TED2015
Rajiv Maheswaran: The math behind basketball's wildest moves
Rajiv Maheswaran: Thuật toán đằng sau những bước di chuyển mạnh mẽ đầy cảm xúc của bóng rổ.
Filmed:
Readability: 3.1
2,683,104 views
Bóng rổ là một trò chơi tốc độ đòi hỏi tính ứng biến cao, sự phối hợp ăn ý và, (e hèm) nhận thức hình thái không gian-thời gian. Anh Rajiv Maheswaran và các đồng nghiệp của mình đã và đang phân tích những chuyển động đằng sau mỗi bước đi quyết định của trận đấu, giúp cho các huấn luyện viên và cầu thủ kết hợp trực giác của mình với dữ liệu số trong khi thi đấu. Thêm nữa: những nghiên cứu của họ còn giúp chúng ta hiểu con người chuyển động như thế nào ở khắp mọi nơi quanh ta.
Rajiv Maheswaran - Researcher
Using advanced data analysis tools, Rajiv Maheswaran and Second Spectrum help make basketball teams smarter. Full bio
Using advanced data analysis tools, Rajiv Maheswaran and Second Spectrum help make basketball teams smarter. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
My colleagues and I are fascinated
by the science of moving dots.
by the science of moving dots.
0
954
3583
Khoa học chuyển động điểm là ngành
tôi và các đồng nghiệp rất say mê.
tôi và các đồng nghiệp rất say mê.
Vậy những chuyển động điểm đó là gì?
00:16
So what are these dots?
1
4927
1150
00:18
Well, it's all of us.
2
6101
1287
Đó đơn giản là con người.
00:19
And we're moving in our homes,
in our offices, as we shop and travel
in our offices, as we shop and travel
3
7412
5085
Con người di chuyển trong nhà,
ở văn phòng, khi đi shopping, đi du lịch
ở văn phòng, khi đi shopping, đi du lịch
00:24
throughout our cities
and around the world.
and around the world.
4
12521
2066
khắp nơi mình sống và khắp thế giới.
00:26
And wouldn't it be great
if we could understand all this movement?
if we could understand all this movement?
5
14958
3669
Nếu có thể hiểu được những chuyển động ấy
chẳng phải sẽ vô cùng thú vị sao?
chẳng phải sẽ vô cùng thú vị sao?
00:30
If we could find patterns and meaning
and insight in it.
and insight in it.
6
18918
2890
Hiểu được những hình thái, ý nghĩa
và bản chất của nó là gì.
và bản chất của nó là gì.
00:34
And luckily for us, we live in a time
7
22259
1785
May thay, công nghệ ngày nay
00:36
where we're incredibly good
at capturing information about ourselves.
at capturing information about ourselves.
8
24068
4497
đã cho phép ghi lại những số liệu
về con người một cách rất tuyệt vời.
về con người một cách rất tuyệt vời.
00:40
So whether it's through
sensors or videos, or apps,
sensors or videos, or apps,
9
28807
3663
Nào là các thiết bị cảm ứng,
camera, rồi các ứng dụng,
camera, rồi các ứng dụng,
00:44
we can track our movement
with incredibly fine detail.
with incredibly fine detail.
10
32494
2809
đã cho phép ghi lại những chuyển động
của con người một cách cực kỳ chi tiết.
của con người một cách cực kỳ chi tiết.
00:48
So it turns out one of the places
where we have the best data about movement
where we have the best data about movement
11
36092
5032
Và một nơi lý tưởng nhất để ghi lại
chuyển động của con người
chuyển động của con người
00:53
is sports.
12
41148
1208
đó là ở các trận đấu thể thao.
00:54
So whether it's basketball or baseball,
or football or the other football,
or football or the other football,
13
42682
5333
Thế là từ bóng rổ, bóng chày,
bóng bầu dục đến bóng đá,
bóng bầu dục đến bóng đá,
01:00
we're instrumenting our stadiums
and our players to track their movements
and our players to track their movements
14
48039
4402
chúng tôi lắp thiết bị khắp sân vận động
và trên cơ thể vận động viên
và trên cơ thể vận động viên
để ghi lại từng tích tắc chuyển động một.
01:04
every fraction of a second.
15
52465
1313
01:05
So what we're doing
is turning our athletes into --
is turning our athletes into --
16
53802
4382
Đến đây chắc các bạn cũng đoán được
công việc của chúng tôi rồi
công việc của chúng tôi rồi
01:10
you probably guessed it --
17
58208
1959
đó là nghiên cứu những vận động viên
01:12
moving dots.
18
60191
1396
như những chuyển động điểm.
Chúng tôi thu được cả núi chuyển động điểm
nhưng những dữ liệu thô ấy
nhưng những dữ liệu thô ấy
01:13
So we've got mountains of moving dots
and like most raw data,
and like most raw data,
19
61946
4934
01:18
it's hard to deal with
and not that interesting.
and not that interesting.
20
66904
2502
rẩt khó nghiên cứu
và không đáng quan tâm lắm.
và không đáng quan tâm lắm.
01:21
But there are things that, for example,
basketball coaches want to know.
basketball coaches want to know.
21
69430
3769
Cái có giá trị trong đó, là những điều
huấn luyện viên luôn muốn biết,
huấn luyện viên luôn muốn biết,
01:25
And the problem is they can't know them
because they'd have to watch every second
because they'd have to watch every second
22
73223
3810
mà không thể biết được vì
họ không thể theo dõi các trận đấu
họ không thể theo dõi các trận đấu
01:29
of every game, remember it and process it.
23
77057
2589
từng giây một, không thể
nhớ được hết và xử lý hết.
nhớ được hết và xử lý hết.
