Sitarz: Konferencja MIT Sloan: Sztuczna inteligencja, kamery i daleka przyszłość obrony w NBA

4
fot. USA TODAY Sports
fot. USA TODAY Sports

Na ubiegłotygodniowej konferencji MIT Sloan w Bostonie grupa z Uniwersytetu Michigan przedstawiła pracę skupioną wokół podwojeń kozłującego gracza. Prawie dwa miesiące po artykule mówiącym o powrocie zespołów do konwencjonalnej metody “nad zasłoną”, w której obrona pull-up shootera – Stephena Curry’ego – spoczywa na barkach nominalnego obrońcy.

Niemniej, mimo rosnącej popularności zmian krycia, mimo najlepszego grupowego spacingu w historii, milionów metrów kwadratowych generowanej przestrzeni i absolutu w ustawianiu graczy poza linią za trzy punkty, a więc wobec warunków, które podwojeniom nie sprzyjają, warto spojrzeć czego udało się dowiedzieć na podstawie ponad 643 tysięcy posiadań z trzech ostatnich sezonów regularnych i playoffów. Właśnie – playoffów, bo tam strategia podwojeń występuje w ostatnich latach najczęściej (chociaż może to wrażenie spowodowane kilkoma meczami pomiędzy dwoma zespołami w kilkanaście dni).

Cała praca dostępna tutaj.

Na początku zaproponowano następujące podejście – kiedy i gdzie podwajać, a kiedy i gdzie nie – wykorzystując Reinforcement Learning (RL), w którym uczenie maszynowe (machine learning) inspirowane jest psychologią behawioralną.

To uczenie co robić i jak przełożyć sytuacje w akcje. Uczący się “system” nie uczy się standardowo jakie podjąć akcje, lecz zamiast tego musi odkryć jakie akcje przyniosą najlepszy rezultat (nagrodę) poprzez zastosowanie ich. W najbardziej interesujących i wymagających przypadkach akcje mogą oddziaływać nie tylko na natychmiastowy rezultat, ale też na następną sytuację i na każdą kolejną nagrodę. Dwie charakterystyki – poszukiwanie metodą prób i błędów oraz opóźniona nagroda – to najważniejsze cechy wyróżniające “uczenie ze wzmacnianiem” – Sutton & Barto.

W tym przypadku przy użyciu RL (można w skrócie napisać, że ta metoda jest jak dziecko – robi, działa aż w końcu się nauczy) postanowiono uczyć strategii podwajania, w oparciu o te zaobserwowane ludzkim okiem w meczach koszykówki. Jak piszą autorzy, i jak to w przypadku większości prac na MIT Sloan bywa: “Nasza praca to kroku ku zrozumieniu i poprawnej ewaluacji zagrań w obronie”.

Założono, że “system” notuje każde posiadanie jako epizod, który zaczyna się w momencie przekroczenia linii środkowej przez wszystkich graczy (w ten sposób wyeliminowano posiadania w transition offense) i kończy wraz z resetem zegara. Każdy epizod został podzielony na 1-sekundowe okna, w których obrona podejmuje jedną z dwóch decyzji – podwoić lub nie. Podzielono również parkiet – na aż 19 różnych regionów (załączony obrazek).

regions
regiony

Tym samym każdemu 1-sekundowemu oknu przypisano 20 możliwych akcji – 19 stref, w których obrona może podwoić oraz brak podwojenia. Przy czym należy pamiętać, że tylko jakiś zbiór punktów jest istotny ponieważ nie jest możliwe pozostawienie otwartego gracza w pustym regionie

Aby wykryć podwojenie ustalono definicję – “podwojenie to obecność dwóch obrońców w promieniu kozłującego”. Dla “systemu” podwojenie oznacza korzystanie z tej strategii na przestrzeni minimum dwóch 1-sekundowych okien. W ten sposób wyeliminowano krótkie i przypadkowo podwojenia, wykluczając wszelkie warianty, w których obok kozłującego przypadkowo znalazł się drugi defensywny gracz; a więc błędy w ustawieniu, grę na zasłonach; zapewne hand-offy, a także penetracje i wszelkie sytuacyjne zdarzenia, w których kozłujący znajduje się w tłumie swoich.

