The Math Behind Basketball's Wildest Moves | Rajiv Maheswaran | TED Talks

Traduttore: Claudia Arrighi Revisore: silvio stoppoloni

My colleagues and I are fascinated by the science of moving dots.

Io e i miei colleghi siamo affascinati dalla scienza dei punti in movimento.

So what are these dots?

Cosa sono questi punti?

Well, it's all of us.

Beh, siamo tutti noi.

And we're moving in our homes, in our offices, as we shop and travel

Ci spostiamo in casa e in ufficio, mentre facciamo acquisti o viaggiamo,

throughout our cities and around the world.

tra le nostre città e in tutto il mondo.

And wouldn't it be great if we could understand all this movement?

Sarebbe bello riuscire a capire tutto questo movimento.

If we could find patterns and meaning and insight in it.

Trovarci schemi, significati, conoscenze nuove.

And luckily for us, we live in a time

E fortunatamente per noi, viviamo in un'era

where we're incredibly good at capturing information about ourselves.

in cui siamo incredibilmente bravi a catturare informazioni su noi stessi.

So whether it's through sensors or videos, or apps,

Attraverso sensori, video, applicazioni, infatti,

we can track our movement with incredibly fine detail.

noi possiamo tracciare il nostro movimento in modo davvero dettagliato.

So it turns out one of the places where we have the best data about movement

E a quanto pare, uno dei settori che fornisce i migliori dati sul movimento

is sports.

è lo sport.

So whether it's basketball or baseball, or football or the other football,

Che si tratti di basket o baseball, di calcio o rubgy,

we're instrumenting our stadiums and our players to track their movements

stiamo attrezzando gli stadi e i giocatori

per tracciare i loro movimenti a ogni frazione di secondo.

every fraction of a second.

So what we're doing is turning our athletes into --

Quindi ciò che stiamo facendo

è trasformare i nostri atleti in

you probably guessed it --

-- probabilmente l'avrete già capito -

punti in movimento.

moving dots.

So we've got mountains of moving dots and like most raw data,

Quindi abbiamo montagne di punti in movimento

e, come la maggior parte dei dati grezzi,

it's hard to deal with and not that interesting.

sono difficili da gestire e spesso non interessanti.

But there are things that, for example, basketball coaches want to know.

Ma esistono cose che, per esempio, gli allenatori di basket vogliono sapere.

And the problem is they can't know them because they'd have to watch every second

Il problema è che non possono saperle

perché dovrebbero guardare ogni secondo di ogni partita,

of every game, remember it and process it.

ricordarselo ed esaminarlo.

And a person can't do that,

E una persona non può farlo.

but a machine can.

Ma una macchina sì!

The problem is a machine can't see the game with the eye of a coach.

Però una macchina non può vedere il gioco con gli occhi di un allenatore.

At least they couldn't until now.

Quantomeno non poteva finora.

So what have we taught the machine to see?

Cosa abbiamo insegnato a vedere alla macchina, quindi?

So, we started simply.

Abbiamo iniziato in modo semplice.

We taught it things like passes, shots and rebounds.

Le abbiamo insegnato cose come i passaggi, i tiri e i rimbalzi.

Things that most casual fans would know.

Cose che molti dei normali fan conoscono.

And then we moved on to things slightly more complicated.

Poi siamo passati a cose leggermente più complicate.

Events like post-ups, and pick-and-rolls, and isolations.

Azioni come i post alti, i pick and rolls e gli isolamenti.

And if you don't know them, that's okay. Most casual players probably do.

Se non li sapete, tranquilli. Molti normali giocatori li sanno.

Now, we've gotten to a point where today, the machine understands complex events

Oggi siamo arrivati a macchine che comprendono eventi complessi

like down screens and wide pins.

come i "down screen" e i "wide pins".

Basically things only professionals know.

Praticamente cose che solo i professionisti conoscono.

So we have taught a machine to see with the eyes of a coach.

Quindi abbiamo insegnato alla macchina a guardare con gli occhi di un allenatore.

So how have we been able to do this?

Come ci siamo riusciti?

If I asked a coach to describe something like a pick-and-roll,

Se chiedessi a un allenatore di descrivere un pick and roll,

they would give me a description,

mi darebbe una descrizione

and if I encoded that as an algorithm, it would be terrible.

che sarebbe terribile da codificare in un algoritmo.