Bởi vì con người không thể
làm được điều đó.
làm được điều đó.
01:31
And a person can't do that,
24
79804
1930
01:33
but a machine can.
25
81758
1310
Nhưng máy móc thì có thể.
Vấn đề ở chỗ máy móc không thể hiểu được
trận đấu như một huấn luyện viên,
trận đấu như một huấn luyện viên,
01:35
The problem is a machine can't see
the game with the eye of a coach.
the game with the eye of a coach.
26
83661
3410
01:39
At least they couldn't until now.
27
87363
2261
ít nhất cho đến nay là chưa.
Vậy chúng tôi đã dạy máy móc
hiểu được những gì?
hiểu được những gì?
01:42
So what have we taught the machine to see?
28
90228
2103
Đầu tiên là những thứ đơn giản trước.
01:45
So, we started simply.
29
93569
1787
01:47
We taught it things like passes,
shots and rebounds.
shots and rebounds.
30
95380
3799
Ví dụ như chuyền bóng,
ném bóng, rồi bắt bóng bật bảng,
ném bóng, rồi bắt bóng bật bảng,
01:51
Things that most casual fans would know.
31
99203
2541
những kiến thức cơ bản nhất đã.
01:53
And then we moved on to things
slightly more complicated.
slightly more complicated.
32
101768
2832
Sau đó chúng tôi tiếp tục đến
những thứ phức tạp hơn,
những thứ phức tạp hơn,
01:56
Events like post-ups,
and pick-and-rolls, and isolations.
and pick-and-rolls, and isolations.
33
104624
4588
ví dụ như đè chiếm vị trí,
phối hợp yểm trợ, rồi cô lập.
phối hợp yểm trợ, rồi cô lập.
Nếu bạn không biết thì cũng không sao,
người chơi nghiệp dư là đã biết rồi.
người chơi nghiệp dư là đã biết rồi.
02:01
And if you don't know them, that's okay.
Most casual players probably do.
Most casual players probably do.
34
109377
3543
02:05
Now, we've gotten to a point where today,
the machine understands complex events
the machine understands complex events
35
113560
5340
Đến nay thiết bị của chúng tôi
đã hiểu được những hành động phức tạp
đã hiểu được những hành động phức tạp
02:10
like down screens and wide pins.
36
118924
3073
như di chuyển tạo khoảng trống, wide pin,
02:14
Basically things only professionals know.
37
122021
2726
những kỹ thuật của dân nhà nghề.
02:16
So we have taught a machine to see
with the eyes of a coach.
with the eyes of a coach.
38
124771
4388
Vậy là thiết bị của chúng tôi đã hiểu được
trận đấu như một huấn luyện viên rồi.
trận đấu như một huấn luyện viên rồi.
02:22
So how have we been able to do this?
39
130009
1857
Vậy chúng tôi đã làm thế nào?
02:24
If I asked a coach to describe
something like a pick-and-roll,
something like a pick-and-roll,
40
132511
3118
Nếu hỏi một huấn luyện viên
phối hợp yểm trợ là gì,
phối hợp yểm trợ là gì,
02:27
they would give me a description,
41
135653
1640
rồi lấy những gì họ mô tả
02:29
and if I encoded that as an algorithm,
it would be terrible.
it would be terrible.
42
137317
2856
đem mã hoá như một thuật toán,
kết quả chắc kinh khủng luôn.
kết quả chắc kinh khủng luôn.
02:33
The pick-and-roll happens to be this dance
in basketball between four players,
in basketball between four players,
43
141026
4278
Bởi vì họ sẽ bảo, phối hợp yểm trợ là
một điệu khiêu vũ giữa 4 cầu thủ
một điệu khiêu vũ giữa 4 cầu thủ
hai người tấn công,
và hai người phòng thủ.
và hai người phòng thủ.
02:37
two on offense and two on defense.
44
145328
1912
02:39
And here's kind of how it goes.
45
147486
1618
Cơ bản nó là như thế này.
02:41
So there's the guy on offense
without the ball
without the ball
46
149128
2533
Một trong hai cầu thủ tấn công
sẽ không giữ bóng.
sẽ không giữ bóng.
02:43
the ball and he goes next to the guy
guarding the guy with the ball,
guarding the guy with the ball,
47
151685
3209
Cầu thủ đó sẽ ở bên cạnh
để yểm trợ cho cầu thủ có bóng.
để yểm trợ cho cầu thủ có bóng.
02:46
and he kind of stays there
48
154918
1257
Và cầu thủ đó sẽ ở vị trí này.
02:48
and they both move and stuff happens,
and ta-da, it's a pick-and-roll.
and ta-da, it's a pick-and-roll.
49
156199
3317
Cả hai cầu thủ sẽ cùng di chuyển đến rổ.
Đấy, chỉ có thế thôi.
Đấy, chỉ có thế thôi.
02:51
(Laughter)
50
159540
2215
(Khán giả cười)
Đó là một ví dụ về một thuật toán tồi.
02:53
So that is also an example
of a terrible algorithm.
of a terrible algorithm.
51
161779
2508
02:56
So, if the player who's the interferer --
he's called the screener --
he's called the screener --
52
164913
4204
Nếu cầu thủ yểm trợ,
từ chuyên môn là cầu thủ cản
từ chuyên môn là cầu thủ cản
03:01
goes close by, but he doesn't stop,
53
169278
2872
di chuyển gần cầu thủ có bóng,
nhưng không dừng lại,
nhưng không dừng lại,
03:04
it's probably not a pick-and-roll.
54
172174
1765
thì có thể không phải là
phối hợp yểm trợ.
phối hợp yểm trợ.
