世界杯 | 消灭“越位”争议 它们的眼睛就是尺******

　　世界杯记录着年轻人的成长

　　也见证着赛场科技的革新

　　巴西世界杯引进门线技术

　　俄罗斯世界杯采用视频助理裁判（VAR）

　　半自动越位识别技术（SAOT）

　　也在2022卡塔尔世界杯上首次亮相

　　图源：新华社——VAR工作间

　　今天就让我们一起来了解

　　世界杯里的“黑科技”

　　看看在本届世界杯中

　　它们又会有怎样的应用呢？

　　从没有裁判到科技协助裁判

　　回望百余年前，最初的足球规则甚至都没有引入裁判这个概念。

　　起初，球场上出现的争议由双方队长商议解决，不过，随之而来的抱怨和混乱让队长们力不从心。于是，裁判的角色应运而生，他口中的哨子甚至要比裁判本身更早进入到足球规则里。在随后的日子里，两名助理裁判（或称之为边裁）加入比赛，辅助主裁判对比赛做出判罚。

　　图源：网络——国际足球协会理事会（IFAB）编纂的《竞赛规则》

　　电视转播的出现，让观众能够更加清晰地观察到赛场上的细节，也促使裁判的辅助工具实现“进化”。英超是最先提出使用门线技术的主流联赛，不过他们的动议起初却遭到了国际足球协会理事会（IFAB）拒绝。

　　门线技术（Goal-line technology）可以判断球是否越过了球门线，从而判断是否进球有效，该系统是基于嵌进球中的一个芯片，当球穿过布于球门区域的传感器时，芯片可向主裁判所佩戴的智能腕表发送信号。

　　2010年南非世界杯中的一场比赛，成为这一技术得以使用的重要转折点。在英格兰对阵德国的八分之一决赛中，三狮军团中场兰帕德一脚精彩的射门已明显越过门线，但却被裁判吹罚无效。最终，英格兰以1:4惨遭淘汰。

　　兰帕德的“门线冤案”，促使门线技术投入到使用中

　　这粒被吹出的入球不仅促使门线技术被正式采用，也极大地扭转了足球规则的制定者们对于使用高科技手段的态度。

　　后来，随着科技的发展，VAR技术在所有大型比赛和50多个国家（地区）的联赛等比赛中都得到了广泛的使用。

　　VAR是英文Video Assistant Referee的缩写，也被称作“视频助理裁判”，由现役裁判员担任，他的职责是通过回放视频向裁判员提供信息，协助裁判员纠正改变比赛走势清晰明显的错漏判，提高判罚的准确性。

　　VAR主要依靠遍布足球场上的多个摄像机镜头，多机位，多角度捕捉场上球员的每一个细小动作，从而做到“火眼金睛”。当场上出现争议判罚或主裁判需要调取比赛录像时，由技术人员操作，调出相对应的回放节点，以得到更加公正的比赛判罚。

　　技术创新的最新成果

　　虽然VAR也可以辅助裁判进行越位识别，但有时碍于镜头角度以及划线位置，在一些体毛级越位的判定上，VAR仍有其局限性。

　　图源：网络 半自动越位识别技术工作原理

　　半自动越位识别技术（SAOT）可以理解为VAR的延伸，每座球场顶部将设置12台特制摄像机，对场上的足球和球员进行追踪，以每秒50次的频率发送数据，能够精准确定每名球员的位置。特制摄像机和球内传感器收集的数据信息将由人工智能系统进行分析，只需几秒钟就能对越位情况作出判断。

　　图源：网络 半自动越位识别技术示意图

　　主裁判判罚完成后，SAOT会生成3D动画图像，在场内大屏幕以及电视上播放，以更直观地展示球员越位的具体位置，让判罚更加清晰、有说服力。

　　2021年阿拉伯杯及2021年世俱杯等赛事中的测试中，半自动越位识别技术取得了不错的效果。有统计数据显示，在该技术支持下，视频助理裁判检查越位的平均时长从70秒以上降至25秒。

　　图源：网络 2022卡塔尔世界杯官方海报

　　从起初的哨音

　　到如今先进的

　　半自动越位识别技术

　　裁判员的“工具箱”不断升级

　　历经一百多年的发展历程

　　足球运动能够始终

　　作为全世界开展最广泛

　　最受欢迎的运动之一

　　不断创新是它最主要的动力之源

　　资料来源：人民网、人民日报体育、环球杂志、澎湃新闻

　　整理：董小娴 蔡琳

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)