The pick-and-roll happens to be this dance in basketball between four players,

Il pick and roll nel basket è una specie di danza tra 4 giocatori,

two on offense and two on defense.

due in attacco e due in difesa.

And here's kind of how it goes.

Ecco più o meno come funziona.

So there's the guy on offense without the ball

Qui c'è il giocatore in attacco senza la palla

the ball and he goes next to the guy guarding the guy with the ball,

e si avvicina al giocatore che difende contro chi ha la palla

and he kind of stays there

e rimane un po' lì

poi si muovono, succedono cose,

and they both move and stuff happens, and ta-da, it's a pick-and-roll.

Ta-da! È un pick and roll.

(Laughter)

(Risate)

So that is also an example of a terrible algorithm.

Ed è anche un pessimo esempio di algoritmo.

So, if the player who's the interferer -- he's called the screener --

Quindi, se il giocatore che marca, chiamato bloccatore

goes close by, but he doesn't stop,

va vicino ma non si ferma,

it's probably not a pick-and-roll.

probabilmente non è un pick and roll.

Or if he does stop, but he doesn't stop close enough,

O se si ferma, ma non va vicino abbastanza

it's probably not a pick-and-roll.

probabilmente non è un pick and roll.

Or, if he does go close by and he does stop

O, se va vicino e si ferma

but they do it under the basket, it's probably not a pick-and-roll.

ma succede sotto al canestro, probabilmente non è un pick and roll.

Or I could be wrong, they could all be pick-and-rolls.

O mi potrei sbagliare, e sono tutti pick and roll.

It really depends on the exact timing, the distances, the locations,

Dipende fortemente dal momento esatto, dalle distanze e dalle posizioni.

and that's what makes it hard.

Per questo è difficile.

So, luckily, with machine learning, we can go beyond our own ability

Ma con l'apprendimento automatico

noi andiamo oltre la nostra capacità nel descrivere ciò che sappiamo

to describe the things we know.

So how does this work? Well, it's by example.

E come funziona?

So we go to the machine and say, "Good morning, machine.

Per esempio, andiamo dalla macchina e le diciamo: "Buongiorno, macchina.

Questi sono alcuni pick and roll, e qui ci sono alcune cose che non lo sono.

Here are some pick-and-rolls, and here are some things that are not.

Please find a way to tell the difference."

Trova un modo per spiegare le differenze".

And the key to all of this is to find features that enable it to separate.

E la chiave è trovare caratteristiche che l'aiutino a distinguere.

So if I was going to teach it the difference

Così come se le insegnassi la differenza tra una mela e un'arancia,

between an apple and orange,

direi: "Perché non usi il colore o la forma?"

I might say, "Why don't you use color or shape?"

And the problem that we're solving is, what are those things?

E il problema davanti a noi è:

cosa sono queste cose, quali sono queste caratteristiche

What are the key features

that let a computer navigate the world of moving dots?

che permettono alla macchina di indagare i punti in movimento?

So figuring out all these relationships with relative and absolute location,

Tenere in mente tutte queste relazioni, con posizione relative e assoluta,

distanza, tempi, velocità --

distance, timing, velocities --

that's really the key to the science of moving dots, or as we like to call it,

questa è la vera chiave per la scienza dei punti in movimento,

o, in gergo accademico, riconoscimento del modello spaziotemporale.

spatiotemporal pattern recognition, in academic vernacular.

Because the first thing is, you have to make it sound hard --

Perché prima di tutto devi darle un nome difficile...

because it is.

(risate) ...perché lo è.

The key thing is, for NBA coaches, it's not that they want to know

Il punto è che gli allenatori NBA non vogliono sapere

whether a pick-and-roll happened or not.

se è avvenuto o meno un pick and roll.

It's that they want to know how it happened.

Vogliono sapere come è accaduto.

And why is it so important to them? So here's a little insight.

Perché è così importante per loro? Vediamo un po' meglio.

It turns out in modern basketball,

Nel basket moderno,

this pick-and-roll is perhaps the most important play.

il pick and roll è forse la mossa più importante.

Sapere come metterla in pratica e come difendersi da essa

And knowing how to run it, and knowing how to defend it,

is basically a key to winning and losing most games.

è la chiave per vincere la maggior parte delle partite

So it turns out that this dance has a great many variations

Ne viene fuori che questa sorta di danza ha tante varianti

and identifying the variations is really the thing that matters,

e identificarle è ciò che più conta.

and that's why we need this to be really, really good.

