Sun’iy intellekt futbol maydonida: skautlar va murabbiylar uchun yangi yordamchi
Futbolda sun’iy intellekt tarafdorlari bir gapni takrorlaydi: bu texnologiya odamni almashtirmaydi, uni kuchaytiradi. Pul ko‘p, raqobat shafqatsiz, ustunlik esa millimetrlar bilan o‘lchanadigan sportda har qanday mayda afzallik qimmatga tushadi. Klub uchun farqi yo‘q – agar foyda bo‘lsa, mashina ham qaror jarayoniga kiritiladi.
Blogerdan Marquee’gacha: Bracha va raqamlarning isyoni
Arsenal ishqibozi Bracha bunga jonli misol. U dastlab oddiy bloger edi – uyidan “Gunners” haqida uzun-uzun tahlillar yozar, ko‘z bilan ko‘rganini texnologiya bilan aralashtirib, katta klublar e’tiboridan chetda qolayotgan futbolchilarni ko‘rsatardi. Auditoriya o‘sdi, lekin asosiy ishi – texnologiya sohasidagi bandlik – uni siqa boshladi. Shunda u sun’iy intellektdan foydalanib, blog posti “skeleti”ni avtomatik yozdirishni yo‘lga qo‘ydi.
Keyin esa bu ikkisini birlashtirdi. Va yashirin “dur”larni topa boshladi.
Skautlar va klublardan xabarlar kela boshladi: “Bu futbolchi haqida bularni qayerdan bilasiz?” Javob esa kulgili darajada sodda edi – “Bu men emas, bu ChatGPT.” Shu lahzada Brachani bitta savol qiynay boshladi: agar bu ularni hayratga solsa, ular hozir nimalardan foydalanishyapti?
Javob tartibli emas, parokanda edi. Raqam ko‘p, lekin standart yo‘q. Wyscout kabi platformalar 2010-yillar boshida futbolni ma’lumot bilan to‘ldirdi, ortidan raqobatchilar keldi. Endi esa bitta muammo: raqam haddan tashqari ko‘p.
Bracha buni aniq qo‘yadi: so‘nggi o‘n yilda soha ma’lumot tanqisligidan ma’lumot toshqiniga o‘tdi. Har xil provayderlar, turli formatlar, bir-biriga ulanmaydigan platformalar.
Shu joyda Marquee paydo bo‘ladi. Bracha asos solgan kompaniya klublar uchun ana shu “ortiqcha yog‘”ni qirqib tashlashga urinadi. Ularning maqsadi – skaut bo‘limlarida qo‘lda qilinadigan, aslida kattalashtirilgan Excel jarayonlariga o‘xshash ishlarni avtomatlashtirish. Bir nechta platformadan tarqalgan ma’lumotni bir joyga yig‘ib, klub uchun tashqi analitik bo‘lim sifatida ishlash.
Bu Football Manager yoki EAFC Career Mode’ning chiroyli ko‘rinishdagi nusxasi emas. Marquee pullik asosda aniq profillar yaratadi, taktik tizimga moslikni, o‘yin uslubini, imkoniyatni hisobga olib, bir nechta transfer nomzodlarini taklif qiladi. Klub ularni olishga majbur emas, lekin ingliz Premyer ligasidagi bir nechta jamoalar, shuningdek Barcelona va MLS vakili Chicago Fire bu xizmatdan foydalanayotganini yashirmaydi. Ular keyingi katta yulduzni topdimi? Hali noma’lum. Lekin ular endi ekotizimning ajralmas qismi.
Mashina charchoqni ko‘radi: Cincinnati va hamstring jumboqlari
MLSdagi FC Cincinnati – Nashville SC uchrashuvida texnologiya o‘zini boshqa yo‘ldan ko‘rsatdi. Himoyachi Matt Miazga maydonda charchay boshlagan paytda, klub tizimi besh daqiqa oldin “g‘alati harakat namunasi”ni qayd etgan edi. Ma’lumot real vaqt rejimida kelmaydi, demak, bu jarohatning oldini olish kafolatlanmagan. Lekin tizim ogohlantirdi: nimadir noto‘g‘ri ketmoqda.
Qachon to‘liq tiklanishi esa boshqa masala. Bu savolga javob topishda Springbok Analytics o‘zini ko‘rsatmoqchi. Ularning barcha mijozlardan iltimosi bitta: “Eng murakkab jarohatingizni yuboring.” Ko‘pincha bu – hamstring.
Hamstring – zamonaviy futboldagi eng qaysar dushmanlardan biri. NIH’ning 2020-yilgi tadqiqotida professional futbol jarohatlarining 12 foizi aynan shu mushak bilan bog‘liqligi qayd etilgan. Qayta jarohatlanish ko‘rsatkichi esa 4 foizdan 68 foizgacha tebranadi. Yillar davomida klublar reabilitatsiya usullarini takomillashtirishga urinib keladi, lekin ideal yechim hanuz yo‘q.