03:06
Or if he does stop,
but he doesn't stop close enough,
but he doesn't stop close enough,
55
174560
3945
Hoặc cầu thủ đó có dừng lại,
nhưng quá xa cầu thủ có bóng,
nhưng quá xa cầu thủ có bóng,
thì có thể cũng không phải là
phối hợp yểm trợ.
phối hợp yểm trợ.
03:10
it's probably not a pick-and-roll.
56
178529
1761
03:12
Or, if he does go close by
and he does stop
and he does stop
57
180642
3237
Hoặc cầu thủ đó ở gần, và có dừng lại,
nhưng hai cầu thủ đó ở vị trí dưới rổ,
thì cũng không phải là phối hợp yểm trợ.
thì cũng không phải là phối hợp yểm trợ.
03:15
but they do it under the basket,
it's probably not a pick-and-roll.
it's probably not a pick-and-roll.
58
183903
3324
03:19
Or I could be wrong,
they could all be pick-and-rolls.
they could all be pick-and-rolls.
59
187462
2524
Nhưng tất cả những cái đó
rất dễ đánh giá sai.
rất dễ đánh giá sai.
03:22
It really depends on the exact timing,
the distances, the locations,
the distances, the locations,
60
190010
4568
Bởi vì khoảng thời gian,
khoảng cách, và vị trí của cầu thủ
khoảng cách, và vị trí của cầu thủ
03:26
and that's what makes it hard.
61
194602
1495
phải xác định cực kỳ chính xác.
03:28
So, luckily, with machine learning,
we can go beyond our own ability
we can go beyond our own ability
62
196579
4944
May thay, nhờ có máy móc, chúng ta
có thể mô tả những gì đã biết
có thể mô tả những gì đã biết
03:33
to describe the things we know.
63
201547
1743
một cách phi thường.
Thiết bị này làm việc như thế nào,
bằng việc ghi lại các mẫu có sẵn.
bằng việc ghi lại các mẫu có sẵn.
03:35
So how does this work?
Well, it's by example.
Well, it's by example.
64
203314
2280
03:37
So we go to the machine and say,
"Good morning, machine.
"Good morning, machine.
65
205759
2830
Chúng tôi đến chỗ bạn thiết bị,
bảo bạn ấy rằng,
bảo bạn ấy rằng,
03:41
Here are some pick-and-rolls,
and here are some things that are not.
and here are some things that are not.
66
209077
3359
"Nhé, thế này là phối hợp yểm trợ,
còn thế này là không phải.
còn thế này là không phải.
03:44
Please find a way to tell the difference."
67
212720
2252
Nó khác nhau ở chỗ nào nào?"
Mấu chốt là ở chỗ tìm được đặc điểm
để phân biệt được một cách rõ ràng.
để phân biệt được một cách rõ ràng.
03:47
And the key to all of this is to find
features that enable it to separate.
features that enable it to separate.
68
215076
3707
Nếu tôi phải dạy cho thiết bị
cách để phân biệt
cách để phân biệt
03:50
So if I was going
to teach it the difference
to teach it the difference
69
218807
2109
03:52
between an apple and orange,
70
220940
1381
quả táo và quả cam chẳng hạn.
03:54
I might say, "Why don't you
use color or shape?"
use color or shape?"
71
222345
2375
Có lẽ tôi sẽ bảo nó hãy dựa vào
màu sắc và hình dạng.
màu sắc và hình dạng.
03:56
And the problem that we're solving is,
what are those things?
what are those things?
72
224744
2943
Còn đối với trường hợp này
thì nên dựa vào cái gì?
thì nên dựa vào cái gì?
03:59
What are the key features
73
227711
1247
Đặc điểm mấu chốt nào
04:00
that let a computer navigate
the world of moving dots?
the world of moving dots?
74
228982
3499
giúp thiết bị có thể định vị được
một biển các chuyển động điểm?
một biển các chuyển động điểm?
04:04
So figuring out all these relationships
with relative and absolute location,
with relative and absolute location,
75
232505
4823
Vì thế, việc tìm ra mối liên hệ giữa
vị trí tương đối và tuyệt đối,
vị trí tương đối và tuyệt đối,
04:09
distance, timing, velocities --
76
237352
1909
khoảng cách, thời gian và vận tốc
04:11
that's really the key to the science
of moving dots, or as we like to call it,
of moving dots, or as we like to call it,
77
239440
4928
là chìa khoá của ngành chuyển động điểm,
hay gọi cho đúng ra
hay gọi cho đúng ra
04:16
spatiotemporal pattern recognition,
in academic vernacular.
in academic vernacular.
78
244392
3344
theo tên chuyên ngành, là
nhận thức hình thái không gian-thời gian.
nhận thức hình thái không gian-thời gian.
04:19
Because the first thing is,
you have to make it sound hard --
you have to make it sound hard --
79
247925
2898
Nghe có vẻ phức tạp,
nhưng thực ra là nó phức tạp thật.
04:22
because it is.
80
250847
1278
04:24
The key thing is, for NBA coaches,
it's not that they want to know
it's not that they want to know
81
252410
3141
Vấn đề là ở chỗ,
các huấn luyện viên không cần biết
các huấn luyện viên không cần biết
đó có phải là phối hợp yểm trợ hay không.
04:27
whether a pick-and-roll happened or not.
82
255575
1922
mà họ muốn biết cầu thủ của họ
đã chơi như thế nào.
đã chơi như thế nào.
04:29
It's that they want to know
how it happened.
how it happened.
83
257521
2076
04:31
And why is it so important to them?
So here's a little insight.
So here's a little insight.
