去年深秋我在上海国际体育科技展的青训专区闲逛,碰到个穿藏青色运动服的基层足球教练蹲在地上，举着个平板给面前的半大小子看慢动作——屏幕上的小人是刚才小孩射门的画面，旁边飘着一串数据：支撑脚离地角度差7度，摆腿速度慢12%，射门点偏差15厘米。“搁以前我得扛着摄像机蹲场边拍一天，回去剪到半夜才能给娃讲明白，现在上传视频10分钟出报告，连纠正动作的训练计划都给你列好了。”教练姓刘，在上海郊区带了12年青训，他戳了戳屏幕上的AI标识，笑着说，“说出来你可能不信，这玩意的祖宗，是那个当年赢了李世石的哈萨比斯搞的。”
很多人对德米斯·哈萨比斯的印象，停留在“DeepMind创始人”“AlphaGo之父”的科技大佬标签里，甚至有人觉得他和体育八竿子打不着，但作为跑了8年体育口的记者，我始终觉得，哈萨比斯本质上是个“体育人”——他的人生从体育起步，他的核心思维来自体育训练，甚至他搞出的那些改变世界的AI技术，最终也在反向重塑体育的边界。
棋盘上的神童：体育是他人生的第一堂课
1976年出生在伦敦的哈萨比斯,人生的第一个身份不是程序员，是国际象棋神童，4岁那年，父亲给他买了一副5英镑的塑料国际象棋，本来是想让好动的他安静点，结果不到半年，他就赢了当时已经是业余高手的父亲；8岁那年，他拿着攒了半年的零花钱报名参加英国青少年国际象棋锦标赛，一路杀进决赛；13岁，他拿到国际象棋大师头衔，是当时英国历史上最年轻的大师之一，等级分达到2300分，放在职业棋手圈子里，已经是准一线的水平。
我去年采访过深圳南山的国际象棋青训教练李冉,她带过不少拿过全国冠军的小棋手，听到哈萨比斯的经历时她一点都不意外：“很多人觉得下棋就是坐那动脑子，不算体育，但职业棋手的训练强度一点不比田径运动员小，每天练8到10个小时，打谱、对弈、复盘，一场6小时的顶级比赛下来，体重掉1到2斤很正常——大脑高速运转的消耗，真不比跑个半马少。”
哈萨比斯自己后来在采访里也说,他人生的前16年，几乎都是在“体育竞赛体系”里长大的：10岁开始跟着国家队集训，每天早上6点起来打谱，下午和队友对弈，晚上复盘到10点，输了比赛要自己找问题，赢了也不能骄傲，因为下一场对手更强。“我印象最深的是12岁那年参加欧洲青少年锦标赛，半决赛输给了一个大我两岁的俄罗斯选手，我蹲在赛场走廊的地上，把整盘棋的每一步都写在笔记本上，标出来哪一步错了，哪一步可以走得更好，蹲了一个多小时，腿都麻了，那时候我就懂了：体育里没有借口，输了就是你不够强，你只能自己找补回来。”
16岁那年,哈萨比斯做了个让所有人意外的决定：放弃职业棋手道路，考剑桥大学计算机系，当时他的教练气得三天没理他，说“以你的天赋，拿世界冠军只是时间问题”，但哈萨比斯有自己的想法：“国际象棋是个有限的游戏——棋盘只有64个格子，棋子只有32个，所有的可能性加起来也就那么多，但现实世界的问题要复杂得多，我想玩规则更复杂的‘游戏’。”
在我看来,哈萨比斯后来所有的成就，底色都来自这16年的“体育训练”，很多人说他是天才程序员，却忽略了他从棋类运动里练出来的核心能力：全局思维——不会为了局部的小利牺牲整体的胜负；迭代能力——每一次失败都拆成细节，一个个改到对为止；抗压能力——越是大赛越冷静，哪怕落后也能沉住气找机会，这些东西，从来不是课本里能学来的，是体育刻在他骨子里的东西。
从棋手到AI教父：他把体育逻辑搬进了代码
创办DeepMind之后,哈萨比斯做的第一个“出圈”的项目，就是AlphaGo，2016年3月，AlphaGo对阵韩国围棋名将李世石的那场五番棋，被无数人当成“AI战胜人类”的科技里程碑，但在我这个体育记者眼里，那本质上就是一场“顶级体育赛事”——有明确的规则，有顶尖的对手，有全力以赴的双方，甚至还有“爆冷”的戏码。
