بحثًا عن تغييرات قد لا تكون مرئية للعين البشرية ولا يمكن للاعب اكتشافها". 

بعض هذه التغييرات في الحركة لا يمكن حتى اكتشافها من قبل الأطباء. وقد فتح ذلك الباب لشركة مثل Springbok Analytics, التي تنشئ عروض ثلاثية الأبعاد للصور الطبية التي تمنح الفرق فهمًا أعمق لجودة عضلات اللاعب. يمكن للتكنولوجيا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اكتشاف الاختلالات الجسدية، على سبيل المثال، إذا كان على أحد أوتار الركبة أن يعمل بجهد أكبر من الآخر، حتى يتمكن المدربون من معالجتها قبل أن تتحول إلى إصابات تنهي الموسم. تتضمن قائمة عملاء Springbok يوتا جاز وشيكاغو بولز وممفيس جريزليز وديترويت بيستونز.

بقدر ما يمكن أن تكون هذه التكنولوجيا مفيدة في المجال الطبي، فإنها تثير أيضًا مخاوف أخلاقية. هل يمكن للاعبين إلغاء الاشتراك في هذا التتبع، كما يمكنهم مع أي جهاز يمكن ارتداؤه؟ ماذا لو استخدم فريق هذه النماذج كمبرر لتهميش لاعب قبل أن يتمكن من الحصول على حوافز العقد؟ ماذا لو قام مدير عام بمقايضة لاعب أو قطعه بناءً على احتمال حدوث إصابة قبل حدوثها بالفعل؟ أو ماذا لو اتخذ مكتب أمامي قرارًا سيئًا بسبب هلوسة الذكاء الاصطناعي؟ سيحتاج الدوري الاميركي للمحترفين إلى إرشادات جديدة لضمان وجود شفافية كافية لحماية جميع المعنيين. سيتعين على الدوري أيضًا التوفيق بين التزامه بسلامة اللاعب ورغبته في عرض أفضل كرة سلة كل ليلة.

"لطالما اتخذت الفرق قرارات بشأن الموظفين بناءً على أنواع جديدة من التكنولوجيا، ومن الواضح أن الذكاء الاصطناعي هو أحد أحدث التقنيات ،" قال متحدث باسم الرابطة الوطنية للاعبي كرة السلة. "بالنسبة لنا، يتعلق الأمر بحماية تلك البيانات وسلامة اللاعبين. هذه هي أولويتنا القصوى عندما تستخدم الفرق هذه الأدوات."

بناءً على ما هو موجود اليوم، قد لا نكون بعيدين عن محاولة الفرق التنبؤ بالإصابات التي يمكن أن يتعرض لها احتمالات المسودة القادمة على مستوى الدوري الاميركي للمحترفين. أو استكشاف تطبيقات أخرى للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي لم يتم الكشف عنها بعد. المستقبل هو الآن ، والدوري الاميركي للمحترفين يقفز رأسًا على عقب إلى العصر الجديد.

"إنه جنون ما يحدث في الفضاء ،" قال لي كوبان. "سيكشف الذكاء الاصطناعي عن أشياء لم نضعها في الاعتبار بعد."