84
259621
2986
Vì sao họ muốn biết điều đó? Tôi xin
tiết lộ một bí quyết nhà nghề của họ.
tiết lộ một bí quyết nhà nghề của họ.
04:34
It turns out in modern basketball,
85
262631
1771
Trong ngành bóng rổ hiện đại,
04:36
this pick-and-roll is perhaps
the most important play.
the most important play.
86
264426
2539
hầu như trận đấu nào
cũng sử dụng kỹ thuật này.
cũng sử dụng kỹ thuật này.
04:39
And knowing how to run it,
and knowing how to defend it,
and knowing how to defend it,
87
267065
2620
Việc thuần thục kỹ thuật
phối hợp yểm trợ
phối hợp yểm trợ
04:41
is basically a key to winning
and losing most games.
and losing most games.
88
269709
2670
là mấu chốt quyết định thắng bại.
04:44
So it turns out that this dance
has a great many variations
has a great many variations
89
272403
3801
Nhưng kỹ thuật này
có rất nhiều biến thể
có rất nhiều biến thể
04:48
and identifying the variations
is really the thing that matters,
is really the thing that matters,
90
276228
3648
và việc xác định các biến thể của nó
là vô cùng quan trọng.
là vô cùng quan trọng.
04:51
and that's why we need this
to be really, really good.
to be really, really good.
91
279900
2529
Đó là lý do họ cần
một thiết bị thật tốt.
một thiết bị thật tốt.
Tôi xin đưa ra một ví dụ.
04:55
So, here's an example.
92
283228
1176
04:56
There are two offensive
and two defensive players,
and two defensive players,
93
284428
2379
Hai cầu thủ tấn công
và hai cầu thủ phòng vệ.
và hai cầu thủ phòng vệ.
đang chuẩn bị thực hiện
kỹ thuật phối hợp yểm trợ.
kỹ thuật phối hợp yểm trợ.
04:58
getting ready to do
the pick-and-roll dance.
the pick-and-roll dance.
94
286831
2152
05:01
So the guy with ball
can either take, or he can reject.
can either take, or he can reject.
95
289007
2683
Cầu thủ có bóng có thể tiếp nhận
hoặc không tiếp nhận phối hợp.
hoặc không tiếp nhận phối hợp.
05:04
His teammate can either roll or pop.
96
292086
3001
Người đồng đội có thể lật hoặc giật.
05:07
The guy guarding the ball
can either go over or under.
can either go over or under.
97
295111
2986
Cầu thủ bảo vệ bóng có thể
di chuyển phía trên hoặc phía dưới.
di chuyển phía trên hoặc phía dưới.
05:10
His teammate can either show
or play up to touch, or play soft
or play up to touch, or play soft
98
298121
4565
Người đồng đội có thể show
hoặc play up to touch, hoặc play soft.
hoặc play up to touch, hoặc play soft.
Và cùng nhau họ có thể
đổi chỗ hoặc tấn công chớp nhoáng.
đổi chỗ hoặc tấn công chớp nhoáng.
05:14
and together they can
either switch or blitz
either switch or blitz
99
302710
2618
05:17
and I didn't know
most of these things when I started
most of these things when I started
100
305352
2659
Mới đầu tôi thậm chí còn
không hiểu gì về những điều đó.
không hiểu gì về những điều đó.
05:20
and it would be lovely if everybody moved
according to those arrows.
according to those arrows.
101
308035
3920
Và nếu các cầu thủ
di chuyển đúng như thế,
di chuyển đúng như thế,
chúng tôi sẽ dễ thở hơn nhiều,
nhưng thực tế lại còn khó khăn hơn thế.
nhưng thực tế lại còn khó khăn hơn thế.
05:23
It would make our lives a lot easier,
but it turns out movement is very messy.
but it turns out movement is very messy.
102
311979
3905
05:28
People wiggle a lot and getting
these variations identified
these variations identified
103
316047
5484
Các cầu thủ dao động rất nhiều,
khiến cho việc xác định những biến thể
khiến cho việc xác định những biến thể
với độ chính xác cao,
cả về tính chính xác,
cả về tính chính xác,
05:33
with very high accuracy,
104
321555
1303
và khả năng truy vấn,
trở nên rất khó khăn
trở nên rất khó khăn
05:34
both in precision and recall, is tough
105
322882
1868
05:36
because that's what it takes to get
a professional coach to believe in you.
a professional coach to believe in you.
106
324774
3618
nhưng có thế các huấn luyện viên
mới có thể tin tưởng chúng tôi được.
mới có thể tin tưởng chúng tôi được.
05:40
And despite all the difficulties
with the right spatiotemporal features
with the right spatiotemporal features
107
328416
3380
Nhưng cho dù những đặc điểm
không gian-thời gian có khó khăn đến đâu
không gian-thời gian có khó khăn đến đâu
05:43
we have been able to do that.
108
331820
1474
chúng tôi đã vượt qua hết.
Các huấn luyện viên đã tin tưởng chúng tôi
trong việc xác định những biến thể ấy.
trong việc xác định những biến thể ấy.
05:45
Coaches trust our ability of our machine
to identify these variations.
to identify these variations.
109
333318
3927
05:49
We're at the point where
almost every single contender
almost every single contender
110
337478
3533
Chúng tôi đã tiến đến mức
hầu như tất cả các ứng cử viên
hầu như tất cả các ứng cử viên
05:53
for an NBA championship this year
111
341035
1623
tham gia vào giải NBA năm nay
05:54
is using our software, which is built
on a machine that understands
on a machine that understands
112
342682
4408
đều sử dụng phần mềm của chúng tôi,
được cài đặt trên một thiết bị
được cài đặt trên một thiết bị
hiểu được những chuyển động của bóng rổ.