哈萨比斯后来在自传里写,比赛那一周他每天只睡4个小时，比当年参加世界青少年国际象棋锦标赛还紧张：“我感觉自己不是在做技术演示，是带着一支队伍参加奥运会，AlphaGo的每一个版本迭代，就像运动员的大赛备战——我们提前半年就开始‘封闭训练’，每天让它和自己下几百万盘棋，针对性补短板，就为了这五场比赛。”
第四局李世石下出那步著名的“神之一手”的时候，哈萨比斯正站在后台的屏幕前，他下意识地鼓了掌，旁边的工程师提醒他“我们是对手啊”，他笑着说：“这步棋太漂亮了，是人类在绝境里的创造力，这就是体育最动人的地方。”最后AlphaGo以4:1赢下比赛，哈萨比斯没有像大家预想的那样开庆功宴，而是带着团队去吃了顿韩式烤肉，他说：“赢了当然开心，但我更感谢李世石——没有这么好的对手，我们也不知道自己的极限在哪，这和下棋是一个道理，你只有和高手过招，才能进步。”
我一直觉得,哈萨比斯搞AI的逻辑，完全就是职业体育的训练逻辑：所谓的“强化学习”，以赛代练”——让AI反复和自己对弈，在一次次胜负里调整策略；所谓的“蒙特卡洛树搜索”，战术推演”——把所有可能的走法都过一遍，选胜率最高的那个；甚至连AlphaGo的版本迭代节奏，都和职业运动员的大赛周期一模一样——每半年更新一次大版本，针对性解决上一版暴露的问题，就为了打“大赛”。
2017年AlphaGo对阵柯洁的时候,我在乌镇现场，赛后柯洁哭着说“AlphaGo就是围棋上帝”，但哈萨比斯在发布会上说：“AlphaGo不是来打败人类的，它是来帮人类探索围棋的边界的，就像跑步运动员有了配速表，能跑得更快；游泳运动员有了风洞，能游得更顺，AlphaGo就是围棋界的‘配速表’，它能帮人类棋手看到以前看不到的可能性。”
那时候我就意识到,这个搞AI的科学家，其实比很多体育从业者更懂体育的本质——体育从来不是“人和人斗”，而是“人带着工具一起突破极限”。
走下神坛的AI：给普通人的“体育普惠礼”
很多人以为哈萨比斯搞的AI都是“阳春白雪”，要么是下围棋赢世界冠军，要么是解析蛋白质结构拿诺贝尔奖，离普通人的生活很远，但实际上，这些年他的团队一直在把AI技术“降维”到大众体育领域，用他的话说：“顶尖选手的突破当然重要，但能让更多普通人安全、快乐地运动，才是体育真正的价值。”
我认识的北京跑友老周,就是哈萨比斯技术的直接受益者，老周今年42岁，是个程序员，跑了5年马拉松，最好成绩3小时42分，但每年都要因为髌股关节疼痛停训两三个月，试过针灸、按摩、换顶级碳板鞋，都没太好的效果，去年他在跑步APP上试了AI步态分析功能，上传了一段自己跑10公里的正面、侧面视频，再加上最近半年的跑步数据、体检报告，AI给出的结论让他意外：他的左侧股四头肌力量比右侧弱18%，每次落地的时候膝盖内扣5度，长距离跑下来左侧膝盖的压力是右侧的2.7倍，AI给他的计划不是加跑量，而是先练3周静蹲，每次2分钟，每天3组，再把配速从5分20降到5分30，每周加一次游泳交叉训练。
老周一开始还不信,觉得“我跑了这么多年，还不如一个机器懂我？”但抱着试试的心态练了两个月，再跑长距离的时候膝盖真的不疼了，今年北马他跑了3小时27分，PB了15分钟，完赛那天他在朋友圈发了个截图，配文是“感谢AI教练，救了我的膝盖”，后来我查了一下，这个APP的步态分析算法，底层用的就是DeepMind在2022年开源的运动生物力学模型，而这个模型的核心技术，就是当年AlphaGo用的强化学习——通过几百万份运动数据的训练，AI能精准识别出人类肉眼看不到的动作偏差，就像围棋里能算出人类想不到的步数一样。
除了大众健身,哈萨比斯的AI也在改变职业体育的底层逻辑，2020年，DeepMind和英超曼城俱乐部达成合作，用AI优化球员的训练负荷：以前教练给球员安排训练量，全靠经验，有时候练多了容易受伤，练少了又达不到效果；现在AI会根据每个球员的身体数据、过往伤病史、甚至睡眠质量，定制个性化的训练计划，哪个球员今天该加量，哪个该休息，AI都能给出精准建议，合作两年下来，曼城队的肌肉伤病发生率下降了30%，球员的平均出场时间提升了15%——这也是曼城能在英超连冠的“隐形武器”。
