Futbolni o‘zgartirayotgan sun’iy intellekt: skautdan shifokorga
Sun’iy intellekt futbolga sekin emas, shiddat bilan kirib kelmoqda. Kimdir uni shunchaki “qo‘shimcha vosita” deb ataydi, ammo eng katta klublar bitta foizlik ustunlik uchun ham millionlab yevro sarflayotgan pallada, bu endi o‘yinchoq emas. Bu — qurol.
Blogerdan global “AI-skaut”gacha
Barcha hikoya oddiy bir blogdan boshlangan. Katta Arsenal muxlisi bo‘lgan Bracha uyidan turib, ko‘z bilan ko‘rish va texnologiyani birlashtirgan holda “Gunners” uchun kimni olib kelish kerakligini tahlil qilardi. O‘zi yozishga ulgurmay qolgan paytda esa, texnologiyadagi asosiy ishidan ilhom olib, blog posti uchun skelet matnlarni yaratib beradigan sun’iy intellekt modelini yo‘lga qo‘ydi.
Keyin bu ikki olamni qo‘shib ko‘rdi. Natijada — yashirin iqtidorlar.
“Bir kuni professional skautlar va klublardan xabarlar ola boshladim: ‘Bu futbolchi haqida bularni qayerdan bildingiz?’ Men esa ichimdan kulardim: ‘Men bu futbolchi haqida bunday chuqur ma’lumotni bilmayman, bu — ChatGPT’,” deya eslaydi Bracha. Shu payt u o‘ylab qoldi: agar bu darajadagi model ularni hayratga solsa, demak, ular hozir nimalardan foydalanmoqda o‘zi?
Javob murakkab edi. Statistikalar bor, platformalar ko‘p, lekin yagona til yo‘q. Wyscout kabi kompaniyalar 2010-yillarda bozorni egalladi, keyin raqiblar ko‘paydi. Endi esa asosiy muammo — raqamlar haddan tashqari ko‘pligi.
“So‘nggi 10 yilda bu soha ma’lumot tanqisligidan ma’lumot haddan ziyod ko‘pligiga o‘tdi. Bu esa yangi muammo tug‘dirdi — provayderlar shunchalik ko‘paydiki, hammasini bir tizimga solish qiyin,” deydi Bracha.
Uning kompaniyasi — Marquee — aynan shu “shovqin”ni tozalashga urinadi.
“Ko‘plab, aslida, shunchaki murakkab jadval bo‘lgan jarayonlarni avtomatlashtiramiz. Turli platformalar bo‘lak-bo‘lak, bir joyga jamlab bo‘lmaydi. Biz ular o‘rniga buni qilamiz. Ma’nosi shuki, Marquee klub uchun ishlaydigan analitik bo‘lim rolini bajaradi,” deydi u.
Marquee oddiy Football Manager yoki EAFC Career Mode emas. Platforma klub tizimiga mos keladigan aniq profillar yaratadi, mijoz pul to‘laydi, so‘ng tizim nafaqat futbolchining sifatini, balki uslubiy mosligini ham hisobga olgan holda transfer variantlarini taklif qiladi.
Klublar bu tavsiyalarni bajarishga majbur emas. Xohlasa oladi, xohlasa rad etadi. Lekin qiymat borligi aniq: bir nechta Premier League klublari allaqachon foydalanmoqda, Barcelona va MLS vakili Chicago Fire esa ochiqchasiga qo‘llab-quvvatlagan. Ular ertangi yulduzni topyaptimi-yo‘qmi — hozircha noma’lum. Ammo manzara bir narsani ko‘rsatmoqda: AI endi futbol ekotizimining ichida.
Mashina charchoqni ilg‘adi, inson esa kechikdi
O‘tgan mavsum MLSdagi FC Cincinnati – Nashville SC uchrashuvida Matt Miazga haqida maydonda bir narsa o‘zgargani sezildi. Mashina buni besh daqiqa oldin payqadi.
Texnologiya himoyachining harakatida “g‘alati naqsh” qayd etdi. Bu, albatta, jarohatning oldini olish kafolati emas. Ma’lumot real vaqt rejimida kelmaydi, klub esa futbolchini majburan maydonda ushlab turmagan. Lekin tizim xatoni ko‘rdi. Mashina uning muammoga yaqinlashayotganini tushundi.
