23年前的11日，IBM公司研制的人工智能系統(tǒng)“深藍”在6局比賽中3.5:2.5擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，將“人機大戰(zhàn)”的話題推上一個高潮，要知道，僅在一年之前，它的上個版本還是卡斯帕羅夫的手下敗將。

　　雖然這在當時已經(jīng)是爆炸性新聞，但絕大多數(shù)人應該想不到，僅僅20年后，隨著李世石、柯潔先后負于“AlphaGo”，被視為“人類智慧最后堡壘”的圍棋，也倒在了人工智能面前。

　　“人機大戰(zhàn)”引爆了關于人工智能的輿論場，但在體育領域，“人機對抗”并非人工智能的歸宿和目的。時至今日，人工智能已經(jīng)融入體育領域的各個方面，并在繼續(xù)以難以想象的速度發(fā)展、“進化”，通過幫助人類更好地觀賞、分析、認識、理解體育項目，最終讓人們以更科學的方式、更濃厚的興趣走近體育的本源——野蠻其體魄，健全其人格。

　　“人機”漫漫“對抗”路

　　與人的“較量”是人工智能誕生以來一個長久的命題，“下棋”正是具體化這一命題的方式。早在“人工智能”一詞首次被提出的1956年，美國計算機科學家塞繆爾就創(chuàng)造了一種西洋跳棋應用程序，并使用強化學習訓練，使其可以獨立參加比賽。1962年，這個西洋跳棋程序打敗了當時全美最強的業(yè)余選手羅伯特。

　　雖然只贏了一場，但這場勝利還是讓當時方興未艾的人工智能研究興奮了一把，畢竟，這是機器第一次戰(zhàn)勝人類。

　　人工智能對棋牌項目的挑戰(zhàn)從未停止。

　　在卡斯帕羅夫和“深藍”上演對決之前，“深思”“Fritz”“Genius”等國際象棋人工智能已經(jīng)在棋壇“征戰(zhàn)”多年，而在那場決戰(zhàn)之后，它們依然不斷更新?lián)Q代。2008年誕生的“Stockfish”就很長一段時間都被認為是國際象棋的最強王者——它的對手早已不再是人類，而是其他國際象棋人工智能。

　　“千古無同局”，圍棋因其可能性幾乎無法窮盡，對基于大數(shù)據(jù)分析的人工智能來說，堪稱一座難以逾越的“大山”。但就在2016年，“AlphaGo”成為首個擊敗人類圍棋世界冠軍的人工智能，它的對手是韓國名將李世石。

　　故事還沒有結束，畢竟彼時的李世石并非巔峰期。2017年5月，當時的世界圍棋第一人、只有19歲的柯潔0:3完敗，才讓人徹底明白人工智能的強大。僅僅時隔一年，此前還輸給李世石一局的“AlphaGo”已經(jīng)“進化”到天下無敵。

　　同樣是2017年，卡耐基梅隆大學開發(fā)的人工智能系統(tǒng)Libratus戰(zhàn)勝四位德州撲克頂級選手，也引發(fā)一片驚嘆。

　　此后的進程宛若游戲“開掛”，“AlphaZero”通過引擎自我學習功能，通過若干小時的自我學習，就將包括“Stockfish”“AlphaGo”在內(nèi)的諸多棋類項目“最強AI”斬落馬下。

　　在其他體育競賽上，人工智能也有不少“存在感”。

　　近些年，以機器人為主題的體育賽事，如機器人格斗競技、足球機器人賽事都日趨成熟壯大。機器人足球世界杯RoboCup已成功舉辦23屆，甚至機器人格斗綜藝也擁有不少受眾，近幾年在國內(nèi)就有多檔節(jié)目在網(wǎng)絡平臺播出。

　　2018年6月，電競界迎來了自己的人工智能對手。著名人工智能非營利組織OpenAI，用5套不同的AI算法組隊在5V5對戰(zhàn)中戰(zhàn)勝Dota 2業(yè)余人類玩家?？紤]到Dota 2是涉及到購買升級裝備、思考戰(zhàn)略、團隊合作多方面的戰(zhàn)略游戲，此次人工智能的勝利，證明了其進行“團隊協(xié)作”的可能性。