*Nội dung này được dịch bằng AI.Xem bản gốc
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn chỉ dừng lại ở việc sắp xếp các con số sau khi trận đấu kết thúc. AI đọc được chuyển động của đối thủ, dự đoán cảnh tượng tiếp theo, và thậm chí đề xuất cách điều chỉnh vị trí của các cầu thủ để tạo ra kết quả mong muốn. Sau khi so sánh vô số lựa chọn nhanh hơn con người, AI còn đưa ra những phương án chiến thuật hiệu quả hơn. Công nghệ này đã từng bước bước vào lĩnh vực quyết định của các huấn luyện viên và trợ lý huấn luyện. Nói cách khác, bóng đá đang đứng trên sân khấu của một sự thay đổi khổng lồ này.
Hiện tại, lĩnh vực được AI sử dụng rộng rãi nhất trong bóng đá là đánh giá cầu thủ. Ji Neung-hak-gwa (Prof.) của Đại học Thành phố Seoul gần đây đã chia sẻ với StarNews rằng "ví dụ cơ bản nhất là expected goals hay 'xG'. Nó tính toán xác suất một cú sút dẫn đến bàn thắng trong một tình huống cụ thể bằng mô hình học máy" và "gần đây, các mô hình đánh giá giá trị của tất cả các hành động mà cầu thủ thực hiện trên sân cỏ như chuyền bóng, sút bóng, dribble, thậm chí phân tích các chuyển động off the ball khi không có bóng, đang xuất hiện".
Tuy nhiên, AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng. Nếu trước đây nó tập trung vào việc sắp xếp các bản ghi đã xảy ra, thì hiện nay nó cũng có khả năng dự đoán các tình huống chưa xảy ra.
Giáo sư Go cho biết: "Tỷ lệ thành công của cú chuyền có thể được tính toán bằng cách thống kê xem đã cố gắng chuyền bao nhiêu lần và trong số đó thành công bao nhiêu lần. Phân tích dữ liệu hiện tại là phân tích các đặc tính thống kê mà dữ liệu thực tế sở hữu theo cách này", đồng thời nói thêm "Mặt khác, mô hình dựa trên AI dự đoán cả những tình huống chưa xảy ra và trên cơ sở đó đánh giá giá trị của một tình huống và pha chơi cụ thể".
Khả năng dự đoán của AI đang mở rộng vượt quá đánh giá cầu thủ sang cả thiết kế chiến thuật. Một ví dụ điển hình gần đây là câu lạc bộ hàng đầu của Brazil, Palmeiras. Google DeepMind giới thiệu rằng vào tháng 6 vừa qua, Palmeiras là câu lạc bộ bóng đá đầu tiên mà họ đã mở rộng hệ thống hỗ trợ chiến thuật bóng đá của mình có tên 'TacticAI' thành phân tích open play hàng ngày một cách toàn diện.
Lúc ban đầu, Tactic AI tập trung vào các tình huống set piece hạn chế như corner kick. Palmeiras đã mở rộng phạm vi này thành open play — những tình huống chơi thông thường khi bóng tiếp tục chuyển động, ngoại trừ các set piece.
AI biểu thị 22 cầu thủ trên sân bằng 22 điểm riêng biệt, sau đó phân tích vị trí và khoảng cách giữa các cầu thủ, tốc độ và chuyển động của họ dưới dạng một mạng lưới quan hệ. Dựa trên đó, AI mô phỏng cách toàn bộ cấu trúc chiến thuật thay đổi khi vị trí của một cầu thủ cụ thể được thay đổi. Theo Google DeepMind, hệ thống có thể dự đoán vị trí của bóng trước tới 8 giây.
Ví dụ, nếu đội phân tích dữ liệu của Palmeiras điều chỉnh hậu vệ cánh trái tiến lên thêm vài mét trên màn hình, AI sẽ tính toán cách 21 cầu thủ còn lại phản ứng, những không gian nào mở ra hoặc đóng lại, rồi hiển thị kết quả. Trước khi thử nghiệm chiến thuật trên sân thực tế, họ có thể so sánh nhiều cách bố trí khác nhau trong không gian ảo. Google DeepMind đánh giá đây là "một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực công nghệ thể thao".