Qachon to‘liq qaytishi esa boshqa savol. Bu yerda yana bir AI o‘yinchiga kiradi — Springbok Analytics.
Ularning barcha mijozlarga birinchi talabi bitta: “Eng murakkab jarohatingizni yuboring.” Ko‘pincha bu — son orqa mushagi, hamstring. Futbol hali to‘liq yecha olmagan jarohat turi. 2020 yilda NIH tadqiqoti professional futbolchilardagi barcha jarohatlarning 12 foizi hamstring ekanini ko‘rsatdi. Qayta jarohatlanish esa 4 foizdan 68 foizgacha o‘zgarib turadi.
Ko‘pchilik buni charchoq bilan bog‘laydi: ko‘p holatlarda mushak aynan taym oxirlarida uziladi. Reabilitatsiya usullari esa turlicha, yagona to‘g‘ri yo‘l topilmagan.
“Bugun bizda har xil yangi texnologiyalar, test usullari bor… qanchalik kuch ishlab chiqara olasiz, yugurishingiz qanday ko‘rinadi — hammasini o‘lchaymiz. Lekin hamstring jarohatlari kamaygani yo‘q. Aksincha, ko‘paygan,” deydi Springbok Analytics direktori Matt Brown.
U yechimni topdim, deb da’vo qilmaydi, lekin ancha ishonchli yo‘l taklif qiladi. Muammo — raqamlarning o‘zi. Jarohatning o‘zi aniq, ammo mushak kuchi, muvozanati, atrofiyasi kabi ko‘rsatkichlarni sonlarga aylantirish — murakkab va uzoq jarayon.
“Futbolchini jarohat paytida skaner qilishingiz, ikki oydan keyin, olti oydan keyin yana takrorlashingiz kerak. Atrofiyani kuzatib, mushakda qaysi o‘zgarishlar bo‘layotganini aniq ko‘rish lozim,” deydi Brown.
Springbokning ildizi Virginia universitetida. U yerda olimlar serebral falaj bilan tug‘ilgan bolalar uchun gipertaniqlikdagi MRT texnologiyasini ishlab chiqqan, uch o‘lchamli grafiklar yordamida paylarni uzaytirish jarrohlik amaliyotlarini aniqroq rejalashtirishgan. Usul ishlagach, Springbok sportga o‘tdi. 2023 yilda NBA bilan hamkorlik boshlandi, bu yil esa MLS Innovation Lab loyihasiga tanlandi.
Oddiy MRT tasvirlari, Brown ta’rifiga ko‘ra, “minglab kulrang ikki o‘lchamli bo‘laklar.” Shifokorlar ularni ustma-ust qo‘yib, uch o‘lchamli manzarani o‘zlari yaratishadi. Springbok esa bu bosqichni keskin tezlashtiradi.
“Endi biz bu tasvirlarni AI yordamida oldindan qayta ishlay olamiz. Barcha murakkab MRT ma’lumotlari, uch o‘lchamli fazo va vaqt ichidagi holatlarni olib, mushak chegaralarini chizamiz va juda aniqlangan, chiroyli 3D ‘raqamli egizak’ yaratamiz,” deydi Brown.
Springbok jarohatni davolamaydi, mo‘jizaviy profilaktika ham taklif qilmaydi. U murakkab skaner jarayonini aniq va tez tahlil qiladigan tizimga aylantiradi. Odatda bir hafta talab qiladigan raqamlar endi bir necha soatda tayyor.
“Biz MRT tasvirlarini ancha samarali va amaliy qilish orqali tibbiyot xodimlarini qo‘llab-quvvatlaymiz. Qarorni esa baribir ular qabul qiladi. Biz o‘lchovlarni beramiz, xolos. Ular esa bu ishni o‘n yillab o‘qigan, o‘z konsepsiyasiga ega,” deydi Brown.
Akademiyalarda 10 soniyalik “kelajak skaneri”
Philadelphia Union akademiyasida har kuni takrorlanadigan savollar bor: bu bola qaysi darajaga tayyor? Jismoniy rivojlanish bilan maydondagi sifat o‘rtasidagi chiziq qayerda? Masalan, Cavan Sullivan kabi o‘smir qancha birinchi jamoa futbolini ko‘tara oladi? Uning tanasi bunga chidaydimi?
