SecondSpectrum的软件会“学习”球员的精确移动，识别他们打法的变化以及篮球的运行。以挡拆为例，人工智能可以识别持球者需要还是不需要来自队友的掩护，掩护者是准备挡拆后切入还是掩护后的切出。
以及，防守球员应该如何响应：挡住持球突破的对手，紧随对手，换防，或者补防夹击。电脑还会告诉你，每种不同的选择，对应怎样的投篮命中率。
比方说当对手是勒布朗-詹姆斯时，你一定想知道如何防住他的挡拆，挤过掩护者贴身上前是否更有效？或者应该找个大块头夹击詹姆斯，以及在不同的局面下应该如何应对。
所有这些，人工智能都会告诉你答案。
据说，有一支NBA球队曾经私下透露，依靠人工智能的帮助，这个球队找到了一种可以赢得季后赛的策略。这些新技术究竟如何影响比赛的进程，每个球队都会守口如瓶。
但可以肯定的是新技术对运动的影响，比以往任何时候都大。
“机器学习在数据建模领域越来越受欢迎”，NBA和NFL官方合作咨询公司的统计学家KeithGoldner表示。
机器学习这种人工智能技术，在进行大量的数据训练后可以自己提高自己，而不需要软件工程师编辑一套行动指令。
你可以让AI观看一系列的比赛，然后算法就能学会识别某种战术，每次这个战术出现时，AI就会自动的标记出来。比方上面提到的那个机器学驱动的工具，可以对NBA球队不同的挡拆战术进行分类识别。
先是学会处理数据，然后开始帮助球队制定战术，接着开始协助临场指挥……所以开头那个故事又要出现了，从观看比赛视频开始，一步一步，AI准备取代人类教练了。
问题是，这一天还有多远？
Goertzel承认还有段距离。“视频理解仍然不是一件易事，体育比赛又快又复杂，真正解决这个问题还得数年时间，不过科技巨头们都开始重点投入”，Goertzel说已经在图像识别领域大放异彩的深度学习，必将在视频识别领域取得成功。
虽然数据这东西很精美，但吸引球迷的，终归还是赛场上人类的表现。而且主教练对于整个团队有着无法量化的、魔法一般的影响力。另一方面来讲，不是每个人都欢迎机器人，特别是在那些看起来专属于人类的场合。
但文化总在一点一点的改变，这也是个建立信任的过程。AI和人类到底谁更重要，未来可能还会争论不休，但在大多数成功的组织中，每个人都已经认识到两者的价值。
文中提到的科学家们，也不希望人类教练从赛场边消失，但未来人类教练和机器之间的合作，一定会越来越深。“从中期展望来看，AI将帮助主教练处理战术事务。而最终，主教练可能只剩下一些社会和战略层面的事情可做”，Goertzel预测说。
随着数据分析和比赛决策权逐渐为AI所控制，主教练们会更关注与人相关的任务，未来一代的教练，可能比以往都更加人性化。
一场伟大的变革正在途中，但我们也许会错失下一个埃里克-斯波尔斯特拉。（未完待续）
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