Điểm khởi đầu của Tactic AI là câu lạc bộ hàng đầu EPL Liverpool. Sau nhiều năm tiến hành nghiên cứu AI để phân tích bóng đá cùng Liverpool, Google DeepMind đã công bố Tactic AI chuyên biệt hóa cho cú đá phạt góc vào năm 2024.
Lúc đó, Tactic AI được thiết kế để trả lời ba câu hỏi chính trong tình huống sút góc. Câu hỏi đầu tiên là "Điều gì sẽ xảy ra với sự sắp xếp cầu thủ hiện tại". AI dự đoán ai có khả năng cao nhất sẽ nhận bóng trước tiên khi người sút góc xử lý bóng, và khả năng xảy ra cú sút sau đó là bao nhiêu.
Cái thứ hai là 'làm thế nào để hiểu những gì đã xảy ra'. Họ tìm kiếm các cảnh phát bóng góc trong quá khứ tương tự với tình huống hiện tại, và phân tích xem những chiến thuật tương tự đã dẫn đến kết quả như thế nào.
Cái thứ ba là 'để tạo ra kết quả mong muốn, phải thay đổi điều gì'. Nếu là tình huống phòng ngự, ông đã đề xuất phải điều chỉnh vị trí và chuyển động của những cầu thủ phòng ngự nào để giảm khả năng sút bóng của đối phương.
Tactical AI không chỉ đưa ra một câu trả lời duy nhất. Nó đã tạo ra nhiều kịch bản thay thế khác nhau, cho phép ban huấn luyện so sánh ưu nhược điểm của từng kịch bản.
Thành tích cũng nổi bật. Google DeepMind giải thích rằng TacticAI đã dự đoán ở mức cao về cầu thủ nào sẽ nhận bóng đầu tiên từ quả phạt góc và liệu có xảy ra cú sút, đồng thời vị trí cầu thủ được AI đề xuất điều chỉnh cũng thể hiện hình thức tương tự với những chuyển động xuất hiện trong các trận đấu thực tế.
Đội nghiên cứu cũng tiến hành đánh giá mù với các chuyên gia bóng đá thuộc Liverpool. Họ yêu cầu các chuyên gia so sánh hai chiến thuật mà không cho biết chiến thuật nào là từ trận đấu thực tế và chiến thuật nào đã được TacticAI sửa đổi.
Kết quả thật đáng ngạc nhiên. Các chuyên gia Liverpool không thể dễ dàng phân biệt được cách sắp xếp corner kick do TacticsAI tạo ra với các chiến thuật xuất phát từ những trận đấu thực tế. Hơn nữa, trong 90% các đánh giá, họ ưa thích chiến thuật mà AI đã sửa đổi và đề xuất so với cách sắp xếp hiện tại.
Phạm vi ứng dụng của AI không chỉ dừng lại ở chiến thuật. Sevilla của Tây Ban Nha đã phát triển "Scout Advisor" dựa trên AI sinh tạo cùng với IBM. Đây là một hệ thống mà AI tìm kiếm và tóm tắt hơn 200.000 báo cáo scouting và dữ liệu cầu thủ mà câu lạc bộ đã tích lũy, từ đó lọc ra những ứng cử viên chiêu mộ phù hợp với điều kiện.
'Tài năng Hàn Quốc' Kim Min-soo, người vừa chuyển đến câu lạc bộ danh tiếng của Scotland Rangers, và LAFC của MLS (Giải bóng đá chuyên nghiệp Mỹ), nơi đội trưởng đội tuyển Hàn Quốc Son Heung-min thi đấu, cũng được biết là đang sử dụng AI trong lĩnh vực quản lý cầu thủ, bao gồm quản lý tải trọng huấn luyện và phát hiện nguy hiểm chấn thương.