I teraz dość ważne z punktu widzenia dalszych prac nad oceną graczy w obronie i defensywnych systemów – pod uwagę wzięto wiele czynników. Trajektorię poruszania się graczy, ich wzrost i wagę, umiejętności rzutowe, etap meczu oraz zegar rzutowy i meczowy. Można powiedzieć, że to krok ku najbardziej miarodajnym narzędziom, które będą w sobie zawierać informacje kilkunastu/kilkudziesięciu zmiennych. Ku formule uwzględniającej atletyzm graczy, schematy i prędkość poruszania się w boki, do przodu i do tyłu, i co tylko uda się zmieścić, a jeśli pójdziemy dalej to może też współczynniki mówiące o tym, w jakich sytuacjach dany gracz powinien bronić lepiej, w jakich gorzej, czyli prognozowanie defensywnego występu w oparciu o historię konkretnego zawodnika na podobnych matchupach, przeciwko zbliżonym lineupom, w których profil każdego zawodnika też dla oceny obrony będzie miał znaczenie. Coś z czym nigdy nie mieliśmy do czynienia.

Ale póki co nawet przytoczona praca nie jest aż tak zaawansowana. Przy pomocy danych od SportVU i z dostępnego play-by-play z ponad 875 tysięcy posiadań odrzucono wszystkie, które nie spełniały przyjętych warunków. Posiadania pogrupowano na sześć kategorii pod kątem rezultatu: zdobyte lub nie 2 punkty, zdobyte lub nie 3 punkty, strata (np. błąd kroków, faul w ataku, złe podanie), oraz faul w obronie. Przedstawiono następujące wnioski:

  • To Milwaukee Bucks Jasona Kidda zanotowali aż 6.7% posiadań, w których podwajali kozłującego – większość zespołów około 4-5% (ostatniej nocy w meczu przeciwko Pacers można było zaobserwować jak niedbałe były to podwojenia i jak dużo miejsca mieli kozłujący)
  • Podwojenia skutkują niższą skutecznością rzutów, ale zwiększają szansę na popełnienie faulu w obronie.
  • Gracze częściej wychodzą z podwojeń kozłem – 49.6% wobec 44.1% podaniem. Rzutem tylko w 6.2% przypadków, ale można przypuszczać, że sporo takich posiadań kończyło się w ostatnich sekundach.
  • Na próbie minimum 150 posiadań z 3 ostatnich sezonów (bez obecnego) John Wall przodował grupie guardów w efektywności. Gdy przeciwko niemu stosowano podwojenia, Wizards zdobywali 1.07 PPP wobec 0.89 kiedy broniony był w inny sposób (jest to wartość, której Wizards obecnie nie mają w osobach Beala i Satoranskiego i zobaczymy kiedy i czy rywale zdecydują się kozłującego Beala podwajać).
  • Duet Lowry-Valanciunas pozwalał rywalom na najmniej punktów na posiadanie; przed CP3-Jordan i Thompson-Green, a Ricky Rubio i Karl Towns wymuszali za to najwięcej strat. Przy czym o ustawieniu pozostałej trójki obrońców nie wiemy niczego.

Bez zaskoczenia można przyjąć fakt, iż bardziej efektywne okazały się podania z podwojeń niż ucieczki kozłem. To przecież gra przeciwko przewadze 4 na 3, a nie ustawionemu i pod presją czasu atakowi pozycyjnemu, jest bardziej wymagająca dla obrony. Ale nawet jeśli słusznie przyjmiemy, że przy doborze strategii podwojeń należy mieć bardzo dobrą obronę na słabej stronie – reagującą, przewidującą, najlepiej długą, szybką i atletyczną – to czy ta strategia – oraz poniekąd ta praca – ma sens jeśli najlepsi koszykarze otoczeni są bardzo dobrymi strzelcami?

Z pomocą przychodzi pewien punkt prjektu, który w gruncie rzeczy ma podpowiadać jak optymalnie ułożyć podwojenie – zaczynając od strefy, w której dwóch obrońców oblega kozłującego, a kończąc na ustawieniu pozostałej trójki, która chroni… no właśnie? Obręcz czy dystans? Ludzi w ruchu czy tych spotujących po przeciwnej stronie?

