Nur mal ein Blick in die Zukunft

[skao_privat]

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Cover Two ist eine Defense-Formation im American Football, die darauf abzielt, den gegnerischen Passangriff zu verhindern, indem sie zwei Verteidiger auf tiefe Routen (also weiter entfernt vom Line of Scrimmage) stationiert. Die Schwachstellen von Cover Two sind:

Mittellange Routen: Cover Two ist anfällig für mittellange Routen, da sie durch den Raum zwischen den tiefen und den kurzen Routen verlaufen, der von keinem Verteidiger abgedeckt wird.
Kurze Routen: Cover Two ist auch anfällig für kurze Routen, da sie in der Regel von Linebackern oder Safeties verteidigt werden, die weniger schnell sind als Cornerbacks.
Läufer in der Mitte: Cover Two ist auch anfällig für Läufer in der Mitte, da sie meist von einem einzigen Verteidiger verteidigt werden.
Um diese Schwachstellen auszunutzen, werden von gegnerischen Offenses häufig Passkonzepte eingesetzt, die mittellange Routen, kurze Routen und Läufer in der Mitte beinhalten. Zum Beispiel könnten sie Trips-Formationen (drei Receiver auf einer Seite) mit Slant-Routen (diagonal verlaufende kurze Routen) oder Mittellinien-Routen (mittellange Routen entlang der Mittellinie) verwenden.

Um die Absicht, Cover Two zu spielen, zu verschleiern, könnten Defenses verschiedene Techniken anwenden, wie zum Beispiel das Verwenden von verdeckten Formationen, das Verteidigen von kurzen Routen durch Linebacker statt Safeties und das Stellen von Verteidigern in ungewöhnlichen Positionen. Diese Techniken können dazu beitragen, die gegnerische Offense zu verwirren und ihr das Lesen der Defense erschweren

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Soweit so gut. Dieser Text wurde nicht von einem „informierten Menschen“ geschrieben, sondern binnen weniger Sekunden von einer KI, die mit einer entsprechenden Frage gefüttert wurde…

[MIB #65]

Spannend.

Wer stellt die erste KI auf, die Plays callt?

[KarlH]

...das konzept der ki funktioniert ja analog zum menschen, es ist hauptsächlich abhängig von zwei dingen.

erstens der wissensbasis. da hat die ki den vorteil, sämtliche spielzüge bis ins letzte detail zu kennen, die je digital erfasst wurden. also das, was in den letzten jahren in nfl und college tatsächlich gespielt wurde. und keinen einzigen jemals zu vergessen. diese datenbasis wird bereits mit jedem spieltag besser. das zweite ist die qualität der fähigkeit, aus dem datenwust die korrekten schlussfolgerungen zu ziehen. zu "lernen". und da hat sich in letzter zeit in der weiterentwicklung der systeme so einiges getan.

playcalling mit ki als unterstützung (was sind mit welcher wahrscheinlichkeit gegen diesen gegner und in dieser feldposition und situation die besten spielzüge?) wird sicher schon genutzt. entscheiden wird es auf absehbare zeit aber immer noch ein erfahrener mensch...

[FBRookie]

[..] entscheiden wird es auf absehbare zeit aber immer noch ein erfahrener mensch...

Zum einen das und zum Anderen bringt einem der idealste Spielzug nichts, wenn dem Receiver das Ei durch die Finger gleitet

[_pinky]

Diese Wahrscheinlichkeit ist rechnerisch mit abgedeckt.
Bratpfannen-Tommy wird nicht angespielt.

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[Kreuzteufel]

playcalling mit ki als unterstützung (was sind mit welcher wahrscheinlichkeit gegen diesen gegner und in dieser feldposition und situation die besten spielzüge?) wird sicher schon genutzt. entscheiden wird es auf absehbare zeit aber immer noch ein erfahrener mensch...

Früher hat man sowas halt Analytics genannt, jetzt halt das Buzzword KI.

[KarlH]

Früher hat man sowas halt Analytics genannt, jetzt halt das Buzzword KI.

...ist schon ein unterschied. die ki spuckt was aufgrund einer menge von basisdaten aus, die ein mensch nie überblicken kann. in einem tempo, das ein mensch nie liefern kann. die qualität der egebnisse hängt nur an der qualität der darunterliegenden algorithmen und der lernfähigkeit der ki.

[Kreuzteufel]

Früher hat man sowas halt Analytics genannt, jetzt halt das Buzzword KI.

...ist schon ein unterschied. die ki spuckt was aufgrund einer menge von basisdaten aus, die ein mensch nie überblicken kann. in einem tempo, das ein mensch nie liefern kann. die qualität der egebnisse hängt nur an der qualität der darunterliegenden algorithmen und der lernfähigkeit der ki.

Wenn man das nicht gerade von Hand macht, dann sind die Algorithmen dahinter praktisch identisch. Nur werden diese bei "KI" sehr viel öfter hintereinander geschaltet, vereinfacht gesprochen. Dazu kommt sicher die große Datenbasis, dazu braucht man aber eigentlich auch keine "KI". Eines der Probleme der "KI" ist übrigens, dass sie Dir zwar sehr gut sagen kann, was Du machen sollst, aber überhaupt nicht, wie sie darauf kommt. Zumindest sind die explainable-AI-Verfahren noch ziemlich am Anfang.