Vậy thì liệu AI có thể thay thế vai trò của huấn luyện viên hay trợ lý huấn luyện không. Nếu giao cho AI nhiệm vụ xác định danh sách xuất phát và sơ đồ chiến thuật, thiết kế cách thức công phá đối thủ, cũng như những thay đổi chiến thuật sau khi ghi bàn hoặc để mất bàn và kế hoạch thay người, liệu AI có đưa ra câu trả lời khác với huấn luyện viên con người không. Liệu AI — những hệ thống xử lý thông tin nhiều hơn và nhanh hơn con người — có thể đưa ra những quyết định hợp lý hơn con người không. Hay là trước những biến số phức tạp và liên kết chặt chẽ trong bóng đá, AI sẽ bộc lộ những hạn chế rõ ràng.
Việc đưa ra khuyến nghị về thiết lập đội hình và chiến thuật đối phương được đánh giá là hoàn toàn khả thi về mặt kỹ thuật. Giáo sư Go cho rằng "AI có thể đưa ra khuyến nghị về những pha chơi nào trong những tình huống nhất định của trận đấu sẽ giúp tăng cao nhất xác suất ghi bàn của đội chúng ta" và "AI cũng có thể làm tốt việc xác định vị trí nào là tối ưu nhất để sử dụng những cầu thủ được giao để đạt được kết quả tốt nhất".
Ông tiếp tục cho rằng "vì bóng đá là môn thể thao do con người thực hiện nên sẽ còn rất nhiều lĩnh vực cần sự can thiệp của con người". Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh rằng "trong khía cạnh ra quyết định hiệu quả hoặc lựa chọn nhằm nâng cao xác suất thành công thì tình hình lại khác. Nếu có đủ dữ liệu, tôi cho rằng khả năng con người vượt qua AI trong lĩnh vực phân tích này là rất thấp. AI có thể từng bước, dần dần thay thế những lĩnh vực đó".
Trong các nghiên cứu thực tế ở nước ngoài, cũng có những trường hợp phân tích đội bóng cần có những hình thành nào để đạt được tỷ lệ thành công cao nhất khi tấn công áp sát khi đối thủ xây dựng bóng bằng hình thức ba hậu vệ.
Giáo sư Go cho biết "Nếu tận dụng AI, chúng ta có thể đề xuất đội hình tối ưu của đội mình phù hợp với đội hình lớn của đối thủ, hoặc đề nghị hành động nào là tốt nhất trong tình huống đó" và "Về mặt kỹ thuật, điều này đã có thể thực hiện được ngay bây giờ. Tuy nhiên, vấn đề là liệu hiện trường có tin tưởng vào kết quả của AI và thực sự áp dụng nó hay không cần thêm thời gian" ông dự báo.
Ông cũng giải thích rằng nếu các AI sinh tạo đa năng như ChatGPT, Claude và Gemini — không phải là AI chuyên biệt được tạo riêng cho bóng đá — được cung cấp đủ dữ liệu, chúng cũng có khả năng đưa ra những gợi ý chiến thuật ở một mức độ nhất định.
Giáo sư Go cho biết "AI chuyên dụng cho bóng đá là phương thức dự đoán tình huống tiếp theo hoặc đề xuất quyết định tối ưu dựa trên dữ liệu trận đấu", đồng thời nói rằng "nếu cung cấp đủ dữ liệu cho các AI sinh tạo như ChatGPT, Claude hay Gemini, chúng có thể phân tích và đưa ra những kết luận nhất định".
Chỉ đơn giản hỏi AI "chiến thuật nào tốt" là không đủ. Ông nhấn mạnh rằng "nếu chỉ đặt câu hỏi mà không có dữ liệu, AI không thể đưa ra phán đoán chính xác. Bởi vì không có thông tin để sử dụng trong phán đoán" và "điều quan trọng là có thể chuyển đổi dữ liệu và thông tin cầu thủ phát sinh trong trận đấu bóng đá phức tạp thành dữ liệu bao nhanh và chính xác, rồi nhập vào AI".
Tiếp theo, ông nói: "Nếu có đủ dữ liệu về hiệp suất mà các cầu thủ thể hiện tại đội bóng của mình, tình trạng cơ thể hiện tại và tình trạng thể lực, tôi nghĩ chúng ta cũng có thể đưa ra khuyến nghị về việc sử dụng cầu thủ và chiến thuật."
