Inteligența artificială poate scrie poezii, compune muzică și chiar trece examene de avocatură. Dar când vine vorba de a înțelege un meci de baschet, se poticnește jalnic.
Un studiu recent al cercetătorilor de la Universitatea din Carolina de Nord din Chapel Hill și de la Northeastern University demonstrează că cele mai avansate modele de AI sunt aproape inutile în analiza sporturilor profesionale.
Și asta e o veste excelentă pentru comentatori, analiști și, poate, pentru mulți alți profesioniști. Pentru a testa limitele mașinilor, oamenii de știință au creat un instrument numit inteligență video strategică, pe scurt SVI-bench. Nu e un test obișnuit.
În spatele lui stau 35.000 de ore de înregistrări din baschet, fotbal și hochei, 15 milioane de faze de joc meticulos adnotate, plus 15.000 de ore de analiză profesională, 23.000 de rapoarte post-meci și 103.000 de seturi de statistici.
Un volum de date capabil să copleșească orice minte omenească – dar nu și să transforme un algoritm într-un cunoscător al sportului.
Performanța limitată în percepție și raționament
Cercetătorii au descompus abilitățile necesare unui bun comentator în patru categorii: percepție, raționament cauzal, simulare și acțiune. Și pe fiecare dintre ele, AI-ul a eșuat spectaculos.
Cea mai bună performanță a venit la capitolul percepție – adică simpla identificare a jucătorului care face o mișcare. Aici, modele precum ChatGPT, Gemini de la Google și Qwen au reușit să numească corect jucătorul în aproximativ 74% din situații.
Lucrurile s-au înrăutățit dramatic la capitolul raționament. Când li s-a cerut să explice de ce s-a întâmplat ceva pe teren, acuratețea AI-ului a scăzut la aproape 40%.
Un exemplu edificator: cercetătorii le-au arătat modelelor o aruncare de trei puncte a lui Cody Martin, care a lovit partea de sus a panoului înainte să cadă în coș. În loc să observe traiectoria ciudată, ChatGPT a concluzionat că era „prima lui aruncare de trei puncte reușită din meci”.
Testul de simulare a fost și mai dur. Algoritmii trebuiau să prezică următoarea mișcare a unui jucător pe baza traiectoriei sale fizice, însă cea mai performantă inteligență artificială s-a comportat exact ca o aruncare de monedă.
Umanitatea rămâne esențială în interpretarea evenimentelor
Cea mai umilitoare probă a fost cea de „acțiune”, unde modelele trebuiau să realizeze analize complexe post-meci, să identifice tendințe și să extragă momente-cheie. Acuratețea lor s-a prăbușit la doar 5%.
Torresani a explicat limpede: un comentator bun nu descrie doar ce vede, ci explică de ce o fază a funcționat, anticipează ce urmează și decide care sunt momentele cu adevărat importante. Concluzia nu îi vizează doar pe cei din tribună sau pe fanii sportului.
Ea se extinde asupra întregii piețe a muncii, într-o epocă în care teama de automatizare este omnipresentă.
„Aceeași lacună apare în orice meserie a cărei valoare nu constă în a descrie ceea ce este vizibil, ci în a înțelege de ce se desfășoară evenimentele, a anticipa ce urmează, a decide ce contează și a recomanda ce trebuie făcut”, a conchis Torresani.
Pentru moment, inteligența artificială poate vedea jocul, dar nu îl înțelege. Iar asta înseamnă că vocile umane din cabinele de comentariu și din sălile de analiză vor mai avea mult timp de acum înainte povești de spus.
