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奇宝教育@如何将“身体经验”转换为“数据经验”？，接球手的人工智能版本( 二 )


此一概念在目前智慧化设备越来越普及的社会中也越来越普遍 ， 例如目前农委会所推动的「智慧农业」也属于此一技术的应用范畴 。 以往农夫擅长观察天象及生活周遭 ， 来判断接下来可能会是怎么样的天气状况 ， 所谓「月晕而风 ， 础润而雨」便是此类身体经验的展现 。 然而现在透过数据的收集 ， 许多现实状况皆可透过数据化呈现来加以预测 ， 例如通过空气湿度高低的分析 ， 即时监测目前农场状况是否适合植物生长等 。
这样的技术对于目前面临少子高龄化所导致的劳动力不足此一状况来说 ， 事实上可以促进解决各领域人才不足的问题 。 特别是劳力密集型产业 ， 过往必须依赖「职人经验」才能顺利完成工作 ， 若能在科技辅助之下 ， 将这些「职人经验」转换为可学习的数据资料 ， 在接班人才的培育之上也能发挥相当的效果 。
让我们回到本文一开始的主题──「AI捕手」 。 一直以来 ， 在棒球运动当中风险最高而且最少人愿意从事的位置便是捕手 。 除了在比赛中不如投手一般容易引人注目以外 ， 捕手由于必须蹲捕的关系 ， 身体上的负担比起其他野手要来的大很多 ， 受伤风险自然也高出许多 。 除此之外 ， 作为「球场上的头脑」 ， 捕手必须随时记住各种战术 ， 准确下达给内外野阵 ， 处理各种情境的赛况 。 在这样的情况下 ， 投手能不能发挥全力解决对方打者 ， 所需要的同样也是捕手的引导与配球 ， 若捕手能够採取高明的配球策略 ， 则投手表现也可能较为出色 。
由此不难看出 ， 一位职业棒球的捕手养成极为困难 ， 不仅需要出色的身体素质 ， 还需要累积足够的出赛经验 ， 培养判断赛况以及引导配球的能力 。 即便培养出了一位优秀的捕手 ， 好球员终究不一定是好教练 ， 身经百战所锻鍊出来的身体经验 ， 在面临培育下一代选手时 ， 能不能顺利进行经验传承 ， 则要打上一个很大的问号 。 但是 ， 如果这些经验能够用数字、用画面来呈现呢？
「AI捕手」这项技术 ， 目前虽然还处于转播试行阶段 ， 但能预见的是 ， 在未来几年内 ， 这一类运动科学技术将会日渐成熟 ， 届时在职业捕手 ， 甚至是投手的培育之中 ， 将会扮演着「教练团」的角色 ， 协助教练帮球员找出自身的优势 ， 分析不同场面下的投球策略 。 在数据时代 ， 将「身体经验」转换为「数据经验」的技术已经越来越重要 ， 除了在运动赛场之外 ， 同时也在日常生活之中 。 在日剧《东京大饭店》当中 ， 木村拓哉所饰演的主厨尾花夏树 ， 经常藉由锅中食材所发出的声响来判断是否应该起锅 ， 如果这样的「职人技」也能转化成数据 ， 那么也许大家在家里就能轻轻松松做出米其林三星料理了喔 。
我是唐一老师 ， 非常希望能和各位读者互动沟通 ， 请私信我！谢谢大家！


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