如何運用人工智慧改變棒球運動

<div><h2>人工智慧如何改變棒球？</h2>

<h3>引言</h3>

自古至今的棒球"白揚球"時代已經過去了。在今天的比賽中，教練、球探、管理層和球員本身都大量依賴量化分析，這在過去十年間已經改變了運動界。但是如果人工智慧（AI）可以進一步推動這些進展呢？華盛頓大學麥斯基西工程學院的一位教師提出了一種計算博弈論方法，該方法已被證實可以提高平均及以下水平的大聯盟投手的效力。

<h3>AI 加持的新招式</h3>

研究人員利用深度神經網路來預測每一次打擊時投球的結果。他們將一次打席模型化為一個隨機博弈，並使用價值迭代和線性規劃相結合的方法來解決這個模型。他們以 2015 年至 2018 年的大聯盟賽季的資料為基礎，確保了每一個打席的最佳投球策略，並成功提高了平均和以下水平投手的效力。

<h3>研究發現</h3>

該研究的主要發現如下：

- 動態博弈：研究人員發展了一個動態博弈理論模型，考慮到投手的球種和控球能力以及打者的耐心和對不好球的傾向，以生成每一個打席的最佳投球策略。

- 資料整合：透過整合綜合的球員和比賽資料，包括歷史表現和球的軌跡追蹤，研究人員建立了一個框架，能夠為特定打者針對個別投手生成個性化的投球策略。

- 效果分析：該研究透過將最佳化後的投球策略與實際投球效果進行比較，評估了其有效性。結果表明，對於低排名的投手，打者的上壘率顯著下降。

<h3>進一步應用的挑戰和前景</h3>

研究團隊成員表示該模型可以在實際比賽中幫助大聯盟的投手們。然而他們也承認還有更多的工作要做，比如他們當前的假設是每個打席都是獨立的，而事實上這是不正確的，他們正在進一步研究如何解決這個問題。此外 AI 技術在運動科學領域的潛力還有待進一步挖掘和應用。研究人員認為，透過形式化地將問題視為一個博弈，可以幫助經驗和能力較差的投手找到最佳的投球組合，更好地利用他們的技巧。

<h2>編者評論</h2>

這項研究探討了人工智慧在棒球運動中的應用前景，進一步發展了運動科學領域的研究。透過深度神經網路學習，該模型能夠預測不同投球策略下的打者的表現，並提供最佳的投球序列策略。由於這種模型建立在大資料和資料分析的基礎上，它能夠提供更個性化、專業和有效的訓練和戰術指導，幫助投手更好地應對不同打者的特點和需求。

<h4>下一步的建議</h4>

儘管這項研究的結果顯示出了人工智慧在棒球中的巨大應用潛力，仍然有一些問題需要解決。例如，研究人員需要考慮到每一次打席都不是獨立的情況，這將需要更複雜的模型和算法來解決。此外為了更好地應用人工智慧在棒球訓練和比賽中，更多的實地實驗和臨牀取證是必要的。

此外我們也需要思考人工智慧在運動領域的倫理和風險。AI 技術的應用可能帶來一些負面影響，例如依賴性、隱私風險以及對人力資源的替代。因此在探索和應用人工智慧技術的同時我們需要制定相應的政策和規範，確保其促進運動發展的同時維護個人權益和社會福祉。

<h4>結論</h4>

人工智慧的應用正在改變棒球運動。透過量化分析和深度學習技術，投手可以根據對手的特點和需求制定最佳的投球策略。這項研究為運動科學領域的研究和訓練提供了新的途徑。然而我們也需要從倫理和風險的角度來思考人工智慧技術的應用。在探索和應用這項技術的同時我們需要保持謹慎和適度，確保技術的發展能夠真正促進運動的發展和運動員的表現，同時避免不可預見的負面影響。</div><div>Artificial Intelligence-人工智慧,棒球運動,運動科學,資料分析,運動訓練,運動技術,</div>