新英格蘭愛國者隊教練 Bill Belichick 用不著操心，人工智慧技術當不成足球教練，至少目前還不行。
不過新英格蘭愛國者隊的總教練，還有國家美式足球聯盟（NFL）其他隊伍的總教頭，或許某一天會把人工智慧技術當成練跑或是觀看賽事影片的助理教練。
「人工智慧技術將改寫運動賽事的發展。」奧勒岡州立大學計算機科學教授 Alan Fern 說，他使用賽事影片和人工智慧技術來教導電腦來理解和指導美式足球這項運動。
要是 Fern 的方法成功，各球隊便會擁有採用 GPU 科技和人工智慧領域裡的「深度學習」技術這個極為聰明的助理教練，讓最精明的教練也摸不著它所提出的戰略。
人工智慧技術用在職業賽事
人工智慧技術早就廣泛用在運動產業。許多投注服務運用深度學習技術來預測賽事勝方，這個教導電腦的方式讓電腦的預測能力近乎或優於人類預測的準確度。微軟通過旗下的 Bing Predicts 提供免費的賽事預測內容，在去年 NFL 常規賽裡預測勝方的正確率達 65.5%。
深度學習正逐步接手一些由人類處理的工作。《華盛頓郵報》近日使用該項技術來產生夏季奧運會的快訊內容，研究團隊正在實驗透過深度學習技術，自動產生板球和網球賽事的評論內容。
某些球隊將採用或實驗將人工智慧技術用於擬定戰略，像是 NBA 球隊使用人工智慧和電腦視覺技術來追蹤球員和球賽，讓教練能收集詳細的統計數據，用於評估戰略和球員的表現。
Fern 說只是打造一個能指導美式足球球技的電腦，可是一件高難度的工作。
「美式足球是一項要用到大量戰略的活動，每場球賽裡11名球員都有著不同的動作，得用到許多複雜的戰略。」Fern 說。
人工智慧美式足球教練可協助教練評估和規劃球賽，
像是堪薩斯城酋長隊與明尼蘇達維京人隊之間的這場球賽。
人工智慧訓練營
在電腦嘗試提出戰略前，理解球賽的能力至少得達到一般球迷的水準。Fern 使用奧勒岡州美式足球賽事和數百小時高中美式足球隊影片對神經網路進行訓練，讓電腦能偵測開球、區分踢球、傳球和跑球之間的差別，以及判斷球隊是進攻方還是防守方。
Fern 運用對人工智慧領域裡「自動規劃」技術的研究成果，自動運算行動計劃或戰略以達到目標，為美式足球電玩設計出更精彩的賽事。
然而電腦仍對各類賽事只有著粗淺的認識，只靠著影片難以一直追蹤場上的22名球員。
Fern 為了解決問題，使用 NVIDIA Tesla K80 GPU 加速器和 CUDA 編程模型來開發一項深度學習演算法，追蹤 NFL「All 22」影片裡的球員及理解賽事。教練們透過從球場上方拍攝的畫面（而非轉播畫面裡從界線拍攝的畫面），在鏡頭裡可以同時看到場上22名球員，以便分析賽事和規畫戰略。
加上深度學習技術
Fern 並不期望電腦能在短時間內就能用在指導職業賽事上，卻見到應用深度學習和新式感應器數據的前景。
部分歐洲足球隊使用穿戴式 GPS 系統來監測球員心跳率、跑步距離、速度和加速等數據。2015年 NFL 在球員護肩墊裡加裝了硬幣大小的 RFID 標籤晶片，用以追蹤每名球員的位置、移動距離、加速和在場上的移動情況。
Fern 說要是研究團隊能拿到這些數據，就能通過深度學習技術對球賽有更進一步的瞭解，像是掌握球員在球賽時的移動情況，就能協助教練規畫運動員的訓練菜單，以達到最佳表現；同時也指出最佳的接球員與角衛組合，以及測量各球員對每場賽事的貢獻度。
Fern 說有了這些資料，人工智慧助理教練就成就球隊不可或缺的一員。
他說：「一旦我們弄明白其中的關鍵，將會上演一場人工智慧軍備競賽；球隊要是少了人工智慧技術，將陷於不利的處境。」