人工智慧改變棒球的可能性
導言
「白色球隊」式的打擊和跑壘策略時代已逝，如今的棒球遊戲中，教練、球探、球隊管理人員甚至球員自己都極度仰賴量化分析，這在過去的十年間已經改變了運動界。但是如果我們能夠利用人工智慧（AI）進一步提升這些成果呢？華盛頓大學麥凱爾維工程學院的一位教職員在最近舉辦的佛羅裏達人工智慧研究學會（FLAIRS）會議上提出了一種計算運動的策略，顯示使用這種方法能提高平均和下遊聯盟投手的效能。
人工智慧改變棒球的潛力
研究人員使用深度神經網路學習如何預測球員擊球時的結果。他們將擊球局面建模為一種隨機遊戲，並透過價值迭代法和線性規劃的數學建模技術，解決了這種遊戲。著重於 2015 至 2018 年間大聯盟棒球賽季的資料，他們確保了每個擊球局面的最佳策略，並實際上提高了平均和下遊聯盟投手的效力。
主要研究發現：
- 動態遊戲：研究人員開發了一種動態遊戲理論模型，考慮了投手的投球庫和控球能力以及打者在投球到達球場外投球區域時的耐心或傾向，以生成每個擊球局面的最佳投球策略。
- 資料整合：研究人員整合了全面的球員和比賽資料，包括歷史表現和投球軌跡，他們建立了一個能夠為個別投手對特定打者生成個性化投球策略的框架。
- 效能分析：研究透過將最佳化的投球策略與資料中觀察到的投球效能進行比較，來評估投球策略的有效性。結果顯示下遊聯盟投手的上壘百分比顯著下降。
應用於實際比賽的挑戰
然而這個模型能否應用於實際比賽幫助職業球員呢？研究人員表示仍然需要進一步的努力和工作。例如，該模型假設每個擊球局面都是獨立的，這當然並不符合實際情況。而這正是研究人員正在處理的問題。
結論和建議
藉助人工智慧的發展，我們能夠進一步研究和改進運動策略，並將這些最新的科學成果應用於實際比賽中。然而我們需要明確地理解，儘管這種技術可能有助於提高運動的效能，但它不應該完全取代運動員的專業知識和經驗。人工智慧應被視為一種工具，而不是唯一的依賴。
在運動領域，科學和技術的發展為我們開啟了一扇新的大門。然而我們必須與運動員和教練們共同努力，以確保這些創新的應用能夠真正地服務於運動的發展和提升，而不是單純追求成績的數位。
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