Springbok Analytics direktori Matt Brown hammasining markazida ma’lumot yotganini ta’kidlaydi. Jarohatning o‘zi oddiy ko‘rinishi mumkin, lekin mushak kuchi, muvozanati, atrofiyasi kabi ko‘rsatkichlarni aniq o‘lchash – murakkab, uzoq jarayon. Ularning yondashuvi sodda: futbolchini jarohat vaqtida, ikki oy o‘tib, olti oy o‘tib skanerdan o‘tkazish, mushakdagi o‘zgarishlarni qat’iy raqamlar bilan kuzatish.
Springbok ildizlari Virginia universitetiga borib taqaladi. U yerda olimlar serebral falaj bilan kasallangan bolalar uchun maxsus MRI texnologiyasini ishlab chiqishgan: uch o‘lchamli grafiklar, jarrohlar uchun tendon uzunligini aniq hisoblash imkoniyati. U muvaffaqiyatli bo‘lgach, texnologiya sportga ko‘chirildi. 2023-yilda NBA bilan hamkorlik boshlandi, 2024-yilda esa Springbok MLS Innovation Lab dasturiga tanlandi.
An’anaviy MRI – minglab ikki o‘lchamli kulrang tasvir bo‘laklari. Shifokor ularni qo‘lda birlashtiradi, uch o‘lchamli manzarani o‘zi yaratadi. Springbok esa jarayonni keskin tezlashtiradi: AI yordamida tasvirlar oldindan qayta ishlanadi, mushak chegaralari avtomatik chiziladi va natijada futbolchining “raqamli egizi” – aniq 3D modeli paydo bo‘ladi. Odatda bir hafta oladigan tahlil bir necha soatga tushadi.
Ular jarohatni davolamaydi, mo‘jizaviy profilaktika ham va’da qilmaydi. Lekin shifokorlar uchun MRI ma’lumotini ancha mazmunli, ancha tezkor qiladi. O‘lchovlar aniq, qaror esa baribir mutaxassis qo‘lida.
10 soniyada kelajak: Fit:Match va akademiya inqilobi
Har kuni Philadelphia Union akademiyasida bir xil savollar yangraydi: bu bola qaysi darajaga tayyor? Jismoniy rivojlanish bilan texnik sifat o‘rtasidagi chiziq qayerda? Cavan Sullivan kabi iste’dod qancha birinchi jamoa o‘yinini ko‘tara oladi? Uning tanasi bunga chidaydimi?
An’anaviy usul – antropometriya, kuch testlari, balandlik prognozlari, cho‘zilgan grafiklar. Va ko‘p hollarda taxmin.
Fit:Match esa bu jarayonni cho‘ntagimizdagi telefon bilan qayta yozmoqchi. To‘rt dona surat, o‘n soniya – va akademiya futbolchisining kelajagi haqida ilk tasavvur paydo bo‘ladi.
Texnologiya ishlash tartibi oddiy ko‘rinadi: foydalanuvchi futbolchini turli rakurslardan to‘rt marta suratga oladi. Telefon bo‘yi, tana massasi, qo‘l kengligi va o‘nlab boshqa o‘lchovlarni hisoblaydi. So‘ngra yanada chuqurroq tahlilga o‘tadi: ehtimoliy bo‘y, o‘sish sur’ati, to‘liq jismoniy yetuklikdagi taxminiy ko‘rinish. Hammasi yarim daqiqaga ham bormaydi. Asoschi Haniff Brown buni yarim hazil bilan “ChatGPT for soccer” deb ataydi: odatda klublarda kunlar oladigan jarayon soniyalarga qisqaradi.
Brown avval modalar sanoatida ishlagan. Smartfon orqali zudlik bilan tana skani kiyim tanlashni tezlashtirishi mumkinligini ko‘rdi: mijoz to‘rt ko‘ylak buyurtma qilib, uchalasini qaytarib o‘tirishi shart emas – bitta, aniq mosini oladi.
Keyin tibbiyot, sog‘liqni saqlash sohasi qiziqa boshladi. 2024-yilda Yevropadagi bir klub akademiya futbolchilarini skanerdan o‘tkazishni so‘radi. Shunda Brown sport uchun alohida tizim yaratish vaqti kelganini tushundi. Uning bitta qat’iy talabi bor edi: butun jarayon 15 soniyadan oshmasligi kerak. Murabbiylar uzun, murakkab baholashlarni yoqtirmaydi, bolalar mashg‘ulotga qaytishi kerak. Sinov qanchalik cho‘zilsa, undan foydalanish ehtimoli shunchalik kamayadi.
