기술 주변기기 일체 포함 불공정 경쟁 의혹, 인공지능을 스포츠계에서 퇴출시켜야 하나?

불공정 경쟁 의혹, 인공지능을 스포츠계에서 퇴출시켜야 하나?

May 27, 2023 pm 05:40 PM
일체 포함 경쟁적 공정성 금지하다

ChatGPT는 최근 전 세계적으로 폭발적인 인기를 얻었습니다. 모두가 인공 지능의 강력한 기능에 굴복했습니다. 이 기능이 오래 전에 스포츠계에서 널리 사용되어 스포츠 수준을 효과적으로 향상시켰다는 사실을 거의 알지 못했습니다.

불공정 경쟁 의혹, 인공지능을 스포츠계에서 퇴출시켜야 하나?

SAOT 기술이 2022년 카타르 월드컵에서 어떻게 경쟁의 방향을 바꾸었는지에 우리는 모두 놀랐습니다. 실제로 다중 카메라 카메라 잠금 및 센서 포지셔닝 기술은 이미 2년 전 도쿄 올림픽부터 적용되었습니다 . Omega는 Eagle Eye 기술처럼 공의 위치를 ​​효과적으로 추적하고 공의 궤적을 시뮬레이션할 수 있는 자체 AI 비전 시스템을 개발하는 데 4년을 투자했습니다. 공 내부의 센서와 다중 카메라 카메라를 사용하여 초당 250프레임을 캡처하는 이 시스템은 비치발리볼에서 99% 이상의 정확도를 제공합니다. 이는 과거 육안과 영상에 의존해 판정을 내리던 심판의 역사를 바꾸고 AI 심판 시스템의 선구자가 됐다.

일본 정보통신기술 기업 후지쯔(Fujitsu)가 AI 채점 시스템을 개발했습니다. 초당 200만회 레이저 광을 선수의 몸에 조사해 시간에 따른 거리를 계산해 선수의 움직임을 포착해 최초로 선수의 움직임을 3차원 영상으로 변환하는 시스템이다. 심사위원들은 시스템에서 제공하는 이미지를 바탕으로 체조 동작의 데이터베이스를 비교했습니다. 편견도 없고, 오류도 없고, 사각지대도 없습니다. 심사위원의 부담을 줄이고 정확성을 높이면서도,

인간의 편견 요인의 존재를 어느 정도 줄일 수도 있습니다.

위의 두 가지 사항은 스포츠를 더 좋게 만들기 위한 보조 도구로서의 AI일 뿐입니다. AI의 무서운 점은 실제로 운동선수의 경쟁력을 향상시킬 수 있다는 것입니다.

불공정 경쟁 의혹, 인공지능을 스포츠계에서 퇴출시켜야 하나?

중국 국가대표 다이빙팀은 오랫동안 '다이빙 드림팀'으로 알려져 왔습니다. 그 이유는 전통과 국가 보증뿐만 아니라 강력한 물류 지원 때문이기도 합니다. 지난 올림픽 사이클 이후 국가대표팀은 '3D+AI' 다이빙 훈련 시스템을 도입했습니다. 다이빙 동작 시 각속도, 키, 신체 각도, 속도 등의 데이터를 계산할 수 있으며, 선수의 훈련 동작을 입력하고, 선수 동작의 문제점을 지적하며, 선수가 해결해야 할 문제를 분석할 수도 있습니다. 최대. 그리고 감독이 다양한 운동선수의 특정 데이터를 기반으로 목표 계획을 수립하도록 지원합니다.

이 시점에서 인공지능이 우리에게 도움을 줄 수 있는 것은 스포츠를 더 발전시키고, 더 즐겁게, 더 경쟁력 있게 만드는 것입니다. 그러나 살인자가 누구인지 미리 알아내면 탐정소설을 읽는 것과 같다.

인공지능이 이제 이렇게 역겨운 역할을 하고 있을지도 모릅니다.

불공정 경쟁 의혹, 인공지능을 스포츠계에서 퇴출시켜야 하나?

