提到体育分析，人们可能会想到一些原始数据，比如前场时间或者射门的情景。然而，这些数据并不能真正告诉球队，他们应该如何在未知情况下踢球。
来自迪士尼、加州理工学院和统计数据公司的研究人员认为，这些球队可以做得更好：他们开发了一套系统，利用深度学习来分析运动员的决策过程。基于球员行为的训练，这个系统的神经网络可以预测球员未来的动作，并创造出一个模拟球员表现的“幽灵”。如果一支球队在比赛中惨败，这个系统可以将球队的真实动作与高水平球队的幽灵进行对比，看看球员们接下来应该如何改进。
多伦多猛龙队已经有了一个手动幽灵系统，教练们会利用这个系统来对他们认为球员应该做的动作进行标记。这项技术确实提供了一些帮助。尽管在足球和其他运动中，持续的比赛会导致预测逐渐与现实脱离，但它仍然可以实时创造出幽灵。科学家们依靠的是模仿学习，因为人工智能将其行为建立在演示的基础之上，可以保证这一长期预测处于正轨。
（英文来源/engadget 编译/机器小易 审校/日月沉香）
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