StarNews đã giao cho 3 AI sinh thành (ChatGPT, Claude và Gemini) nhiệm vụ đưa ra những quyết định quan trọng trước trận đấu ở vòng loại bảng A của World Cup 2026 FIFA khu vực Bắc, Trung và Nam Mỹ giữa Hàn Quốc và Nam Phi. Hàn Quốc lúc đó chỉ cần hòa là có thể vào vòng 32 đội, nhưng đã thua Nam Phi 0-1 và bị loại khỏi vòng loại bảng.
Trong thí nghiệm, AI tập trung vào việc giảm thiểu tối đa khả năng AI tiếp xúc với các trận đấu thực tế và kết quả trong quá trình học tập. Tên đội của Hàn Quốc và Nam Phi lần lượt được thay đổi thành đội A và đội B. Tên cầu thủ cũng được ẩn danh hóa như A1 và A2, B1 và B2.
Ba AI được cung cấp dữ liệu hoàn toàn giống nhau. Dữ liệu bao gồm số lần ra sân A-match và bàn thắng của từng cầu thủ, vị trí chính và phụ, chiều cao, kỷ lục ra sân ở hai trận vòng bảng thứ nhất và thứ hai cùng thời gian ra sân tích lũy, tình hình cảnh cáo và chấn thương, chỉ số hiệu suất theo từng đội và xếp hạng vòng bảng.
Cả hai đội cũng được cung cấp hình thành cơ bản, hướng tấn công, phương thức phòng thủ, chỉ số đường chuyền và sút mà hai đội đã sử dụng trong các trận đấu vòng 1 và 2 trước đó. Cũng thông báo điều kiện trận đấu rằng đội A sẽ tiến vào vòng tiếp theo nếu hòa trở lên, nhưng đội B nhất thiết phải thắng.
Các mục tiêu mà AI phải quyết định được cố định theo các công việc chuẩn bị trước trận mà một huấn luyện viên thực tế thực hiện. Hệ thống được yêu cầu đưa ra 11 cầu thủ xuất phát và hình thức sơ đồ cơ bản, cách xây dựng bóng, độ cao của áp lực, khu vực ưu tiên để tấn công, cách đối phó với những cầu thủ chủ chốt của đối thủ, những thay đổi chiến thuật sau khi ghi bàn hoặc để thủng lưới, kế hoạch thay người và kịch bản trận đấu mà cần phải cảnh báo nhất.
Mỗi AI nhận được cùng một câu hỏi 10 lần trong các cuộc trò chuyện mới, không ảnh hưởng lẫn nhau. Tổng cộng 30 phản hồi được phân loại theo các mục đã định sẵn như sơ đồ đội hình, đội hình xuất phát, độ cao áp sát, hướng tấn công và vai trò từng cầu thủ, sau đó các lựa chọn xuất hiện thường xuyên nhất được tổng hợp để tạo thành phương án chiến thuật chung của AI.
Trong tổng cộng 30 lần trả lời, đội hình cơ bản 3-4-2-1 được đề xuất nhiều nhất. Thủ môn do Kim Seung-gyu (FC Tokyo) đảm nhận. Hàng ba trung vệ được bố trí với Lee Han-beom (Club Brugge), Kim Min-jae (Bayern Munich) và Lee Ki-hyuk (Gangwon FC). Kim Moon-hwan (Daejeon Hana Citizen) và Lee Tae-seok (Austria Wien) được chọn làm hai cầu thủ cánh phòng ngự, còn Baek Seung-ho (Birmingham City) và Hwang In-beom (FC Porto) tạo thành hàng tiền vệ. Lee Jae-sung (Mainz) và Son Heung-min (LAFC) được xếp ở hàng thứ hai, và Cho Gyu-sung (Midtjylland) được ghi danh ở vị trí tiền đạo trung tâm.