Na próbie ofensywnych posiadań Cleveland Cavaliers porównano liczbę zaobserwowanych podwojeń z liczbą zasugerowanych przez algorytm/system. Jeden z wniosków pokazuje, że to wciąż niedoskonały produkt, ale jest też czymś na czym można zbudować szokujące usprawnienie.

Otóż sztuczna inteligencja wskazała mniej podwojeń w stosunku do stanu faktycznego na najlepszych graczach, a więcej na słabszych. Mniej niż w rzeczywistości na LeBronie i Irvingu więcej na Imanie Shumpercie i Richardzie Jeffersonie, którzy w zasadzie i tak rzadko kiedy kozłowali piłkę. Stąd ich 16-17% posiadań, w których powinni zostać podwojeni to i tak zdecydowanie mniej niż 12-13% Kyriego Irvinga. Zupełnie jakby nie uwzględniono roli i zadań graczy.

m

Niebieski – procent zaobserwowanych podwojeń.

Pomarańczowy – procent zasugerowanych podwojeń.

Ten element metody prób i błędów przypadkowo nasunął myśl o podwajaniu słabszych drugich kozłujących opcji i każdej trzeciej i kolejnej. Pozostając w Cleveland – nie LeBrona (którego wobec słabych playoffów partnerów – najgorszych od ilu lat? – i tak powinno spróbować się podwajać), a George’a Hilla, Jordana Clarksona i Rodney’a Hooda. Nie Gorana Dragica z Miami, a Josha Richardsona i Tylera Johnsona. Ludzi, którzy kozłując nie wykorzystają ponad przeciętnych umiejętności w rzucaniu spot-up, catch-and-shoot, ogólnie z dystansu (nie dotyczy Golden State Warrios).

W pewien sposób jest to wycieczka poza obszary strategii, która kiedyś pozwoliła rzucić Steve’owi Nashowi około 120 punktów w trzech playoffowych meczach. W skrócie “pozwól najlepszemu grać, rzucać, punktować, kryj jak nigdy pozostałych”. Bo właśnie ten najlepszy pozostanie bez piłki i prawdopodobnie najczęściej będzie pierwszym odbierającym ją z podwojenia. I co wtedy? 4-na-3 gdzie w tej czwórce jest najlepszy gracz? Nie należy komplikować sobie życia…

… ale można też posiłkować się wiedzą dotyczącą dwóch Złotych Miejsc na parkiecie – tego, w którym następuje podwojenie oraz tego, w którym samotnie stoi pozostawiony przez obronę gracz. A niechże będzie to ten najlepszy.

Bez zaawansowanej analizy można przyjąć, że pierwsze Złote Miejsce to to gdzie stykają się ze sobą dwie linie – boczna ze środkową lub końcową (regiony 16, 17 z pierwszego obrazu). Im bliżej którejś z nich tym lepiej. Co do Złotego Miejsca numer dwa – w wiadomej pracy “potwierdzono”, że lepiej zostawić gracza bez krycia jak najdalej od kozłującego. Czyli gdy podwojenie odbywa się w na lewym skrzydle należy tak ustawić pozostałą trójkę by kozłujący musiał wykonać jak najdłuższe podanie – zwiększa się wtedy szansa na przechwyt. Według “systemu” nawet kosztem pozostawienia wolnego gracza pod obręczą.

Długie podania pomagają obronie odbudować podstawowe ustawienie man-2-man. Krótkie sprzyjają atakowi. Pytanie: jakie częściej wykonywali np. w Finałach 2015 Golden State Warriors? Krótkie. Gdzie Stephen Curry i Draymond Green grali pick-and-rolla? Na środku parkietu. To wszystko ma znaczenie. Efektywne podwajanie zakłada rozumienie przestrzeni parkietu w wielu konfiguracjach oraz przewidywanie ruchu oraz decyzji kozłującego, który pod presją dwóch obrońców ma popełnić błąd. A jeśli rezultat jest odwrotny to niemal zawsze – poza kilkoma wyjątkami – z winy obrońców.

