NFLのラインマンでありMITの数学生でもあるジョン・アーシェルが、フットボールの分析とロボットとの結婚について語る
テイラー・ソパー著
プロのアスリートにインタビューすると、そのアスリートがナッシュ均衡について話し始めることはあまりありませんが、ジョン・アーシェルは明らかに平均的な NFL 選手ではありません。
GeekWireは、ボルチモア・レイブンズのオフェンシブラインマンであり、MITで数学の博士号取得を目指しているアーシェル氏にインタビューを行いました。アーシェル氏は2年連続でGEと提携し、NFLドラフトの「計算担当特派員」として、間もなくNFLのルーキーとなる選手たちを分析した興味深い予測式を提供しました。
「私は数学がとても好きで、フットボールもとても好きです。そして、この2つを組み合わせることができるんです」と彼は語った。
https://twitter.com/generalelectric/status/725360170738438144
しかし、アーシェル氏は、これらの計算はあくまで「基本的なもの」であり、一般のファンに選手に関するより詳しい情報を提供することを目的としたものだと指摘した。これは、アーシェル氏が今オフシーズンにMITで学んでいるスペクトルグラフ理論、数値線形代数、機械学習とは全くかけ離れている。
ペンシルベニア州立大学を卒業した24歳の彼は、今週後半に母校に戻り、卒業式のスピーチを行う予定だ。彼は、データと分析がフットボールの試合にどのような影響を与えるかについて独自の研究も行っていると述べた。フットボールに関する意思決定を数式に頼るのは、複雑なグレーゾーンになり得ると彼は指摘した。
「数学的な計算が正しければ、得られる結果は仮定の下にあることが保証されます。しかし、問題は、その仮定がどれほど正確であるかということです」と、ペンシルベニア州立大学で学士号と修士号をGPA4.0で取得したアーシェル氏は説明する。「フットボールには分析が不可欠ですが、ランダム性が非常に高く、サンプル数も少ない。この2つがフットボール分析の妨げになっているのです。」
アーシェル氏はさらにこう付け加えた。「サッカーは非常に複雑なゲームなので、モデルは特定のケースにおいてのみ、その特定の要素を捉えることができます。」
ほぼすべてのスポーツにおいて、データに基づいた意思決定がチームにとってますます重要になっていることは明らかです。しかし、第49回スーパーボウルでシーホークスがゴールライン上でパスを出した件について問われたアーシェル氏は、シアトル・シーホークスのピート・キャロル監督が必ずしもデータに全面的に頼るべき状況ではなかったと述べました。彼は、架空のロボット「エクス・マキナ」のエイヴァがヘッドコーチを務め、同じ状況に置かれたという架空の状況を説明しました。「彼女はまさに私の将来の妻です」とアーシェル氏はこの架空のロボットについて語りました。
「彼女がコーチングをしているなら、彼女は分析を行っているはずです。そして、その状況には自然なナッシュ均衡が存在します」と彼は言った。「その均衡は純粋戦略ではないと断言できます。つまり、他の戦略が完全に間違っていることは100％明らかです。」
えっと、ジョン？
もっと簡単に言えば、アーシェル氏は、NFLのコーチ陣はプレーの判断において通常は確率を重視しますが、時には「ランダム戦略」と彼が呼ぶ方法で、ディフェンスの判断を誤らせないために、様々な戦略を織り交ぜることもあると述べました。キャロル選手のパスの判断がひどいものだったと言うのは、あまり公平ではないと彼は言いました。
「スポーツに関わるほとんどの事柄において、最適な決定はランダムなものとなる」と彼は語った。
アーシェル氏は、コンピューターがすぐにサイドラインのコーチに取って代わることはないだろうと指摘した。「アヴァが郊外の素敵な小さな家で、ロボットの子供と一緒に夕食を食べるようになるでしょう」と冗談めかして言った。しかし、フットボールの意思決定にはより多くの人工知能が関与するようになるだろうとも述べた。彼は、攻撃側と守備側のコーディネーターがコーチングボックスにスーパーコンピューターを置く日を思い描いていた。
「追加のツールがあっても、特に正しい方法で行われれば、害になるとは思えません」とアーシェル氏は語った。
