Когда на центральном корте Уимблдона мяч, оставляя на траве едва заметный след пыли, касается самой линии, раздается характерный звук – не хлопок ракетки, а короткий электронный сигнал. Это работает система «Ястребиный глаз», уже много лет решающая споры о том, был ли мяч в игре. В самые ответственные моменты болельщикам впору хвататься за сердце. Ведь многие из них еще и заключают пари на теннисные турниры, получая на https://bookmaker-ratings.ru/bonusy-bukmeker/leon/freebet-leon/ фрибеты от БК Леон.
В футболе полупрозрачные линии на экране, возникающие после гола, показывают, находился ли нападающий на сантиметр впереди защитника в момент паса. Технологии пришли в спорт, чтобы убрать самые вопиющие судейские ошибки, те, что видны невооруженным глазом. Но чем дальше, тем громче звучит следующий вопрос: а где остановиться? Может ли искусственный интеллект, который уже сегодня точнее человека определяет координаты мяча или игрока, полностью заменить арбитра на линии или судью в боксе?
Область безупречности: где машины уже победили
Есть сферы, где машина давно доказала свое абсолютное превосходство над человеком. Речь идет о задачах, сводящихся к точному измерению в статичных или четко определенных условиях.
- В теннисе система «Ястребиный глаз» (Hawk-Eye) и ее аналоги – это эталон. Система использует сеть высокоскоростных камер, отслеживающих траекторию мяча. На основе этих данных строится трехмерная модель полета, а точка касания корта вычисляется с погрешностью, не превышающей нескольких миллиметров. Человеческий глаз, даже тренированный, физически не способен конкурировать с такой точностью, особенно когда мяч летит со скоростью свыше 200 километров в час. Игроки и зрители безоговорочно доверяют этому вердикту. Он быстр, нагляден (демонстрируется траектория на экране) и снимает все споры. Это идеальный пример симбиоза: главный судья остается центральной фигурой, но в конкретном вопросе «был ли мяч в» он делегирует полномочия машине.
- В футболе система автоматического определения голов (GOAL-line technology) работает по схожему принципу. Специальные камеры или магнитные сенсоры в мяче и воротах мгновенно фиксируют, полностью ли мяч пересек линию. Решение передается на часы судьи в виде вибрации и визуального сигнала. И здесь – никаких дискуссий. Технология исключила вековые споры о «был или не был», как в знаменитом финале ЧМ-1966.
Эти системы – не полноценный искусственный интеллект в современном понимании. Это сложные измерительные комплексы. Их успех объясняется простотой задачи: есть четкий бинарный вопрос (пересек ли мяч физическую границу?) и объективные данные для ответа. Поле для человеческой интерпретации сведено к нулю.
Серая зона интерпретации: почему ВАР – не панацея
Ситуация кардинально меняется, когда мы переходим от измерения к интерпретации. Система видеопомощи арбитрам (ВАР) в футболе – это уже принципиально иной уровень. Она не выносит вердикт сама, а предоставляет человеку-арбитру дополнительные ракурсы для принятия решения. И здесь начинаются проблемы, которые не решить простым увеличением числа камер.
Главная претензия к ВАР – не скорость работы и даже не ошибки (хотя и они случаются), а субъективность, замаскированная под объективность. Система не заменяет судью, а становится его гиперавторитетным советчиком. Но что именно она ему показывает?
- Выбор ракурса и момента. Оператор в видеобоксе решает, какие кадры и с какой скоростью воспроизведения показать главному арбитру. Это уже фильтрация информации. Один ракурс может убедительно доказывать фол, другой – его опровергать.;
- Интерпретация «очевидной ошибки». Правила предписывают вмешиваться только при «явной и очевидной» ошибке. Но грань между «очевидным» и «неочевидным» стирается, когда судья десять раз в замедленной съемке с разных углов рассматривает контакт игроков. Естественное, быстрое принятие решения на поле заменяется холодным, лабораторным анализом, который меняет саму природу нарушения.
- Искажение временного контекста. Футбол – это поток. Замедленный повтор вырывает эпизод из этого потока, придавая ему несоразмерный вес.
Может ли здесь искусственный интеллект стать «арбитром»? Теоретически, да. Алгоритм, обученный на миллионах эпизодов, мог бы оценивать контакты и присваивать им вероятности «нарушения» или «игры в мяч». Но кто и как будет «обучать» этот ИИ? Какие эпизоды считать эталоном? Английская, итальянская и южноамериканская футбольные культуры по-разному трактуют жесткость. Алгоритм неизбежно станет отражением субъективных взглядов своих создателей. И тогда мы получим не объективного цифрового судью, а замороженную в коде интерпретацию правил одной конкретной группой экспертов.
