스포츠에 다양한 테크놀로지가 도입 되어있다는 것은 지금에서는 상식이다.
축구에서는, 2014년 브라질 월드컵에서, 영상 기술을 이용해 심판의 골 판정을 보조하는 "골 라인 기술(Goal-line technology)"가 도입되었었다. 최근에는 유럽 축구 연맹(UEFA)에서도 도입하고 있다.
■ "오심"문제 해결에
골 라인 기술의 하나 인 "호크 아이(Hawk-Eye)" 시스템은 현재, 축구와 테니스를 시작, 크리켓, 럭비, 배구, 야구, 아이스 하키 등 수많은 경기에서 실용되고 있다고 한다. 축구의 골 라인 판정에 있어서, 그 오차는 평균 1.77mm(2015년 당시)라고 하니 놀라운 정확도이다.
미국 뱅크 오브 아메리카와 영국 옥스퍼드 대학의 연구 침은, 향후 10년이내에 로봇이 대체하는 직업을 분석 한 보고서를 발표하고, 그곳에서는 "스포츠 심판이 로봇으로 대체 될 확률은 90~100%"라고 했다.
심판이 사람에서 로봇으로 바뀌면, 오심은 줄어들 것이다. 그것이 상식이 되면, 시합에 패배 한 선수나 감독이 오심을 변명 할 수 없게 될지도 모른다.
■ AI × 스포츠의 비전과 현실
테크놀로지의 도입이 현저 한 스포츠계에서는, 인공 지능(AI)의 유효한 활용에도 관심이 쏠리고 있다.
미국 반도체 대기업 엔비디아의 블로그 기사 "AI가 프로축구 코치의 길잡이로"(2016년 9월 12일자)는 새로운 시도를 전하고 있다. 오레곤 주립 대학의 컴퓨터 과학 교수 인 앨런 펀 씨는 경기의 비디오와 AI를 이용하여 컴퓨터에 축구를 이해하고 지도 할 수있도록 학습시키고 있다고 한다.
현실에는 "비디오만을 기준으로 필드에 22명의 선수를 모두 추적하는 작업에도 고전"하고 있었다고 하지만, 펀 씨는 이 기사에서 다음과 같이 말하고 있다.
"엔비디아의 Tesla K80 GPU 가속기와 CUDA 프로그래밍 모델을 채용했습니다. 이는 NFL의 "22명 전원"의 선수를 비디오 내에서 추적하여, 경기를 이해하는 딥 러닝 알고리즘의 개발을 진행하고 있습니다"
스포츠에 있어서 AI의 활용의 단계는, 1. 데이터 수집, 2. 패턴 분석, 3. 시뮬레이션 이라고 생각되고 있다. 앞의 펀 씨의 예를 보면 알 수 있듯이, 현재는 데이터 수집 단계인 것이다.
그럼에도 불구하고, 구체적인 제안과 조언을 하는 AI도 조금씩 등장하고 있다.
PGA 투어의 일본 공식 사이트에 따르면, 아코스 골프 회사는 AI를 채용 한 "아코스 캐디"를 발표했다. 마이크로 소프트의 클라우드 플랫폼 "Azure"와 기계 학습 기능을 이용하여 코스에 적합한 게임 전략을 제안 해주는 것이라고 한다. 아코스 시스템을 이용한 골퍼는, 평균 2.77 스트로크 핸디캡을 향상 시킬 수 있었다고 말하는만큼 앞으로의 전개가 기대되고 있다.
AI가 제안하는 판단이나 이론이 얼마나 뛰어나다고 해도, 선수나 감독이 거기에 진심으로 수긍할런지는 다른 이야기 일 것이다. 심판의 로봇 화에도 거부 반응을 일으키는 철저한 팬이 있는 것이 현실이기 때문.
인간이 주역 인 스포츠에서, AI가 어디까지 발을 들여놓아야 할까? 그런 일을 진지하게 논의할 수 있는 미래가 점점 다가오고 있다.