05:59
the moving dots of basketball.
113
347114
1634
06:01
So not only that, we have given advice
that has changed strategies
that has changed strategies
114
349872
5153
Không chỉ có vậy, chúng tôi đã có thể
đưa ra những lời khuyên về chiến thuật
đưa ra những lời khuyên về chiến thuật
06:07
that have helped teams win
very important games,
very important games,
115
355049
3352
giúp đội bóng chiến thắng
các trận đấu quan trọng.
các trận đấu quan trọng.
06:10
and it's very exciting because you have
coaches who've been in the league
coaches who've been in the league
116
358425
3732
Cảm giác được một huấn luyện viên
đã 30 năm trong nghề
đã 30 năm trong nghề
06:14
for 30 years that are willing to take
advice from a machine.
advice from a machine.
117
362181
3067
hỏi ý kiến thiết bị của chúng tôi
thật sự rất tự hào.
thật sự rất tự hào.
06:17
And it's very exciting,
it's much more than the pick-and-roll.
it's much more than the pick-and-roll.
118
365874
2906
Không chỉ có phối hợp yểm trợ,
nó còn biết nhiều hơn thế.
nó còn biết nhiều hơn thế.
Lúc đầu nó chỉ hiểu được
những thứ đơn giản,
những thứ đơn giản,
06:20
Our computer started out
with simple things
with simple things
119
368804
2076
nhưng dần dần đã hiểu được
những thứ phức tạp hơn.
những thứ phức tạp hơn.
06:22
and learned more and more complex things
120
370904
2064
06:24
and now it knows so many things.
121
372992
1561
Giờ đây nó đã biết rất nhiều thứ rồi.
06:26
Frankly, I don't understand
much of what it does,
much of what it does,
122
374577
2835
Nói thẳng tôi thậm chí còn không hiểu
mấy những cái nó làm
mấy những cái nó làm
06:29
and while it's not that special
to be smarter than me,
to be smarter than me,
123
377436
3715
Tất nhiên đôi khi máy móc có thể
thông minh hơn con người,
thông minh hơn con người,
chúng tôi vẫn băn khoăn, liệu nó có thể
biết nhiều hơn cả huấn luyện viên không?
biết nhiều hơn cả huấn luyện viên không?
06:33
we were wondering,
can a machine know more than a coach?
can a machine know more than a coach?
124
381175
3644
06:36
Can it know more than person could know?
125
384843
2055
Liệu nó có biết nhiều
hơn cả con người không?
hơn cả con người không?
06:38
And it turns out the answer is yes.
126
386922
1745
Hoá ra là có.
Huấn luyện viên luôn muốn cầu thủ
có được những cú ném tốt.
có được những cú ném tốt.
06:40
The coaches want players
to take good shots.
to take good shots.
127
388691
2557
Nếu cầu thủ đang ở gần rổ
06:43
So if I'm standing near the basket
128
391272
1651
mà không có đối thủ nào xung quanh
thì quá đơn giản.
thì quá đơn giản.
06:44
and there's nobody near me,
it's a good shot.
it's a good shot.
129
392947
2166
06:47
If I'm standing far away surrounded
by defenders, that's generally a bad shot.
by defenders, that's generally a bad shot.
130
395137
3940
Nhưng nếu cầu thủ ở quá xa rổ, lại bị
nhiều đối thủ kèm thì khó mà ném tốt được.
nhiều đối thủ kèm thì khó mà ném tốt được.
06:51
But we never knew how good "good" was,
or how bad "bad" was quantitatively.
or how bad "bad" was quantitatively.
131
399101
4876
Nhưng về định tính, chưa ai xác định được
tình huống tốt/không tốt đến mức nào.
tình huống tốt/không tốt đến mức nào.
Cho đến khi thiết bị này ra đời.
06:56
Until now.
132
404209
1150
Điều mà chúng tôi làm được, là sử dụng
các đặc điểm không gian-thời gian
các đặc điểm không gian-thời gian
06:57
So what we can do, again,
using spatiotemporal features,
using spatiotemporal features,
133
405771
3058
07:00
we looked at every shot.
134
408853
1374
Chúng tôi quan sát từng cú ném một.
07:02
We can see: Where is the shot?
What's the angle to the basket?
What's the angle to the basket?
135
410251
3005
Chúng tôi có thể quan sát được
từ vị trí của cú ném, góc hướng rổ,
từ vị trí của cú ném, góc hướng rổ,
07:05
Where are the defenders standing?
What are their distances?
What are their distances?
136
413280
2762
đến vị trí của các đối thủ phòng vệ,
khoảng cách của họ,
khoảng cách của họ,
07:08
What are their angles?
137
416066
1331
góc đứng của họ.
Nếu có nhiều đối thủ, chúng tôi
quan sát được họ di chuyển như thế nào
quan sát được họ di chuyển như thế nào
07:09
For multiple defenders, we can look
at how the player's moving
at how the player's moving
138
417421
2977
07:12
and predict the shot type.
139
420422
1433
và dự đoán được loại ném.
07:13
We can look at all their velocities
and we can build a model that predicts
and we can build a model that predicts
140
421879
4074
Chúng tôi dựa vào vận tốc của họ
để xây dựng một mô hình dự đoán
để xây dựng một mô hình dự đoán
07:17
what is the likelihood that this shot
would go in under these circumstances?
would go in under these circumstances?
141
425977
4052
khả năng ghi điểm của cú ném đó.
07:22
So why is this important?
142
430188
1500
Vì sao điều này lại quan trọng?