An’anaviy javob — yo‘q. MLS klublari kuch, bo‘y, bo‘lajak bo‘y uzunligi, maksimal yuklama bo‘yicha turli testlar o‘tkazadi. Bu esa ko‘p vaqt oladigan taxminlar to‘plami.
Fit:Match o‘zini ancha faolroq va tezkorroq deb biladi. Ular uchun telefon va 10 soniya kifoya.
Jarayon sodda: foydalanuvchi futbolchini turli burchaklardan to‘rt marta suratga oladi. Telefon bo‘y, tana massasi, qo‘l kengligi — barcha asosiy o‘lchamlarni hisoblab chiqadi. So‘ngra yanada murakkabini qiladi: bo‘lajak bo‘y, o‘sish bosqichi, to‘liq jismoniy tayyorgarlik qiyofasi bo‘yicha dastlabki prognoz. Bularning barchasi foydalanuvchiga yarim daqiqadan kamroq vaqtda taqdim etiladi. Kompaniya asoschisi Haniff Brown hazil aralash buni “ChatGPT for soccer” deb ataydi.
U dastlab moda sanoatida ishlagan. Smartfon yordamida tezkor tana skanerlari kiyim tanlash jarayonini tubdan o‘zgartirishi mumkinligini ko‘rdi.
“Foydalanuvchi o‘zining tana profilini yuklay olishi kerak, shunda u to‘rtta ko‘ylak buyurtma qilib, uchalasini qaytarishga majbur bo‘lmaydi. Bitta sotib oladi va bo‘ldi,” deydi Brown.
Keyin tibbiyot muassasalari, sog‘liqni saqlash kompaniyalari qiziqa boshladi. 2024 yilda esa ular Yevropadagi bir klub akademiya futbolchilarini skanerlashni so‘raganini ko‘rdi. Shunda Brown bu texnologiyaning sportda ancha kengroq qo‘llanilishi mumkinligini anglab yetdi.
“Boshidan aniq aytdim: butun jarayon 15 soniyadan oshmasligi kerak. Chunki murabbiylar uzoq davom etadigan baholashlarni yoqtirmaydi. Ular bolalar tezroq mashg‘ulotga qaytishini istaydi,” deydi u. “Qanchalik uzun va murakkab bo‘lsa, shunchalik kam ishlatiladi.”
Klub ishondi. Boshqalari ham qiziqa boshladi. Lekin yo‘lda yana bir muammo paydo bo‘ldi: bir xil testni ikki murabbiy ikki xil o‘lchayotgan edi.
“Bir murabbiy bitta futbolchini o‘lchab, bir natija oldi, xuddi shu jamoada boshqa murabbiy o‘sha futbolchini o‘lchab, boshqacha natija chiqardi,” deydi Brown.
Fit:Match bu yerda yagona standartni taklif qiladi. To‘rt surat, 30 soniya yuklash, va futbolchi haqida batafsil profil tayyor. Bugun bu texnologiyadan ham klublar, ham bolalarning o‘zi foydalanmoqda.
“Ota-onalar farzandlarini akademiyaga ro‘yxatdan o‘tkazayotganda, suratlarni yuklashi mumkin. Tizim ularning raqamli egizagini yaratadi, biz esa MLS tizimiga bu futbolchi haqida barcha statistikani uzatamiz,” deydi Brown.
Bu klublarga yosh guruhlarini aniqroq tanlashga yordam beradi. Chunki yoshlar futbolida tana o‘lchami hanuzgacha katta rol o‘ynaydi.
“14 yoshli, lekin erta rivojlangan futbolchi bilan 14 yoshli, ammo kech rivojlanayotgan futbolchi orasida katta farq bor. Endi MLS buni ilmiy asosda ko‘ra oladi va kech rivojlanayotganlar uchun yaxshiroq yo‘laklar yaratadi, shunda ular tizimdan tushib qolmaydi,” deydi Brown.
Etika, ish o‘rinlari va “build or buy?” savoli
Bu texnologiyalar juda jozibali eshitiladi. Balki futbolni o‘zgartirib yuborishi ham mumkin. Lekin har qanday inqilobiy o‘zgarish kabi, bu yerda ham axloqiy savollar ko‘p. O‘smirning kelajagini mashina yordamida “bashorat qilish” — nozik masala. Kimdir ishidan ayrilishi ham mumkin.
