Bir gün robot-koçlar takım yönetir mi? / TOGAN KARATAŞ
28.03.2017 - 22:10

Qatsi üçlemesinin son filmi olan Naqoyqatsi “Biz teknolojiyi kullanmıyoruz, teknolojiyi yaşıyoruz – biz teknolojiyiz.” şeklinde bir mesaj verir. Filmin yönetmeni Godfrey Reggio’ya göre çevre, kültür, yaşam tarzı, ekonomi vb. ‘kategoriler’ teknolojiden etkilenmenin ötesinde onun içerisinde anlam kazanmaktadır. Teknolojinin eriştiği seviyenin insan hayatına yardımdan çok onu kontrol etme noktasına geldiği önermesi aşırı gelse bile teknolojinin hayatın birçok alanında güçlü etkiler yarattığı gerçekliğinden hareket edersek sporun çerçevesinin de teknoloji ile değiştiğini daha iyi anlayabiliriz.

Moneyball (Kazanma Sanatı) filmini izleyenler, Kirk Goldsberry’nin NBA’de yarattığı devrimi bilenler veya herhangi bir spor dalının bilimsel analizini yapan kitapları/yazıları okuyanlar bilgisayarlı matematiksel-istatistiki analizlerin ne kadar önemli olduğunun farkındadır. Basketbolcuların beslenmesi, atletik ve teknik yeteneklerindeki gelişmelerin bilgisayar ile ölçülmesi, takımsal veya bireysel bazda sahadaki her hareketin matematiksel olarak açıklanması vb. gelişmeler bilim ve spor işbirliğini gittikçe güçlendiriyor. Nitekim günümüzde birçok NBA takımı ileri istatistikler sağlayan bilgisayar programları kullanmakta, oyuncuların bireysel gelişimleri ve bütün karşılaştırmalar özel koçlar ve alanındaki uzmanlar ve bilgisayar programları vasıtasıyla izlenmektedir.

 

(Moneyball)

Türkiye’de ne zaman istatistikler üzerine veya sporun matematiksel analizi üzerine söylemler yükselse çoğu kişi Alex Ferguson’un istatistik üzerine söylediği o meşhur sözü paylaşır. Evet, temel istatistikler çoğu şeyi gizleyebilir ve hatta okuyanın ön kabullerini perde arkasından kabul ettirebileceği satır aralarını da içerir. Ancak günümüzde spor dünyasındaki başarılı takımlar veya bireysel olarak sporcular ileri istatistikleri kullanıyor veya onlar için birileri bu işleri yapıyor. Başarılı sporcular veya yöneticiler “Veriler de neymiş! Ben işime bakarım.” demiyor.

Basketbol özelinde 2015’te “TED Talks” bünyesinde yayımlanan Rajiv Maheswaran’ın “The math behind basketball’s wildest moves” (Basketbol hareketlerinin arkasındaki matematik) adlı konuşması dünya çapında iki buçuk milyon civarında izleme alırken (TED Talks sitesi + Youtube) Türkiye’de sanırım çok fazla ilgi çekmedi. Bu nedenle aylar önce izlediğim bu videodan bazı çıkarımlar yapmak yerinde olacaktır.

 (Rajiv Maheswaran)

NBA’i analiz eden Maheswaran konuşmasında basketbolcuların hareketlerini ve oyun şablonlarını tanıyabilen programların yarattığı etkiyi özetlemeye çalışıyor. Basketbol koçlarının her maçı izleyemeyeceği için sahip olamayacağı birçok veri (tüm maçların şut, ribaund, asist verileri gibi en basit veriler için bile geçerli bu) matematik sayesinde elde edilebiliyor. (Basit görünen istatistik tablolarının bile arkasında birçok işlem var.) İnsanın bireysel çabası ile ulaşamayacağı noktalara insan yapımı makineler ve onun arkasındaki matematik bilimi ulaşabiliyor. Bu noktada bir makinenin bir koçun gözüne sahip olamayacağı şeklinde bir önerme gelebilir. Bu kısmen doğru, ancak bunu aşmak için de Maheswaran’ın vurgu yaptığı “makine öğrenmesi” denen şey (algoritmalar ile) devreye giriyor. Makineler “öğrenebilen” varlıklar haline dönüşünce işler değişiyor. Profesyonellerin desteği ile bir makineye örneğin; günümüzün en önemli oyunu olan pick&roll için hangi pozisyonun pick&roll olduğu, hangisinin olmadığı birçok ayrıntısıyla öğretilebiliyor. Pick&roll gibi görünen pozisyonlar ile gerçekten pick&roll olan pozisyonlar ayrı ayrı sisteme yükleniyor ve sistem bunları ayırt edebiliyor, yani bir nevi cevap veriyor. Bu noktada zamanlama, mesafe, hız gibi birçok “nokta”nın tanımlanması ve ilişkilerin yazılım seviyesinde saptanmasının gerçekten zor olduğunu belirtmek gerek. Zira bir makine bir insan gibi düşünme reflekslerine sahip değildir. Özellikle kazanma noktasında belirleyici olan bu tür oyunlar için makine üzerinden bir çıktı elde etmek adına ciddi bir çalışma gerekiyor. Birçok varyasyonun söz konusu olabileceği basketbolu okumanın koçlara büyük kolaylıklar sağlayacağını da belirten Maheswaran’a göre sistem artık çok daha kompleks olayları bile tanıyabiliyor. Bu açıdan bir makine bir koçtan çok daha fazlasını bilebiliyor.