Szkoda tylko, że tejże winy oraz jej przyczyn, a więc presji, fizyczności oraz odległości np. stóp obrońców od stóp kozłującego czy odległości między torsami, nie wzięto pod uwagę –  tracking data ma swoje ograniczenia. Bo obecnie wraz z poszerzaniem pola gry, to właśnie szeroko pojęty atletyzm zyskuje na znaczeniu i nierzadko rozstrzyga o powodzeniu defensywnego posiadania, a w konsekwencji schematu jeśli konkretne błędy powtarzają się z pewną regularnością.

Na fizyczności ligę budowano. Na przykład na przełomie lat 70 i 80 XX wieku 30-kilkuletni Ron Adams, dzisiaj koordynator defensywny Golden State Warriors, stworzył “A Man-to-Man Pressure Defensive System”. Gdybyśmy dostali tamte szkice i porównali do zachowań aktualnych obrońców Warriors, prawdopodobnie znaleźlibyśmy podobieństwa. A mając liczbowy obraz presji, zagrań czysto fizycznych, do których mierzenia potrzeba kamer zamontowanych na graczach (naturalnie, wszak to dopiero początek) moglibyśmy zająć się poziomem łatwości z jaką z podwojenia wydostał się np. kozłujący Irving. I tutaj pojawia się kwestii ewolucji danych śledzących graczy. Systemów SportVU, Second Spectrum – firma ta od tego sezonu zaopatruje NBA w Tracking Data – lub systemów nowych na bazie mikro-kamer montowanych na zawodnikach (póki co są to kamery GoPro).

I mniej więcej na ten temat na konferencji pojawiła się praca pod tytułem “Learning an Egocentric Basketball Ghosting Model using Wearable Cameras and Deep Convolutional Networks” z której jeden cytat przytoczę:

“Możemy zaobserwować, że nasza sieć uczy się skupiać na różnych częściach ciała obrońcy. Na przykład możemy zauważyć wzmożoną aktywność wokół stóp obrońcy, co ma sens, ponieważ koszykarze często zwracają uwagę na stopy obrońców by zdecydować o kolejnym ruchu. Więc w przypadku gdy lewa stopa obrońcy znajduje się bliżej atakującego niż prawa, minięcie obrońcy w prawo miałoby sens dla atakującego, ponieważ obrońca trudniej wróciłby do prawidłowej pozycji w obronie aby zatrzymać przeciwnika.”

W obu pracach mamy do czynienia z różnymi modelami. Ten operujący na podwojeniach polega na danych śledzących ruch graczy w płaszczyźnie i zakłada, że rezultat zależy jedynie od lokacji wszystkich graczy na parkiecie. Ten przetwarzający obraz z kamery zamontowanej na graczu, działa w kilku wymiarach i uczy się w przeciwieństwie do modelu pierwszego subtelnych zachowań i schematów prawdziwych graczy. Problem w tym, że graczy nie na poziomie NBA. Jeszcze.

Tam mamy kamery zamontowane pod kopułami hal, rejestrujące ruch z jakby rąk trzeciej osoby, a tutaj kamerę-oczy, która w czasie rzeczywisty widzi dokładnie to co zawodnik i pozwala zrozumieć w jaki sposób gracz ten podejmuje decyzje. Mamy sprawdzony system, który nie wpływa na mecz wobec systemu, którego nie da się jeszcze zainkorporować do meczu koszykówki, bo kamery GoPro zagrażają koszykarzom.

Ale z drugiej strony znajdujemy się w epoce zaawansowanej fuzji koszykówki z nauką. Kamery zbierają coraz więcej danych, a te na człowieku mające wisieć są coraz mniejsze. Amar’e Stoudemire grał w googlach. Mnóstwo zawodników gra w opaskach na głowach. Za ile lat zostaną w nie wplecione milimetrowe obiektywy?

Pamiętać trzeba, że obie prace to szkielety pod, brzydko mówiąć, większe rzeczy, ale posiłkując się bardzo dobrym cytatem Shane’a Battiera – “Atak polega na spacingu. Obrona na ustawieniu.” – już dzisiaj możemy obserwować obronę pod nieco innym kątem. Patrzeć na to ile razy rywal w ofensywnym posiadaniu musi nas zaatakować aby zdobyć punkty. Daryl Morey w jednym z paneli powiedział, że jego Rockets już za pierwszy razem, w pierwszej fazie akcji (w tym jednym pick-and-rollu na topie) kreują bardzo dobrą szansę na punkty. I racja, że taki gracz jak Harden (który ma szansę skończyć jako najlepszy gracz w izolacjach w historii koszykówki) jest unikalny, ale dzisiaj każdy rzut za 3 punkty to rzut dobry, przechodzi się do nich coraz szybciej, a takich Trae Youngów powinno być coraz więcej.