코넬 대학의 지능형 시스템 및 제어 연구소는 시각적 데이터(예: 코트에서의 선수 위치)를 선수의 특정 정보와 같은 보다 암시적인 정보와 결합하여 선수 움직임을 예측하는 데 전체적인 접근 방식을 취한다는 점에서 독특한 새로운 알고리즘을 개발했습니다. 팀에서의 역할. 80% 이상의 정확도로 경기 중 배구 선수의 행동을 예측할 수 있습니다.

새로운 알고리즘은 평균 85%에 가까운 정확도로 필드에서 선수의 역할(예: 수비 패스와 블로커 구별)을 추론할 수 있으며 스파이킹, 리프팅, 블로킹을 포함한 최대 44프레임의 시퀀스를 예측할 수 있습니다. 패딩, 달리기, 쪼그려 앉기, 넘어지기, 서기, 점프하기 등 다양한 동작의 평균 정확도가 80% 이상입니다.

무서운 점은 인간이 게임을 공리주의, 재미, 재미를 위해 볼 수도 있지만,

인공지능 머신러닝은 게임을 다양한 데이터로 잘라낸 후 데이터를 축적하여 게임을 예측하는 방식으로 게임을 시청한다는 것입니다.

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이 새로운 알고리즘은 과학기술계의 권위 있는 저널 "ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology"(ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology)에 게재되었을 뿐만 아니라 특허도 출원했습니다. 미래에는 인간이 하는 모든 일이 인공지능의 눈으로 볼 때 아무런 사생활도 보장되지 않을 것이라고 상상할 수 있습니다.

기계는 다양한 데이터 순열과 조합을 통해 경기장의 소위 "법칙"과 "형이상학"을 모두 해결할 수 있으며, 이는 또 다른 주제인 스포츠 윤리, 즉 스포츠 윤리로 이어집니다.

우리 모두는 올림픽 정신이 인간의 한계에 도전하는 "더 높고, 더 빠르고, 더 강하다"는 것을 알고 있습니다. "X 팩터"를 통해 운동선수에게 이익이 되는 모든 행동은 주요 스포츠 단체에서 금지됩니다.

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예를 들어, 운동선수는 헤모글로빈을 증가시키고 근육을 빠르게 성장시키며 지구력을 향상시킬 수 있는 다양한 "각성제"를 사용하는 것이 금지됩니다. 일단 적발되면 물속에서의 저항력을 3% 감소시킬 수 있으며, 100m 자유형 수영을 단축한 샤크스킨은 자신의 기록을 거의 1초 향상시켰고 펠프스가 1년 만에 43개의 세계 기록을 깨는 데 도움을 주었습니다.

실제로 금지된 약물이든 스포츠 장비이든 첨단 기술의 경쟁입니다. 기술의 속도는 주요 스포츠 단체의 블랙리스트보다 훨씬 빠릅니다. 그러나 어쨌든 기술의 추가는 스포츠 경기에서 공정한 경쟁이라는 '사람 중심'의 원칙에 도전하게 되었고, 인공지능의 등장은 의심할 여지 없이 스포츠 경기를 '낙타의 등을 부러뜨리는 최후의 지푸라기'로 만들 것이다. -현장 기술 대회로 인해 선수의 정체성과 참여의식이 더욱 모호해집니다.

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좋든 싫든 인공지능 시대가 도래했습니다. 스포츠 인공지능 시장은 향후 2년 안에 수백억 달러에 이를 것입니다. 재벌을 걱정하기보다는 원천적으로 수익을 늘리고 지출을 줄이고, 기술 활용의 비율과 경계를 조기에 명확히 하고, 기술 적용에 대한 한계를 명확히 하고, 인공지능이 스포츠에 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 빅데이터 관점에서 본 업계, 그를 놔두는 대신 신형 코로나바이러스도 숙주를 죽인다.

생태스포츠: 스포츠 경기장, 공원, 마을 단지의 투자, 설계 및 운영 계획, 의료, 문화, 관광 및 농촌 활성화 산업의 통합 개발, 스마트 업그레이드.

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7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

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