07:24
We can take something that was shooting,
143
432102
2803
Nếu trước đây cú ném chỉ là cú ném thôi
07:26
which was one thing before,
and turn it into two things:
and turn it into two things:
144
434929
2680
thì bây giờ chúng tôi
phân tích nó thành hai yếu tố
phân tích nó thành hai yếu tố
07:29
the quality of the shot
and the quality of the shooter.
and the quality of the shooter.
145
437633
2651
chất lượng của cú ném
và chất lượng của cầu thủ
và chất lượng của cầu thủ
Đây là một biểu đồ bong bóng. Đã là TED
thì phải có biểu đồ bong bóng chứ.
thì phải có biểu đồ bong bóng chứ.
07:33
So here's a bubble chart,
because what's TED without a bubble chart?
because what's TED without a bubble chart?
146
441680
3262
07:36
(Laughter)
147
444966
1014
(Khán giả cười)
07:38
Those are NBA players.
148
446004
1311
Đây là các cầu thủ NBA.
Kích cỡ của bong bóng là kích cỡ
của cầu thủ, và màu sắc là vị trí.
của cầu thủ, và màu sắc là vị trí.
07:39
The size is the size of the player
and the color is the position.
and the color is the position.
149
447339
3120
07:42
On the x-axis,
we have the shot probability.
we have the shot probability.
150
450483
2132
Trục X thể hiện
khả năng ghi điểm của cú ném.
khả năng ghi điểm của cú ném.
Các cầu thủ bên trái
thực hiện các cú ném khó,
thực hiện các cú ném khó,
07:44
People on the left take difficult shots,
151
452639
1953
07:46
on the right, they take easy shots.
152
454616
2229
Các cầu thủ bên phải
thực hiện các cú ném dễ.
thực hiện các cú ném dễ.
Trục Y thể hiện
năng lực của cầu thủ.
năng lực của cầu thủ.
07:49
On the [y-axis] is their shooting ability.
153
457194
2057
07:51
People who are good are at the top,
bad at the bottom.
bad at the bottom.
154
459275
2562
Các cầu thủ giỏi ở phía trên,
cầu thủ kém ở phía dưới.
cầu thủ kém ở phía dưới.
Ví dụ, trước đây bạn chỉ biết
một cầu thủ nào đó
một cầu thủ nào đó
07:53
So for example, if there was a player
155
461861
1760
07:55
who generally made
47 percent of their shots,
47 percent of their shots,
156
463621
2097
đã thực hiện cú ném
có 47% khả năng ghi điểm
có 47% khả năng ghi điểm
07:57
that's all you knew before.
157
465718
1389
bạn chỉ biết được có thế.
07:59
But today, I can tell you that player
takes shots that an average NBA player
takes shots that an average NBA player
158
467345
4850
Nhưng hôm nay, tôi có thể cho bạn biết
cầu thủ đó đã thực hiện một cú ném
cầu thủ đó đã thực hiện một cú ném
mà một cầu thủ NBA bình thường
có thể đạt được 49%
có thể đạt được 49%
08:04
would make 49 percent of the time,
159
472219
1961
và anh ta ném kém hơn 2%.
08:06
and they are two percent worse.
160
474204
1684
08:08
And the reason that's important
is that there are lots of 47s out there.
is that there are lots of 47s out there.
161
476266
4515
Điều này rất quan trọng bởi vì
có rất nhiều những cú ném kém như vậy.
có rất nhiều những cú ném kém như vậy.
08:13
And so it's really important to know
162
481714
2549
nên cần phải biết được
08:16
if the 47 that you're considering
giving 100 million dollars to
giving 100 million dollars to
163
484287
3956
cú ném của cầu thủ mà bạn đang định
ký hợp đồng 100tr đôla đó
ký hợp đồng 100tr đôla đó
08:20
is a good shooter who takes bad shots
164
488267
3055
là cú ném tồi của một cầu thủ giỏi
08:23
or a bad shooter who takes good shots.
165
491346
2397
hay cú ném tốt của một cầu thủ kém.
08:27
Machine understanding doesn't just change
how we look at players,
how we look at players,
166
495130
3333
Thiết bị này không thay đổi cách
chúng ta nhìn nhận cầu thủ
chúng ta nhìn nhận cầu thủ
nhưng thay đổi cách chúng ta
nhìn nhận trận đấu.
nhìn nhận trận đấu.
08:30
it changes how we look at the game.
167
498487
1858
08:32
So there was this very exciting game
a couple of years ago, in the NBA finals.
a couple of years ago, in the NBA finals.
168
500369
3755
Xin kể một câu chuyện, cách đây vài năm
trong một trận chung kết giải NBA
trong một trận chung kết giải NBA
08:36
Miami was down by three,
there was 20 seconds left.
there was 20 seconds left.
169
504148
3207
Đội Miami đang thua 3 điểm
mà chỉ còn 20 giây
mà chỉ còn 20 giây
08:39
They were about to lose the championship.
170
507379
2025
Họ sắp vuột mất chức vô địch đến nơi.
08:41
A gentleman named LeBron James
came up and he took a three to tie.
came up and he took a three to tie.
171
509428
3341
Một anh bạn trẻ tên là LeBron James
xông lên thực hiện cú ném 3 điểm
xông lên thực hiện cú ném 3 điểm
08:44
He missed.
172
512793
1198
Ném không trúng.
Đồng đội của anh ta, Chris Bosh
đã bắt bóng bật bảng
đã bắt bóng bật bảng
08:46
His teammate Chris Bosh got a rebound,
173
514015
1837
08:47
passed it to another teammate
named Ray Allen.
named Ray Allen.
174
515876
2159
chuyền cho một cầu thủ khác là Ray Allen.