Dlatego już nie odległości liczone w metrach, a w calach mają znaczenie, ponieważ każde ustawienie stopy w złym miejscu to przewaga atakującego. Kiedy piłka nie tyle co zmienia dłonie kilka razy w jednym posiadaniu, ale jest coraz szybciej wyrzucana w stronę obręczy, Złote Miejsca w obronie poza nią są kluczowe jak nigdy. Dzisiaj to żadna pomoc, help-defense, one-pass-away i tak dalej. To bronienie ludzi na minimum dwóch pozycjach jednocześnie. Przewidywanie przyszłych decyzji, wzajemna asekuracja, która przechodzi w man-2-man obronę, przy każdym defensywnym schemacie pick-and-roll.

Jeszcze jeden cytat z drugiej pracy:

Oczywiście nie wiemy w jaki sposób gracze decydują co następnie zrobią, ale zostało przyjęte że na pewnym poziomie podświadomości, większość graczy wykazuje wysoce złożony proces decyzyjny podobny do opisanego.

Zanim zaczniemy grzebać koszykarzom w głowach. To na podstawie tychże kamer, będzie można generować tzw. “ducha” najefektywniejszego zachowania w danym posiadaniu, w danej strefie, etc. Mimiką ruchów dwóch elitarnych obrońców w obronie 2-na-2 w bocznej strefie parkietu pomagać właśnie w pozycjonowaniu. Obrazem z perspektywy czoła gracza obserwować zachowanie obrony, przeciwko której gra się dwa razy do roku lub nigdy jeśli Klay Thompson i Draymond Green nie zostają sparowani w obronie pick-and-roll, nie podwajają lub zmieniają krycie. W takim przypadku “duch” może pokazać trenerom np. wszystkie spóźnione zmiany krycia i różnice w timingu. Czasy i różnice zmian krycia pomiędzy dwoma graczami, a trójką na stack-screenach. Prędkość closouetów w stosunku do prędkości podanej przez całą szerokości parkietu piłki lub na tej samej przestrzeni, którą do pokonania ma gracz. A że piłka zawsze jest szybsza, to może kolejnym wyzwaniem będzie spowolnienie jej? Wymuszanie podań pod jak największym kątem, z jak najwyższą parabolą lotu?

To coś więcej niż rozszerzona rzeczywistość, bo wraz z obrazem podążają liczby oraz instynkt trenerów. 60 letni Brad Stevens będzie z perspektywy kozłującego Zespołu X szukał luk między nogami obrońców, przez które można puścić piłkę lub dojrzeć ustawienie partnerów. A ci, bez piłki, samotni w rogu i na skrzydle prawym, zobaczą “obcymi oczami” plecy podwajających oraz powtarzające się tory biegu lub kwadraty w których średnio stacjonuje trzech pozostałych obrońców, a także możliwie najlepsze kontry, kąty natarcia, prędkości, i że po wykonaniu curlu numer 20 w ostatnich dwóch meczach mają przy tej obronie więcej szans trafić pull-up z półdystansu niż dostać się do pomalowanego (na złość wszystkiemu przez co przechodzą Rockets).

(A jeśli uda się na podstawie “duchów” stworzyć responsywną na wydarzenia sztuczną inteligencję, usunięty z ligi zostanie problem błędnych decyzji sędziów – i sędziowie też).

Sztucza inteligencja nie jest doskonała i należy podchodzić do niej z pewnym dystansem. Niemniej z perspektywy graczy niepokoi przesyt informacji, których dzisiaj jest tak wiele, że zawodnicy siłą rzeczy muszą być inteligentniejsi i wchłoniętą partiami wiedzę szybciej przetwarzać na parkiecie przeciwko zmęczeniu, rywalom i niestabilnej koncentracji. Koszykówka może ewoluować w zaprogramowany sport, w którym od zawodników wymagać będzie się powielania schematów (czasami robią to trenerzy NBA; nagminnie z zagrywkami, rzadziej z systemami, wszystko co działa jest w obrocie) i podejmowania decyzji wskazanych przez komputer. To realne zagrożenie obdarcia sportu z czynnika ludzkiego, natomiast wydaje się, że prędzej człowiek postawi stopę na Marsie, aniżeli dokładny przebieg meczu będzie można dzień wcześniej opisać kodem. Niemniej możliwości są nieograniczone.