È per questo che bisogna farlo molto, molto bene.

So, here's an example.

Ecco un esempio: ci sono due attaccanti e due difensori,

There are two offensive and two defensive players,

pronti ad inziare la danza del pick and roll.

getting ready to do the pick-and-roll dance.

Il tipo con la palla può sia accettare o rifiutare il blocco.

So the guy with ball can either take, or he can reject.

His teammate can either roll or pop.

il suo compagno di squadra può fare roll o pop.

The guy guarding the ball can either go over or under.

il giocatore che difende la palla può passare sopra o sotto

His teammate can either show or play up to touch, or play soft

Il suo compagno può mostrare, giocare up-to-touch o giocare soft

and together they can either switch or blitz

ed insieme possono cambiare marcatura o fare un raddoppio

and I didn't know most of these things when I started

e quando cominciai io non sapevo la maggior parte di queste cose

and it would be lovely if everybody moved according to those arrows.

e sarebbe bello se tutti si muovessero seguendo queste frecce:

It would make our lives a lot easier, but it turns out movement is very messy.

renderebbe la vita molto più semplice.

Ma in realtà il movimento è molto confuso.

Le persone ondeggiano molto e identificare queste variazioni

People wiggle a lot and getting these variations identified

con un alto livello di accuratezza

with very high accuracy,

both in precision and recall, is tough

sia in precisione che in memorizzazione, è difficile, ma è necessario

because that's what it takes to get a professional coach to believe in you.

se vuoi che un allenatore professionista ti creda.

And despite all the difficulties with the right spatiotemporal features

Malgrado tutti i problemi con le questioni spaziotemporali,

we have been able to do that.

ci siamo riusciti.

Coaches trust our ability of our machine to identify these variations.

Gli allenatori credono nella capacità della macchina di trovare le varianti.

We're at the point where almost every single contender

Siamo arrivati al punto che quasi ogni partecipante

for an NBA championship this year

al campionato NBA di quest'anno

is using our software, which is built on a machine that understands

sta usando il nostro software, costruito su una macchina

che capisce i punti in movimento del basket.

the moving dots of basketball.

So not only that, we have given advice that has changed strategies

Non solo abbiamo dato consigli che hanno cambiato le strategie di gioco

that have helped teams win very important games,

che hanno aiutato le squadre a vincere competizioni molto importanti

and it's very exciting because you have coaches who've been in the league

ed è esaltante vedere allenatori

con 30 anni di esperienza in lega pronti a farsi consigliare da una macchina.

for 30 years that are willing to take advice from a machine.

And it's very exciting, it's much more than the pick-and-roll.

È appassionante, è c'è molto più dei pick and roll.

Our computer started out with simple things

La macchina ha cominciato con cose semplici,

and learned more and more complex things

poi ha imparato cose sempre più complesse

and now it knows so many things.

e ora sa davvero molte cose.

Francamente, io non capisco gran parte di quello che fa,

Frankly, I don't understand much of what it does,

and while it's not that special to be smarter than me,

e anche se non ci vuol molto ad essere più bravi di me,

we were wondering, can a machine know more than a coach?

ci chiedevamo, può una macchina sapere più di un allenatore?

Can it know more than person could know?

Sapere più di quello che sa una persona?

And it turns out the answer is yes.

Viene fuori che la risposta è si.

The coaches want players to take good shots.

Gli allenatori vogliono che i giocatori facciamo dei bei tiri.

So if I'm standing near the basket

Quindi, se sono vicino al canestro

and there's nobody near me, it's a good shot.

con nessuno vicino a me, è un buon tiro.

If I'm standing far away surrounded by defenders, that's generally a bad shot.

Se sono lontano circondato da difensori, in genere è un tiro scadente.

Ma quanto "buoni" o "scadenti" sono i tiri buoni o scadenti?

But we never knew how good "good" was, or how bad "bad" was quantitatively.

Until now.

Finora non potevi saperlo.

So what we can do, again, using spatiotemporal features,

Quindi cosa possiamo fare usando coordinate spaziotemporali?

we looked at every shot.

Abbiamo guardato ogni tiro.

We can see: Where is the shot? What's the angle to the basket?

Possiamo vedere: dove è il tiro? Qual è l'angolo col canestro?