Fit:Match murabbiylar o‘rtasidagi nomuvofiqlikni ham yo‘qotmoqchi. Bir xil futbolchini ikki murabbiy turlicha o‘lchab, turli natija chiqarayotgan paytda, to‘rt surat va avtomatlashtirilgan hisob-kitob yakdil raqam beradi. Endi tizimdan nafaqat klublar, balki bolalarning o‘zlari ham foydalanmoqda. Akademiyaga ro‘yxatdan o‘tayotgan ota-onalar farzandlarining suratlarini yuklaydi, tizim esa MLS uchun ularning “raqamli egizi”ni yaratadi.
Bu klublarga yosh guruhlarini aniqroq shakllantirishga yordam beradi. Futbol olamida jismoniy o‘lchamlar hanuz katta rol o‘ynaydi. 14 yoshli erta rivojlangan bola bilan 14 yoshli kech yetiluvchi futbolchi – ikki boshqa dunyo. Endi MLS bu farqni ilmiy asosda ko‘ra oladi va kech yetiluvchilarni tizimdan “tushib qolmaslik” uchun boshqa yo‘llarni rejalashtirishi mumkin.
Etika, ish o‘rinlari va “build or buy” savoli
Bularning hammasi juda jozibador eshitiladi. Lekin bu – faqat texnika emas, axloq masalasi ham. O‘smirning kelajagini mashinaga chizdirish, murabbiylar qaroriga algoritm aralashishi, skautlar ishiga ta’sir qilishi – bu savollarsiz o‘tmaydi. Haniff Brown aytganidek, birinchi qadam – odamlarni bunga ko‘nikdirish.
Marquee ham shu yo‘ldan bordi. Ular klub uchun emas, klub bilan birga ishlashga urinadi. Dastlab ishonch, keyin esa natijalar. Shundan so‘nggina ular bu muvaffaqiyat hikoyalarini ommaga chiqarmoqchi.
Yana bir nozik nuqta – ish o‘rinlariga ta’sir. Bracha bu borada his-tuyg‘udan ko‘ra iqtisodga tayangan: klub uchun eng katta xarajat – maoshlar. O‘z ichida murakkab analitik bo‘lim qurishmi yoki tayyor tizimni sotib olishmi? Futbolda ham o‘sha tanish savol: “build or buy?” Unga ko‘ra, bu holatda “buy” – ya’ni sotib olish, tezroq va arzonroq.
Lekin bu ham muvaffaqiyatni kafolatlamaydi. Wolfsburg Yevropada sun’iy intellektni erta qabul qilgan klublardan biri bo‘ldi, ma’muriy vazifalar va jarohat profilaktikasida yiliga 1 million yevro tejayotganini da’vo qildi. Biroq maydondagi o‘yin qoniqarsiz bo‘ldi, AI haqidagi PR kampaniyasi esa natijalar fonida tanqidga uchradi. Shunga qaramay, ular orqaga chekinmadi. Sevilla esa ma’lumot boshqaruvi uchun IBM WatsonX’dan foydalanadi.
ChatGPT taktikaga aralashganda
AI bilan ishlash darajasi klubdan klubga farq qiladi. Ba’zi murabbiylar ChatGPT’ni faqat raqibga qarshi mumkin bo‘lgan moslashuvlarni sinab ko‘rish uchun ishlatadi. Boshqalar esa unga deyarli suyangan.
Seattle Reign bosh murabbiyi Laura Harvey 2025-yil oktyabrida Soccerish podkastida aytgan gaplari bilan sarlavhalarga chiqdi. U ChatGPT’dan shunchaki so‘ragan: “NWSL jamoalarini yutish uchun qaysi tizimda o‘ynash kerak?” Javob ikki raqib uchun bir xil bo‘ldi: “back five” – besh himoyachi bilan o‘ynash. Harvey bu g‘oyani shtabi bilan muhokama qildi, tizimni sinab ko‘rdi va mavsum yakunida Reign beshinchi o‘ringa ko‘tarildi – avvalgi yilga nisbatan sakkiz pog‘ona yuqoriga.
Seattle’ni faqat ChatGPT qutqardimi? Albatta yo‘q. Lekin AI bergan g‘oya oxir-oqibat maydonga tushdi. Sun’iy intellekt tarafdorlari uchun bu o‘zi bir g‘alaba.
Shu bilan birga, ko‘plab urinishlar muvaffaqiyatsiz tugaydi, ayrim ma’lumotlar chetga suriladi. Ehtimol, bu yerda asosiy narsa – natija emas, imkoniyatdir. Murabbiy, tahlilchi va klub uchun yana bitta qurol.
Va futbol shunchalik siqilgan, xatoga joy qolmagan darajada raqobatli bo‘lib qolganki, etik savollar ko‘pincha ikkinchi planga tushib qoladi. Oxir-oqibat, bitta savol qoladi: bu sportda kim ozgina bo‘lsa-da ustunlik izlamayapti?