Rajiv Maheswaran basketball ile ilgili görsel sonucu

Bunların yanında modern basketbolda önemi artan şut konusuna da değinen Maheswaran bütün şutları inceleyerek şutun uzay-zamansal olarak nerede olduğundan, şutörle savunmacı arasındaki mesafeye, potayla olan açıya kadar birçok göstergeyi artık inceleyebildiklerini de vurguluyor. Bu noktada şutör ve şutun kalitesi iki farklı gösterge anlamına geliyor. NBA oyuncuları için şut olasılığı ile şut yeteneğini bir grafikle birleştiren çalışmada herhangi bir şutörü seçerken tüm NBA ortalamasına bakılmasını sağlayabilecek bir veri setinin oluşturulması koçlar için oldukça faydalı olabilir. Örneğin; iyi bir şutörün kötü (zor) şutlar atarak elde ettiği yüzde ile kötü bir şutörün iyi (kolay) şutlar atarak elde ettiği yüzde aynı olsa bile sistem bu iki oyuncuyu ayrıştırabiliyor. (Maheswaran, Ray Allen’ın 2013 finallerinde attığı o üçlüğü oluşturan pozisyonu şut olasılığı-yeteneği ve ribaund olasılığı gibi unsurları da katarak yeniden yarattıklarını da hatırlatıyor. Bu arada o anın NBA’de gerçekleşme olasılığı %9’muş.)

Bunun gibi birçok gösterge ile makine öğrenmesi oyuna ve oyuncuya olan bakış açısını da değiştirmiş ve sadece sporda değil günlük yaşantımızdaki “hareketleri” de çözümlemiş oluyor.

(Merak edenler için konuşmanın videosu (İngilizce): 

Doğal olarak teknolojinin, yukarıda bir kısmını anlatmaya çalıştığım, faydaları kadar zararları da söz konusu olabilir. Teknik olarak eskiden işçi gerektiren bazı işleri artık makineler yapıyor ve bu durum teknolojik işsizliğe yol açabiliyor. Konunun teorisi geniş olsa da insanlığın geleceği için teknolojik ilerlemelerin “pür iyi” anlamına gelmediği kesin.

Bu cümlelerin konumuzla alakası ise şu: Aklıma gelen birkaç sorudan birini paylaşmak isterim. Bir gün fiziksel olarak insana benzeyen ve gelişmiş yapay zekası ile bir basketbol maçını yönetebilecek robot-koçlar olur mu? Bu ihtimal kısa vadede söz konusu değil. Ancak “Kesinlikle hayır!” diyemeyiz. Şu aşamada bilgisayarlar belki soyunma odasında bir motivasyon konuşması yapamaz (Teknik olarak yapabilir ama insanın yarattığı etkiyi yaratamaz.) ama stratejinin oluşturulması ve taktiksel gelişim için inanılmaz imkanlar sağlayabilir. Bu açıdan eğer teknolojinin biçimlendirdiği bir iş yapıyorsanız başarının anahtarı teknolojiyi kullanmaktır. T

eknolojiye karşı kürek çekerek bir yere varmaya çalışmak sporda kazanmayı sadece daha da zor hale getirir. Bu nedenle bilimsel gelişmeleri takip etmek ile başarı arasındaki korelasyon ortadayken yeniliklere açık olmanın ve yenilikleri bu oyun için kullanmanın önemi gelecekte daha da artacaktır diyebiliriz. 

TOGAN KARATAŞ

Yorumlar


rim Robot koçlar, robot komutanlar kadar mümkün şu aşamada. Eğer sahadaki sporcular da android olursa olur. İnsan sadece mantıktan ibaret değil, kompleks duygular da yaşıyor. Kızıyor, üzülüyor, korkuyor, seviniyor, bazen birkaçını aynı anda yaşıyor; bir koçun bunları da idare ve kontrol etmesi lazım oyuncusunda. Liderlik etmesi lazım, oyuncusunda güven ve sadakat duygusu uyandırması lazım, bunlar empati ile mümkün. Benim şu an aklıma gelenler bunlar. İleride "eşsiz/singular" diye tarif edilen gelişmeler olacak. Bilgisayar ve insan beyni, birbiriyle kıyaslanan iki farklı sistemden tek bir sisteme dönüşecek. Bunun ticarette, sporda, sanatta çığır açan yansımaları olacak.
28-03-2017 23:38

Yorum Yazın


Tweetlerimiz