Where are the defenders standing? What are their distances?

Dove sono i difensori? Quali sono le loro distanze?

Quali sono i loro angoli?

What are their angles?

For multiple defenders, we can look at how the player's moving

Con più difensori, possiamo guardare a come si muove il giocatore

and predict the shot type.

e prevedere il tipo di tiro.

We can look at all their velocities and we can build a model that predicts

Possiamo guardare alle loro velocità e costruire un modello che prevede

what is the likelihood that this shot would go in under these circumstances?

la probabilità che questo tiro vada dentro, date queste circostanze?

So why is this important?

E perché questo è importante?

We can take something that was shooting,

Possiamo prendere ciò che era il tirare,

which was one thing before, and turn it into two things:

che prima era una cosa sola, e separarla in due:

the quality of the shot and the quality of the shooter.

la qualità del tiro e la qualità del tiratore.

So here's a bubble chart, because what's TED without a bubble chart?

Ecco un grafico a bolle: che TED sarebbe, senza un grafico a bolle?

(Laughter)

(Risate)

Those are NBA players.

Questi sono giocatori NBA.

The size is the size of the player and the color is the position.

La dimensione è quella del giocatore e il colore è la posizione.

On the x-axis, we have the shot probability.

Sull'asse delle x abbiamo la probabilità di tiro.

People on the left take difficult shots,

Le persone sulla sinistra fanno tiri difficili,

on the right, they take easy shots.

sulla destra, tiri facili.

On the [y-axis] is their shooting ability.

Sull'asse delle y c'è la loro abilità di tiro.

People who are good are at the top, bad at the bottom.

Quelli bravi sono in alto, gli altri in basso.

So for example, if there was a player

Per esempio, se c'era un giocatore

who generally made 47 percent of their shots,

che in genere realizzava il 47% dei tiri,

that's all you knew before.

prima questo era tutto ciò che sapevamo.

But today, I can tell you that player takes shots that an average NBA player

Ma oggi ti posso dire che quel giocatore fa tiri che il giocatore NBA di media

would make 49 percent of the time,

farebbe il 49% delle volte,

and they are two percent worse.

e quindi è del 2% peggiore.

And the reason that's important is that there are lots of 47s out there.

E il motivo per cui è importante è che ci sono tanti 47 in giro,

And so it's really important to know

e quindi è molto importante sapere

if the 47 that you're considering giving 100 million dollars to

se il 47 a cui stai pensando di dare 100 milioni di dollari

is a good shooter who takes bad shots

è un buon tiratore ma che sceglie tiri difficili

or a bad shooter who takes good shots.

o è un cattivo tiratore che sceglie tiri buoni.

Machine understanding doesn't just change how we look at players,

L'analisi della macchina non cambia solo come guardiamo ai giocatori,

it changes how we look at the game.

cambia il modo di guardare al gioco.

So there was this very exciting game a couple of years ago, in the NBA finals.

C'era questa partita emozionante, un paio di anni fa, nelle finali NBA.

Miami was down by three, there was 20 seconds left.

Miami perdeva per 3 punti, e mancavano 20 secondi.

They were about to lose the championship.

Stavano per perdere il campionato.

A gentleman named LeBron James came up and he took a three to tie.

Un certo LeBron James ebbe l'occasione di un tiro da 3 per pareggiare.

He missed.

Sbagliò, il suo compagno Chris Bosh prese un rimbalzo,

His teammate Chris Bosh got a rebound,

passed it to another teammate named Ray Allen.

lo passò ad un altro, Ray Allen.

Che infilò un tre. Andarono ai supplementari.

He sank a three. It went into overtime.

They won the game. They won the championship.

Vinsero la partita. Vinsero il campionato.

Fu una delle partite più emozionanti della storia del basket.

It was one of the most exciting games in basketball.

E la capacità di conoscere la probabilità di tiro

And our ability to know the shot probability for every player

di ognuno, a ogni secondo,

at every second,

la probabilità che prendessero un rimbalzo a ogni secondo

and the likelihood of them getting a rebound at every second

può far luce su questo momento in modo completamente nuovo.

can illuminate this moment in a way that we never could before.

Now unfortunately, I can't show you that video.

Sfortunatamente non posso farvi vedere il video.

But for you, we recreated that moment

Ma per voi, abbiamo ricreato quel momento

at our weekly basketball game about 3 weeks ago.

durante la nostra partita settimanale circa 3 settimane fa.