08:50
He sank a three. It went into overtime.
175
518059
1919
Anh ta ghi 3 điểm. Rồi họ chơi bù giờ.
Đội Miami thắng trận đó
và giành chức vô địch.
và giành chức vô địch.
08:52
They won the game.
They won the championship.
They won the championship.
176
520002
2096
08:54
It was one of the most exciting
games in basketball.
games in basketball.
177
522122
2444
Đó là một trong những trận đấu
hay nhất trong lịch sử bóng rổ.
hay nhất trong lịch sử bóng rổ.
08:57
And our ability to know
the shot probability for every player
the shot probability for every player
178
525438
3429
Việc tính toán được
khả năng ghi điểm của mỗi cầu thủ
khả năng ghi điểm của mỗi cầu thủ
09:00
at every second,
179
528891
1188
trong từng giây một
09:02
and the likelihood of them getting
a rebound at every second
a rebound at every second
180
530103
2956
và khả năng họ bắt được
bóng bật bảng từng giây một
bóng bật bảng từng giây một
09:05
can illuminate this moment in a way
that we never could before.
that we never could before.
181
533083
3443
sẽ lý giải khoảnh khắc ấy bằng
một phương pháp trước kia chưa từng có.
một phương pháp trước kia chưa từng có.
09:09
Now unfortunately,
I can't show you that video.
I can't show you that video.
182
537618
2668
Rất tiếc tôi không được phép
sử dụng đoạn băng đó ở đây.
sử dụng đoạn băng đó ở đây.
09:12
But for you, we recreated that moment
183
540310
4493
Nhưng để các bạn hình dung được,
chúng tôi đã đóng lại tình huống ấy
chúng tôi đã đóng lại tình huống ấy
09:16
at our weekly basketball game
about 3 weeks ago.
about 3 weeks ago.
184
544827
2336
trong trận bóng của công ty
khoảng 3 tuần trước.
khoảng 3 tuần trước.
09:19
(Laughter)
185
547279
2167
(Khán giả cười)
Chúng tôi đã dựng lại các phân tích
dẫn đến các chỉ đạo trong tình huống đó.
dẫn đến các chỉ đạo trong tình huống đó.
09:21
And we recreated the tracking
that led to the insights.
that led to the insights.
186
549573
3410
09:25
So, here is us.
This is Chinatown in Los Angeles,
This is Chinatown in Los Angeles,
187
553199
4255
Đây, đây là đội bóng công ty chúng tôi.
Đây là Chinatown ở Los Angeles,
Đây là Chinatown ở Los Angeles,
ở công viên mà chúng tôi
hay chơi vào cuối tuần.
hay chơi vào cuối tuần.
09:29
a park we play at every week,
188
557478
1564
09:31
and that's us recreating
the Ray Allen moment
the Ray Allen moment
189
559066
2231
Chúng tôi đang dựng lại
khoảnh khắc của Ray Allen hồi ấy
khoảnh khắc của Ray Allen hồi ấy
09:33
and all the tracking
that's associated with it.
that's associated with it.
190
561321
2229
và các phân tích mà thiết bị đã làm.
Và đây là cú ném huyền thoại ấy.
09:36
So, here's the shot.
191
564772
1517
09:38
I'm going to show you that moment
192
566313
2516
Tôi sẽ cho các bạn xem khoảnh khắc ấy
09:40
and all the insights of that moment.
193
568853
2587
và tất cả những chỉ đạo
của huấn luyện viên.
của huấn luyện viên.
09:43
The only difference is, instead
of the professional players, it's us,
of the professional players, it's us,
194
571464
3730
Chỉ khác đây là chúng tôi,
thay vì là cầu thủ chuyên nghiệp,
thay vì là cầu thủ chuyên nghiệp,
09:47
and instead of a professional
announcer, it's me.
announcer, it's me.
195
575218
2618
và tôi sẽ là bình luận viên.
09:49
So, bear with me.
196
577860
1477
Các bạn chịu khó nhé.
09:53
Miami.
197
581153
1150
Đây là đội Miami.
09:54
Down three.
198
582671
1150
Đang bị dẫn 3 điểm.
09:56
Twenty seconds left.
199
584107
1150
Còn 20 giây.
09:59
Jeff brings up the ball.
200
587385
1198
Jeff chuyền bóng.
Josh đã bắt được, chuẩn bị ném cú 3 điểm!
10:02
Josh catches, puts up a three!
201
590656
1535
10:04
[Calculating shot probability]
202
592631
1849
(Thiết bị tính toán khả năng ghi điểm)
10:07
[Shot quality]
203
595278
1150
(Chất lượng ném)
10:09
[Rebound probability]
204
597048
1785
(Khả năng bắt bóng bật bảng)
10:12
Won't go!
205
600373
1173
Không trúng!
10:13
[Rebound probability]
206
601570
1446
(Khả năng bắt bóng bật bảng)
10:15
Rebound, Noel.
207
603777
1256
Noel bắt đi.
10:17
Back to Daria.
208
605057
1150
Chuyền cho Daria.
10:18
[Shot quality]
209
606509
3365
(Chất lượng ném)
10:22
Her three-pointer -- bang!
210
610676
1620
Cú 3 điểm - xong!
10:24
Tie game with five seconds left.
211
612320
2197
Trận hoà với 5 giây còn lại.
10:26
The crowd goes wild.
212
614880
1618
Đám đông cuồng lên.
10:28
(Laughter)
213
616522
1659
(Khán giả cười)
Đại loại khoảnh khắc đó là như vậy.
10:30
That's roughly how it happened.
214
618205
1547
10:31
(Applause)
215
619776
1151
(Khán giả vỗ tay)
10:32
Roughly.