更让人惊喜的是AlphaFold在运动医学领域的应用,以前运动员遇到肌腱撕裂、软骨损伤这类伤病，往往要休息半年以上，甚至可能职业生涯报销，因为科学家一直搞不清楚肌腱修复过程中的蛋白质结构，AlphaFold解析了几乎所有已知的蛋白质结构之后，现在已经有团队在研发新的运动损伤修复药物，能让肌腱损伤的康复时间缩短一半，去年我采访国家田径队的康复师，他说：“以前我们最怕运动员跟腱断了，现在有了AlphaFold的技术，我们敢说，只要不是特别严重的损伤，运动员都能回到之前的竞技水平。”
在我看来,哈萨比斯给体育带来的最大改变，不是让顶尖选手快了0.01秒，也不是让球队多拿了几个冠军，而是把“体育科技”的门槛打下来了，以前你想找个专业的私人教练改动作，一节课要几百块；想做个专业的步态分析，要去运动实验室花几千块，现在你只要有个手机，就能得到接近专业级的指导——这才是真正的“体育普惠”：不是让少数人站在领奖台上，而是让更多普通人能安全地、科学地享受运动的快乐。
当AI闯入赛场：那些关于体育本质的思考题
哈萨比斯的AI也不是没有争议,自从AlphaGo赢了李世石之后，AI会不会毁掉体育”的讨论就没停过。
去年我在现场看一场青少年足球比赛,场边的教练拿着个平板，每隔几分钟就喊停，说“AI说刚才的防守站位不对，重来”，我当时觉得特别别扭——小孩踢球不就是要瞎跑、要犯错、要自己琢磨吗？都按AI的来，那还有什么乐趣？还有去年CBA的季后赛，某队的教练每一个暂停都盯着平板看，旁边的助教在念AI给出的战术建议，最后一攻的时候，AI建议给外援投三分，但教练让国内球员突破，最后没进，赛后铺天盖地的骂声，说“教练连AI都不如”。
更尖锐的争议来自竞技公平,2022年卡塔尔世界杯的时候，有球队用AI分析对手的点球习惯，哪个球员喜欢踢左边，哪个喜欢踢勺子点球，AI都能精准预测，当时就有人说，这样的话点球大战不就变成“AI大战”了吗？门将和射手的心理博弈还有什么意义？还有现在的VAR、鹰眼，动不动就拿毫米级的越位线说事，以前那种“误判也是足球的一部分”的浪漫，是不是再也没有了？
对于这些争议,哈萨比斯在2023年的世界体育大会上给出过回应：“AI从来不是来取代人的，就像当年的跑鞋从皮革变成碳纤维，你不能说穿碳板鞋跑出来的成绩不算数，工具永远是工具，决定体育的，永远是使用工具的人。”
我其实特别认同这个观点,去年我和开头提到的青训教练刘哥聊过这个话题，他说：“AI是帮我改技术动作的，不是帮我教孩子怎么踢球的，动作错了要纠正，但怎么跑位、怎么配合、怎么赢球，得他们自己想，我带了这么多年青训，最厉害的娃从来不是动作最标准的，是最会动脑子的，AI教不了动脑子，还有啊，小孩输了球会哭，赢了球会抱着你跳，AI能给他们递纸巾吗？能告诉他们输了也没关系，下次再来吗？”
那天聊到最后,刘哥指着场上正在练带球的小孩说：“你看，AI能改他们的跑姿，但改不了他们眼里的光。”
我突然想起哈萨比斯13岁拿国际象棋大师的时候,BBC的记者问他最喜欢下棋的什么，他说：“我喜欢赢，但我更喜欢和人对弈的感觉——那种你猜我、我猜你，两个人都拼尽全力的感觉。”
这么多年过去,他从棋盘前走到了实验室里，从棋手变成了AI之父，但他好像从来都没离开过体育，他只是用另一种方式，在帮更多人摸到体育的门槛，帮更多人感受到那种拼尽全力的快乐，他不是体育的入侵者，是站在场外的、最懂体育的MVP。
下次你打开跑步APP算配速,或者看球赛的时候看到VAR回放，或者你家小孩的教练用AI给他改动作的时候，你说不定会想起这个曾经的国际象棋神童——他把自己对体育的热爱，写进了一行行代码里，藏在每一个普通人的运动时刻里，而体育的边界，也正是在这样的技术和人性的碰撞里，一点点变得更宽、更暖、更有想象力。
还没有评论，来说两句吧...