(Laughter)

(Risate)

And we recreated the tracking that led to the insights.

E abbiamo ricreato l'analisi che ci ha portato a nuove informazioni.

So, here is us. This is Chinatown in Los Angeles,

Eccoci qui. Questa è Chinatown a Los Angeles,

a park we play at every week,

un parco dove giochiamo tutte le settimane,

and that's us recreating the Ray Allen moment

e questi siamo noi che ricreiamo il momento Ray Allen

and all the tracking that's associated with it.

e tutte le analisi associate.

So, here's the shot.

Ecco il tiro.

I'm going to show you that moment

Vi faccio vedere quel momento

and all the insights of that moment.

e tutte le informazioni di quel momento.

The only difference is, instead of the professional players, it's us,

L'unica differenza è che, invece di giocatori professionisti, ci siamo noi,

and instead of a professional announcer, it's me.

e invece di un professionista, commento io.

So, bear with me.

Quindi siate comprensivi.

Miami.

Miami.

Down three.

Sotto 3 punti.

Twenty seconds left.

20 secondi rimasti.

Jeff brings up the ball.

Jeff porta avanti la palla.

Josh catches, puts up a three!

Josh l'afferra, fa un tiro da 3 punti!

[Calculating shot probability]

[Calcolo della probabilità del tiro]

[Shot quality]

[Qualità del tiro]

[Rebound probability]

[Probabilità di rimbalzo]

Won't go!

Non entra!

[Rebound probability]

[Probabilità di rimbalzo]

Rebound, Noel.

Rimbalzo, Noel.

Back to Daria.

Indietro a Daria.

[Shot quality]

[Qualità del tiro]

Her three-pointer -- bang!

E lei fa i 3 punti! Bang!

Tie game with five seconds left.

Partita pareggiata con 5 secondi rimasti.

The crowd goes wild.

Il pubblico impazzisce.

(Laughter)

(Risate)

That's roughly how it happened.

Più o meno è andata così.

(Applause)

(Applausi)

Roughly.

Più o meno.

(Applause)

(Applausi)

That moment had about a nine percent chance of happening in the NBA

Quel momento aveva una probabilità di accadere nell'NBA del 9%

and we know that and a great many other things.

e noi lo sappiamo come moltissime altre cose.

I'm not going to tell you how many times it took us to make that happen.

Non sto a darvi quante volte ci abbiamo messo per replicarlo.

(Laughter)

(Risate)

Okay, I will! It was four.

Via, ve lo dico. Quattro volte.

(Laughter)

(Risate)

Way to go, Daria.

Grande Daria!

But the important thing about that video

Ma la cosa importante di questo video,

and the insights we have for every second of every NBA game -- it's not that.

e quello che capiamo di ogni secondo, non è tanto quello.

It's the fact you don't have to be a professional team to track movement.

È che non devi essere un professionista per tener traccia dei movimenti.

Non serve essere un professionista per comprendere meglio il movimento.

You do not have to be a professional player to get insights about movement.

In fact, it doesn't even have to be about sports because we're moving everywhere.

E in fondo, non deve nemmeno essere sport, perché ci muoviamo ovunque.

We're moving in our homes,

Ci muoviamo nelle nostre case,

in our offices,

nei nostri uffici,

as we shop and we travel

mentre facciamo acquisti e viaggiamo

throughout our cities

attraverso le nostre città

and around our world.

e intorno al mondo.

What will we know? What will we learn?

Quanto conosceremo? Cosa impareremo?

Perhaps, instead of identifying pick-and-rolls,

Forse, invece di identificare pick and roll

a machine can identify the moment and let me know

una macchina può identificare il momento

e informarmi quando mia figlia fa i suoi primi passi.

when my daughter takes her first steps.

Che potrebbe davvero succedere da un momento all'altro.

Which could literally be happening any second now.

Forse si può usare meglio i nostri edifici o pianificare meglio le nostre città.

Perhaps we can learn to better use our buildings, better plan our cities.

I believe that with the development of the science of moving dots,

Io credo che con lo sviluppo della scienza dei punti in movimento,

we will move better, we will move smarter, we will move forward.

ci muoveremo meglio, più intelligentemente e faremo grandi progressi.

Thank you very much.

Grazie mille.

(Applause)

(Applausi)