“Birinchi qadam — odamlarni bunga ko‘nikdirish edi,” deydi Brown.
Marquee ham xuddi shuni anglagan: ular klublar o‘rniga emas, ular bilan birga ishlashlari kerak.
“Bu yerda ko‘proq klub xodimlarining o‘zini ishontirish, hamkorlikdagi ishga ko‘nikishi muhim. Birgalikda muvaffaqiyatli hikoyalar yaratganimizdan keyin, albatta, ularni ommaga chiqarmoqchimiz,” deydi Bracha.
Shu bilan birga, AI kimningdir ishini “yeyishi” ehtimoli ham bor. Bracha bu borada juda sovuqqon.
“ROI nuqtai nazaridan, bizga murojaat qilish har doim tezroq, arzonroq va to‘g‘riroq bo‘ladi. Chunki biz allaqachon tizimni qurganmiz va uni yaxshilashga katta sarmoya kiritayapmiz. Klub uchun bu yagona xarajat. Futbolda eng katta xarajatlardan biri — ish haqlari. Ular o‘z ichida shunday bo‘limni qurish uchun yana odam yollashni xohlaysizmi yoki tashqaridan sotib olasizmi? Bu bugungi AI dunyosining eng mashhur savoli: ‘build or buy?’ Bu holatda, menimcha, ‘buy’,” deydi u.
Lekin xarajatni tejash natijani kafolatlamaydi. Wolfsburg AI’ni erta qabul qilgan Yevropa klublaridan biri edi. Ular ma’muriy ishlar va jarohatlarning oldini olish bo‘yicha yiliga 1 million yevro tejalayotganini aytdi. Ammo o‘tgan mavsum maydondagi natijalar sust bo‘ldi, klub esa AI bo‘yicha PR kampaniyasi tufayli tanqid ostida qoldi.
Shunga qaramay, ular yo‘nalishni o‘zgartirmadi, balki AI’ga sarmoyani yanada oshirdi. Sevilla esa ma’lumotlarni boshqarish uchun IBM WatsonX’dan foydalanmoqda.
ChatGPT – taktik xonasiga kirib kelgan mehmon
AI bilan “o‘ynab ko‘raylik” degan murabbiylar ham bor. Kimdir ChatGPT’dan raqibga qarshi moslashuv variantlarini so‘raydi, kimdir esa undan deyarli taktik yordamchi sifatida foydalanadi.
Seattle Reign bosh murabbiyi Laura Harvey 2025 yil oktyabr oyida Soccerish podkastida shov-shuvli gap aytdi: u NWSL jamoalariga qarshi qanday tizimda o‘ynash kerakligini ChatGPT’dan so‘raganini ma’lum qildi. Savol aniq bo‘lgan: “NWSL jamoalarini yutish uchun qaysi tizimni qo‘llash kerak?”
O‘sha paytdagi 14 ta jamoaning ikkitasi uchun AI bitta javob berdi: “back five”. Harvey bu fikrni o‘ylab ko‘rdi, murabbiylar shtabiga olib kirdi. Reign besh himoyachi bilan o‘ynash tizimini joriy qildi va mavsumni beshinchi o‘rinda yakunladi — bir yil avvalgidan sakkiz pog‘ona yuqorida.
Seattle Reign’ni ChatGPT “qutqardimi”? Albatta yo‘q. Lekin AI bergan g‘oya oxir-oqibat maydonga tushdi. Sun’iy intellekt tarafdorlari uchun bu ham g‘alaba.
Albatta, muvaffaqiyatsiz tajribalar, bekor qilingan ma’lumotlar ham ko‘p. Balki bu yerda natija emas, imkoniyat muhimdir. Murabbiy, analitik va klublar uchun yana bir vosita paydo bo‘ldi, xolos. Futbol esa shu qadar tig‘iz va shafqatsizki, bu darajadagi ustunlik uchun axloqiy savollarni ortga surib qo‘yish odat tusiga kirgan.
Bir murabbiy buni juda aniq ifodalagan edi: “Biz hammamiz har qanday, hatto eng kichik ustunlikni ham izlayapmiz.”
Savol shunday: bu poygada birinchi bo‘lib mashinaga ishonganlar g‘olib chiqadimi, yoki eng so‘nggida ham qarorni odam qabul qiladigan jamoalarmi?