Hàn Quốc cũng thực sự vận hành sơ đồ 3-4-2-1 trong trận đấu với Nam Phi. Tuy nhiên, có sự khác biệt rõ ràng trong cấu thành đội hình. Trong đội hình xuất phát thực tế, Oh Hyeon-gyu (Besiktas) đã đứng ở vị trí tiền phong, với Hwang Hee-chan (Wolverhampton) và Lee Kang-in (Atlético Madrid) hỗ trợ phía sau. Lee Tae-seok và Seol Young-woo (Augsburg) đảm nhận vị trí cầu thủ cánh hai bên, Hwang In-beom và Baek Seung-ho bảo vệ hàng tiền vệ. Hàng ba hậu vệ và thủ môn là Ee Gi-hyeok, Kim Min-jae, Lee Han-beom và Kim Seung-gyu, giống như lựa chọn của AI.
Sự khác biệt lớn nhất là việc Son Heung-min và Lee Jae-sung có được đưa vào đội hình xuất phát hay không. Trong trận đấu thực tế, hai cầu thủ này bắt đầu từ ghế dự bị, nhưng AI đã đưa cả hai vào đội hình xuất phát dựa trên xem xét về kinh nghiệm, hoàn thiện kỹ năng tấn công và khả năng điều hành trận đấu.
AI đã giữ nguyên những cầu thủ phòng ngự trung tâm Lee Han-beom, Kim Min-jae và Lee Ki-hyuk, những người đã đóng vai trò tiền phát động viên ở cả hai trận đấu thứ nhất và thứ hai. Về điều này, AI nêu lý do: "Mặc dù tổng thời gian thi đấu tích lũy là nhiều, nhưng có khoảng 6 ngày để phục hồi trước trận đấu Nam Phi, và chúng tôi đánh giá rằng mất mát về tổ chức khi thay đổi toàn bộ hàng phòng ngự ba người có thể lớn hơn gánh nặng thể chất."
Lựa chọn loại trừ Lee Kang-in, "cầu thủ chủ chốt" của đội tuyển Hàn Quốc, khỏi đội hình xuất phát cũng đáng chú ý. AI cho biết: "Nếu ưu tiên sự tham gia phòng ngự và ổn định trung tuyến, khả năng điều hành trận đấu hơn là sáng tạo trong tấn công, thì Lee Jae-sung phù hợp hơn." Tuy nhiên, một số phản hồi cũng đề xuất rằng nếu muốn tấn công tích cực hơn vào cánh phải của đối thủ, việc Lee Kang-in xuất phát có thể hiệu quả hơn.
Tại đây, AI đã cố gắng tận dụng theo chiều ngược lại điểm mạnh của Nam Phi là thường xuyên sử dụng tấn công từ hai cánh. AI đề xuất khai thác khoảng trống phía sau khi hậu vệ cánh của Nam Phi tiến lên thông qua sự xâm nhập của Son Heung-min và tiền vệ cánh, đồng thời tiến công nhanh chóng ngay sau khi đối phương mất bóng. Ngoài ra, AI đã chỉ ra Baek Seung-ho là cầu thủ then chốt. AI phân tích rằng Baek Seung-ho phải bảo vệ phía trước hàng ba hậu vệ và chặn trước đường chuyền trung tâm nơi cuộc phản công của Nam Phi bắt đầu, để có thể tiến gần hơn tới mục tiêu tối thiểu là hòa.
Ngoài ra, khi Hàn Quốc ghi bàn trước, đội ngũ cũng đã đưa ra các kịch bản sẵn sàng về cách điều chỉnh độ cao của áp lực và số lượng cầu thủ tấn công, khi để thủng lưới trước thì sẽ thay thế những cầu thủ nào để chuyển sang hình thức tấn công, và nếu tỷ số hòa kéo dài đến phút 60 của hiệp hai thì cần phải chấp nhận những rủi ro nào. Các kịch bản này cũng bao gồm các cầu thủ dự bị, thời điểm thay người, cũng như những tình huống trận đấu mà cần phải cảnh báo cao nhất.
Vượt quá mức độ đơn thuần chỉ lựa chọn danh sách xuất phát và thiết lập sơ đồ chiến thuật trong trò chơi bóng đá, nó kết nối các lựa chọn khác nhau mà một huấn luyện viên thực tế chuẩn bị trước trận đấu theo một logic nhất định.
