Тренер для AI. Как нейросети моделируют идеального виртуального противника для тренировок

От видео к нейронам: как создается цифровой призрак

Для игровых видов спорта это революция. Раньше подготовка к конкретному сопернику строилась на анализе видео и имитации стиля на тренировке кем-то из партнеров по команде. В матче «Барселоны» против «Реала», на который можно заключить пари, используя бонусы при регистрации, Федерико Вальверде заранее просматривал видео, чтобы научиться играть против Ламина Ямаля. Человек-имитатор мог уловить общие черты, но никогда не смог бы с точностью до миллиметра воспроизвести углы атаки, паттерны перемещений, скорость реакции. Искусственный интеллект делает это возможным. Процесс рождения виртуального противника начинается со сбора сырья - данных. Много данных. Для ведущих теннисистов или игроков в настольный теннис это сотни матчей, снятых с разных ракурсов. Камеры фиксируют не только траекторию мяча, но и мельчайшие движения тела: угол наклона корпуса при подаче, положение ракетки в момент замаха, микровыражения лица перед решающим ударом. 

• В игровых видах спорта, таких как баскетбол или футбол, используются системы оптического трекинга, которые превращают каждого игрока в облако движущихся точек с координатами X, Y, Z.
• Следующий шаг - аннотация. Специалисты по анализу данных размечают видеозаписи. Они выделяют ключевые события: тип удара в теннисе (слева, справа, смэш), характер атаки в фехтовании, выбор позиции защитника в баскетболе. Алгоритмы компьютерного зрения уже хорошо справляются с частью этой работы, но финальную семантическую привязку - «это была обманная комбинация с целью выманить соперника» - часто делают люди-аналитики.
• Затем в дело вступают нейронные сети, в частности, архитектуры для обучения с подкреплением. Это особый класс искусственного интеллекта, который учится методом проб и ошибок. Изначально бот - это «чистый лист», который случайным образом совершает действия в смоделированной игровой среде. Но у него есть четкая цель, заданная программистами: например, выиграть очко в теннисе или предотвратить гол в футболе. Каждое его действие оценивается. Удачный удар по линии приносит боту «вознаграждение» в виде положительного балла. Неудачный, отправивший мяч в аут, - «штраф». Сотни миллионов симуляций спустя бот методом перебора находит оптимальные стратегии для достижения цели. Он сам открывает, что короткие кроссы выгодны, а удары с задней линии под острым углом эффективны против определенной стойки соперника.

Направленное обучение 

Но чтобы бот стал не просто сильным, а копией конкретного человека, его обучение направляют. В процесс вводят данные о реальном спортсмене. Нейросеть учат не просто выигрывать, а выигрывать, подражая паттернам поведения объекта копирования. Если виртуальный Роджер Федерер в 70% случаев при выходе к сетке предпочитал укороченный удар справа, то бот, совершающий смэш в такой ситуации, будет получать «штраф», а тот, что делает укороченный, - «вознаграждение». Постепенно бот учится не только тому, что делать, чтобы победить, но и как это делать в узнаваемой манере своего прототипа.

Финальный слой - адаптация к тренирующемуся спортсмену. Умный бот не просто воспроизводит стиль. Он анализирует действия своего живого оппонента в реальном времени во время тренировки. Если теннисист начинает чаще бить по линии, бот корректирует свою позицию, как это сделал бы реальный соперник. Он учится на лету, становясь все сложнее. Его реакция - это не предзаписанный скрипт, а ответ сложной системы на меняющиеся условия. Он может даже имитировать эмоциональное состояние: стать более агрессивным после серии проигранных очков или, наоборот, осторожным, почувствовав давление.

Тренировка против стиля

Для спортсмена встреча с виртуальным двойником его заклятого соперника - это погружение в уникальную стресс-среду. Польза здесь прорастает на нескольких уровнях.

• Первый и самый очевидный - мышечная память и тактическое заучивание. Мозг и тело спортсмена привыкают к уникальным ритмам и углам, которые создает конкретный противник. В теннисе левша создает совершенно иное вращение мяча, чем правша. Бот-левша может бесконечно подавать и атаковать с неудобной для правши стороны, заставляя игрока доводить до автоматизма непривычные движения. В боксе или ММА бот может имитировать уникальную манеру держать руки, специфический джеб, любимую связку ударов оппонента. Спортсмен учится видеть эти сигналы, предугадывать действия и встраивать защиту или контратаку в свою нервную систему.
• Второй уровень - стратегический. Тренер может запрограммировать бота на отработку конкретной слабости живого соперника. Например, известно, что реальный защитник в баскетболе плохо реагирует на быстрые передачи из угла поля. Виртуальная копия будет воспроизводить именно эту уязвимость, позволяя нападающему снова и снова отрабатывать выход на позицию для броска из-под кольца. Или наоборот: бот будет усиленно атаковать через слабое место тренирующегося спортсмена, чтобы тот научился эту брешь закрывать. Это высокоточная, хирургическая работа над ошибками.