Jak my, fani, możemy bawić się w analitykę? Na przykład po pierwszym playoffowym pojedynku, w którym Zespół Y zdecyduje się podwajać kozłującego przygotujmy się do drugiego pod kątem obserwacji techniki wyjścia z podwojeń i ruchu partnerów. Patrzmy na strefy, w których dochodzi do podwojeń, ile strat generuje strategia, jak głęboko obrona spycha kozłującego i czy zespół w kłopotach wykonuje krótsze podania, a może atakuje obronę podaniami. Obserwujmy jak to wszystko zmienia się na przestrzeni kwart, a później meczów. Na koniec, jeśli ta strategia będzie miała sens, pomyślmy o tym jak ją udoskonalić, a w między czasie spoglądajmy przez ten pryzmat na defensywne zachowania Celtics w dzisiejszym meczu w Houston lub Thunder w Portland. Na pozycje graczy w schemacie ICE, DROP, SHOW i tak dalej.

Wnioski niech powoli budują argumenty, na podstawie których dowiemy się dlaczego cokolwiek w obronie ma okazać się efektywniejsze niż zmiany krycia.

Co przeczytać?

Wszystkie prace dostępne są TUTAJ.

Pracę Rachel Marty na temat ewaluacji shooterów w oparciu o przechwytywanie obrazu rzutów z wykorzystaniem kamer w wysokiej rozdzielczości (zawieszonych 13 stóp nad obręczą).

Bhostgusters – aplikacja mająca efektywnie modelować reakcje obrony na dowolną ofensywną akcję. Docelowo ma zastąpić białe tablice, na których trenerzy szkicują dzisiaj zagrywki i w czasie rzeczywistym pokazać zachowanie obrony przeciwko np. akcji po timeoucie.

Replaying the NBA – Nathan Sandholtz i Luke Bornn spróbowali odpowiedzieć na m.in. takie pytanie – Co by się stało, gdyby na przestrzeni całego sezonu 2015-16 Cleveland Cavaliers oddawali mniej rzutów z mid-range w 10 ostatnich sekundach posiadania?

Pracę Daniela Sailofsky’ego skupioną na podejmowaniu decyzji w NBA w oparciu o wybory w drafcie w latach 2006-2013 – pod uwagę wzięto tylko zawodników z NCAA.

Jak grać w sporty fantasy (i wygrywać).

Bonus: 8 rzeczy, które powiedział Sam Hinkie.

Bonus2: Który zespół został najbardziej skrzywdzony przez sędziów? (FiveThirtyEighty).

Co obejrzeć?

Panele dyskusyjne i prezentacje z edycji 2018 i poprzednich dostępne są na oficjalnym kanale konferencji Sloan.

Prezentację poświęconą analityce w kobiecej koszykówce.

Prezentację Davida Martina z Philadelphia 76ers na temat powrotu ” wearable technology”.

25 minutową prezentacja o Bhostgusters.

Prezentację o prognozowaniu efektywności graczy w różnych dyscyplinach przy użyciu psychologicznych narzędzi.

Panel dyskusyjny “Czy sztuczna inteligencja jest odpowiedzią?”

Panel dyskusyjny “NBA 2.0: Nowe zasady, transformacja gry”

Panel dyskusyjny “Take that for data” z udziałem m.in. Zacha Lowe’a i Mike’a Zarrena – asystenta Danny’ego Ainge’a.

Panel dyskusyjny “Creating a new stat” z udziałem m.in. Johna Hollingera.

Poprzedni artykułWake-Up: Raptors wygrali w Waszyngtonie i 10 z 11 ostatnich meczów. 12 porażek z rzędu Marca Gasola
Następny artykułPrzerwa na Żądanie EXTRA: Alternatywa dla NCAA?

4 KOMENTARZE