The rapid progress in artificial intelligence (AI) and machine learning has opened unprecedented analytics possibilities in various team and individual sports, including baseball, basketball, and tennis. More recently, AI techniques have been applied to football, due to a huge increase in data collection by professional teams, increased computational power, and advances in machine learning, with the goal of better addressing new scientific challenges involved in the analysis of both individual players' and coordinated teams' behaviors. The research challenges associated with predictive and prescriptive football analytics require new developments and progress at the intersection of statistical learning, game theory, and computer vision. In this paper, we provide an overarching perspective highlighting how the combination of these fields, in particular, forms a unique microcosm for AI research, while offering mutual benefits for professional teams, spectators, and broadcasters in the years to come. We illustrate that this duality makes football analytics a game changer of tremendous value, in terms of not only changing the game of football itself, but also in terms of what this domain can mean for the field of AI. We review the state-of-the-art and exemplify the types of analysis enabled by combining the aforementioned fields, including illustrative examples of counterfactual analysis using predictive models, and the combination of game-theoretic analysis of penalty kicks with statistical learning of player attributes. We conclude by highlighting envisioned downstream impacts, including possibilities for extensions to other sports (real and virtual).

中文翻译：

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游戏计划：AI 能为足球做什么，以及足球能为 AI 做什么

人工智能 (AI) 和机器学习的快速发展为棒球、篮球和网球等各种团队和个人运动开辟了前所未有的分析可能性。最近，由于专业团队收集数据的大量增加、计算能力的增强以及机器学习的进步，人工智能技术已应用于足球，目的是更好地解决涉及分析两个球员的新科学挑战'和协调团队的行为。与预测性和规范性足球分析相关的研究挑战需要在统计学习、博弈论和计算机视觉的交叉点上取得新的发展和进步。在本文中，我们提供了一个总体视角，重点介绍了这些领域的组合如何，尤其是形成了人工智能研究的独特缩影，同时为未来几年的专业团队、观众和广播公司提供了互惠互利。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。形成独特的人工智能研究缩影，同时为未来几年的专业团队、观众和广播公司提供互惠互利。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。形成独特的人工智能研究缩影，同时为未来几年的专业团队、观众和广播公司提供互惠互利。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。同时在未来几年为专业团队、观众和广播公司提供互惠互利。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。同时在未来几年为专业团队、观众和广播公司提供互惠互利。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。我们说明，这种二元性使足球分析成为具有巨大价值的游戏规则改变者，不仅在改变足球比赛本身方面，而且在该领域对人工智能领域的意义方面。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。但也涉及该领域对人工智能领域的意义。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。但也涉及该领域对人工智能领域的意义。我们回顾了最先进的技术并举例说明了通过结合上述领域实现的分析类型，包括使用预测模型的反事实分析的说明性示例，以及点球的博弈论分析与球员属性的统计学习相结合. 我们最后强调了预想的下游影响，包括扩展到其他运动（真实和虚拟）的可能性。