216
620951
1175
Đại loại thôi.
10:34
(Applause)
217
622150
1531
(Khán giả vỗ tay)
10:36
That moment had about a nine percent
chance of happening in the NBA
chance of happening in the NBA
218
624121
5484
Trong các giải NBA có khoảng 9%
khả năng xảy ra những khoảnh khắc như vậy.
khả năng xảy ra những khoảnh khắc như vậy.
Chúng tôi tính toán được
và còn tính toán được nhiều thứ nữa.
và còn tính toán được nhiều thứ nữa.
10:41
and we know that
and a great many other things.
and a great many other things.
219
629629
2261
10:43
I'm not going to tell you how many times
it took us to make that happen.
it took us to make that happen.
220
631914
3491
Nhưng tôi không nói cho các bạn chúng tôi
đã phải đóng lại mấy lần mới đạt đâu.
đã phải đóng lại mấy lần mới đạt đâu.
10:47
(Laughter)
221
635429
1747
(Khán giả cười)
10:49
Okay, I will! It was four.
222
637200
1872
Thôi được tôi nói. 4 lần .
10:51
(Laughter)
223
639096
1001
(Khán giả cười)
10:52
Way to go, Daria.
224
640121
1165
Daria cậu làm tốt lắm.
10:53
But the important thing about that video
225
641647
4263
Nhưng điều quan trọng trong đoạn băng đó
10:57
and the insights we have for every second
of every NBA game -- it's not that.
of every NBA game -- it's not that.
226
645934
4568
không phải là những chỉ đạo từ cánh gà
của huấn luyện viên.
của huấn luyện viên.
11:02
It's the fact you don't have to be
a professional team to track movement.
a professional team to track movement.
227
650639
3929
Bạn không cần là huấn luyện viên mới
theo dõi được các chuyển động.
theo dõi được các chuyển động.
Bạn không cần là cầu thủ chuyên nghiệp
mới có phân tích các chuyển động của mình.
mới có phân tích các chuyển động của mình.
11:07
You do not have to be a professional
player to get insights about movement.
player to get insights about movement.
228
655083
3657
11:10
In fact, it doesn't even have to be about
sports because we're moving everywhere.
sports because we're moving everywhere.
229
658764
3858
Thậm chí, bạn không cần phải chơi thể thao
bởi bạn tạo ra chuyển động ở khắp nơi.
bởi bạn tạo ra chuyển động ở khắp nơi.
11:15
We're moving in our homes,
230
663654
2369
Bạn chuyển động trong nhà mình,
11:21
in our offices,
231
669428
1205
trong công sở,
11:24
as we shop and we travel
232
672238
2690
khi đi shopping, khi đi du lịch
11:29
throughout our cities
233
677318
1253
khắp nơi bạn sống
11:32
and around our world.
234
680065
1618
và khắp thế giới.
11:35
What will we know? What will we learn?
235
683270
2295
Thiết bị này có thể giúp được gì?
Không phải nhận dạng
kỹ thuật phối hợp yểm trợ nữa,
kỹ thuật phối hợp yểm trợ nữa,
11:37
Perhaps, instead of identifying
pick-and-rolls,
pick-and-rolls,
236
685589
2305
11:39
a machine can identify
the moment and let me know
the moment and let me know
237
687918
3010
mà xác định khoảnh khắc
và báo cho tôi biết
và báo cho tôi biết
11:42
when my daughter takes her first steps.
238
690952
2059
khi nào con tôi bước bước đi đầu tiên.
11:45
Which could literally be happening
any second now.
any second now.
239
693035
2536
Cháu sắp biết đi rồi đấy các bạn ạ.
11:48
Perhaps we can learn to better use
our buildings, better plan our cities.
our buildings, better plan our cities.
240
696140
3697
Hay giúp chúng ta sử dụng các toà nhà
tốt hơn, quy hoạch thành phố tốt hơn.
tốt hơn, quy hoạch thành phố tốt hơn.
11:52
I believe that with the development
of the science of moving dots,
of the science of moving dots,
241
700362
4173
Tôi tin rằng với sự phát triển
của khoa học chuyển động điểm,
của khoa học chuyển động điểm,
Chúng ta sẽ chuyển động tốt hơn,
thông minh hơn và sẽ tiến về phía trước.
thông minh hơn và sẽ tiến về phía trước.
11:56
we will move better, we will move smarter,
we will move forward.
we will move forward.
242
704559
3643
12:00
Thank you very much.
243
708607
1189
Xin cám ơn các bạn rất nhiều.
12:01
(Applause)
244
709820
5045
(Khán giả vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Rajiv Maheswaran - ResearcherUsing advanced data analysis tools, Rajiv Maheswaran and Second Spectrum help make basketball teams smarter.
Why you should listen
Sports fans can get obsessed with stats about player performance and game-day physics. But basketball, a fluid and fast-moving game, has been tough to understand through numbers. Rajiv Maheswaran is working to change that, by offering pro basketball teams insight into game data to make better decisions. Maheswaran is the CEO and co-founder of Second Spectrum, a startup transforming sports through technology. He is also a Research Assistant Professor at the University of Southern California's Computer Science Department and a Project Leader at the Information Sciences Institute at the USC Viterbi School of Engineering, where he co-directs the Computational Behavior Group.
His research spans various aspects of multi-agent systems and distributed artificial intelligence using decision-theoretic and game-theoretic frameworks and solutions. His current interests focus on data analytics, visualization and real-time interaction to understand behavior in spatiotemporal domains. Like, say, the spatiotemporal domain around a basketball hoop.
Rajiv Maheswaran | Speaker | TED.com