Tuy nhiên, việc AI đưa ra một phương án chiến thuật hợp lý không có nghĩa là AI có thể hoàn toàn thay thế công việc của huấn luyện viên trưởng và các trợ lý huấn luyện. Giáo sư Koh cho biết: "Huấn luyện viên trưởng không chỉ là người quyết định vị trí của cầu thủ", đồng thời nhấn mạnh "sau khi bổ nhiệm một cầu thủ vào vị trí đó, huấn luyện viên phải giao tiếp trực tiếp về cách cầu thủ nên chơi, tạo động lực cho cầu thủ và phải thuyết phục họ về quyết định của mình".
Tiếp theo, ông chỉ ra rằng "mặt khác, AI có thể chỉ dừng lại ở việc đưa ra quyết định và đưa ra khuyến nghị".
Tính cách của cầu thủ và mối quan hệ trong phòng thay đồ cũng là những lĩnh vực mà AI khó có thể đưa ra nhận định dễ dàng. Giáo sư Go cho biết "liệu cầu thủ thực sự có tính cách như thế nào, họ có thể hòa hợp tốt đến mức nào với các cầu thủ khác trong phòng thay đồ vẫn phải do con người trực tiếp xác minh" và giải thích rằng "AI không có đủ dữ liệu về những khía cạnh này. Hiện tại, con người và AI phải làm việc bổ sung cho nhau".
Tờ báo nước ngoài Irish Times cũng ngày 14 đã đưa tin về dự án Tactic AI của Liverpool và Google DeepMind, nhấn mạnh rằng cần phân biệt giữa tiềm năng của công nghệ và thành tích thực tế trên sân.
Theo các phương tiện truyền thông, đội nghiên cứu đã thu thập 9.693 quả phạt góc trong 2,5 mùa giải EPL. Họ ghi lại chiều cao và cân nặng của tất cả các cầu thủ liên quan đến phạt góc, vị trí bắt đầu và chuyển động của họ, sau đó phát triển một công cụ AI chiến thuật để xử lý dữ liệu này. Dựa trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, họ tìm ra các mô hình lặp lại và giúp đội ngũ huấn luyện nhanh chóng xác định các yếu tố quyết định thành công và thất bại của chiến thuật.
Trong bóng đá hiện đại, tầm quan trọng của cú đá phạt góc ngày càng tăng lên. Trong mùa giải 2025~2026 của EPL, 18% tổng số bàn thắng bắt đầu từ cú đá phạt góc. Đây là con số tăng đáng kể so với 12% một mùa giải trước đó. Các bàn thắng từ những cú đá cố định khác, ngoại trừ cú đá phạt 11 mét, cũng vượt quá 1 tổng số bàn thắng. Khi các cú đá cố định trở thành lĩnh vực chiến thuật then chốt quyết định kết quả trận đấu, thì cơ hội để AI được ứng dụng cũng ngày càng mở rộng.
Tuy nhiên, thành tích thực tế của Liverpool không đạt được kỳ vọng. Ngay cả trong mùa giải mà Liverpool vô địch dưới thời huấn luyện viên Arne Slot trước đây, thành tích set-piece của Liverpool cũng chỉ ở mức trung bình của EPL. Mùa giải 2025~2026, điểm yếu về set-piece được chỉ ra là vấn đề cốt lõi của sự suy thoái của đội.
Cuối cùng, Liverpool đã sa thải trợ lý huấn luyện viên set-piece Aaron Bricksy trong mùa giải. Lúc đó, Liverpool để mất 12 bàn từ set-piece, trong khi chỉ ghi được 3 bàn. Bricksy sau đó nhìn lại: "Câu lạc bộ đã cố gắng giúp đỡ rất nhiều và đội phân tích cũng hỗ trợ tích cực."
Liverpool đã rõ ràng phân biệt rằng khi khởi động dự án, đó chỉ là giai đoạn nghiên cứu nhằm khám phá tiềm năng của Tactical AI, chứ không phải quyết định sử dụng nó vào ngày thi đấu. Tuy nhiên, Irish Times dự báo rằng "khả năng ban huấn luyện Liverpool phớt lờ thông tin phân tích từ AI là không lớn".
Thay vào đó, Irish Times nhấn mạnh rằng AI không tự độc lập đưa ra tất cả các quyết định, mà con người sẽ xem xét các đề xuất của AI để đưa ra lựa chọn cuối cùng. Tờ báo cho biết "để công cụ AI có thể thực hiện chức năng của mình, trước tiên con người phải cung cấp dữ liệu liên quan ở quy mô công nghiệp và đặt ra những câu hỏi thích hợp" và "nếu con người chấp nhận đề xuất mà AI đưa ra, thì phải có khả năng triển khai ý tưởng đó trên sân vận động thực tế".
Tiếp theo, ông phân tích: "Liverpool có thể đã sở hữu những vấn đề về set-piece sâu sắc nhất trong lịch sử dữ liệu", nhưng "có thể không có 'con người phù hợp' để thực hiện giải pháp đó trên sân cỏ".
Sau đó, ông nhấn mạnh: "Mối quan hệ giữa thể thao và AI đã vượt xa quá giai đoạn tìm hiểu khả năng của nhau. Có thể không có lãng mạn trong mối quan hệ này, nhưng nó sẽ kéo dài mãi mãi."
Google DeepMind cũng định nghĩa Tactik AI không phải là một hệ thống thay thế huấn luyện viên con người, mà là một 'trợ lý AI' nhằm tăng cường khả năng ra quyết định của huấn luyện viên và ban huấn luyện.
Giáo sư Koh cũng dự báo rằng thực tế AI sẽ có khả năng cao thiết lập vị trí là "cố vấn" của huấn luyện viên. Ông nói: "Huấn luyện viên suy tư xem liệu có nên dùng hàng ba hay hàng tư trước trận đấu. Nếu AI đánh giá rằng một chiến thuật cụ thể tốt hơn, huấn luyện viên có thể thảo luận lý do đó với AI trong khi hiểu rõ hơn ý tưởng của chính mình" và "điều này cũng có thể được sử dụng để giải thích và thuyết phục các cầu thủ về chiến thuật".
Tiếp theo, ông nhấn mạnh "Trong tương lai, thay vì bị AI thay thế hoàn toàn, các huấn luyện viên có khả năng sẽ phát triển theo hướng sử dụng AI để thuyết phục các cầu thủ tốt hơn và tạo ra các chiến thuật tốt hơn" và "Con người nên vẫn là người đưa ra quyết định cuối cùng, còn AI nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ đưa ra những quyết định tốt hơn".
AI được sử dụng tốt như thế nào có thể ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của các đội bóng và huấn luyện viên trong tương lai. Giáo sư Koh cho rằng "sự khác biệt giữa các đội sử dụng AI và những đội không sử dụng AI có thể không được thể hiện rõ ràng ngay lập tức", nhưng "nếu tích lũy những quyết định tốt hơn một cách liên tục, thì khoảng cách đó sẽ tích lũy từng chút một".
Đối với những người chuẩn bị bước vào lĩnh vực bóng đá, khả năng sử dụng AI cũng đang trở thành một yếu tố cạnh tranh mới. Giáo sư Go cho biết "Điều quan trọng là nhanh chóng tìm hiểu AI có thể làm những gì trong lĩnh vực bóng đá" và "Cần phải hiểu được phần nào trong công việc mà bạn muốn làm có thể được AI hỗ trợ. Đây không chỉ là vấn đề áp dụng cho bóng đá mà là một vấn đề sẽ được áp dụng cho hầu hết các ngành nghề trong tương lai".
Ông cũng nói thêm rằng "trong tương lai, bất kể ngành nghề nào, sẽ đến thời đại làm việc cùng với AI", và nhấn mạnh "dù là những người muốn làm công tác tuyển chọn hay những người muốn trở thành huấn luyện viên, họ phải hiểu rõ ràng AI có thể hỗ trợ gì trong công việc mà họ đảm nhận".
© STARNEWS. Все права защищены. Копирование и распространение запрещено
*Nội dung này được dịch bằng AI.Xem bản gốc
