ຢູ່ຫວຽດນາມ, ການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນ 4 ກິລາ ສຳຄັນຄື ຍິງທະນູ, ຍິງທະນູ, ເທຄວັນໂດ ແລະ ມວຍ ສັນຍາວ່າຈະສ້າງການປ່ຽນແປງອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນວິທີການຝຶກຊ້ອມ ແລະ ແຂ່ງຂັນໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້.
ທິດທາງທີ່ຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ບັນດາປະເທດກິລາຊັ້ນນໍາເຊັ່ນ: ສະຫະລັດ, ຍີ່ປຸ່ນ, ເກົາຫຼີໃຕ້ແລະຈີນໄດ້ນໍາໃຊ້ AI ມາດົນນານໃນການວິເຄາະເຕັກນິກການແຂ່ງຂັນ, ປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງນັກກິລາ, ຄວບຄຸມໂພຊະນາການ, ສ້າງໂຄງການຝຶກອົບຮົມແລະສະຫນັບສະຫນູນການຟື້ນຕົວຫຼັງຈາກການບາດເຈັບ. ໃນອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້, ໄທແລະສິງກະໂປຍັງເປັນປະເທດນຳໜ້າໃນການທົດສອບຕົວແບບຂອງການເຊື່ອມໂຍງເຕັກໂນໂລຊີເຂົ້າໃນການຝຶກຊ້ອມກິລາ.
ຄູຝຶກນັກກິລາເທຄວັນໂດໄວໜຸ່ມແຫ່ງຊາດ ຮ່າທິຫງວຽນ ແບ່ງປັນວ່າ: ເກືອບ 1 ທົດສະວັດຜ່ານມາ, ເມື່ອຍັງເປັນນັກກິລາ, ນາງໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມການຝຶກຊ້ອມຢູ່ ສ.ເກົາຫຼີ ດ້ວຍນັກກິລາສຳຄັນຈຳນວນໜຶ່ງ. ມັນແມ່ນຢູ່ທີ່ນີ້, ເມື່ອນາງເຂົ້າເຖິງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນໃນກິລາຄັ້ງທໍາອິດ, ນາງໄດ້ຮຽນຮູ້ຢ່າງແທ້ຈິງວ່ານາງມີຄວາມອົດທົນຫຼາຍປານໃດໃນເວລາທີ່ແຂ່ງຂັນໃນລະດັບສູງ.
ໃນສະພາບການທີ່ນັບມື້ນັບມີການແຂ່ງຂັນຢ່າງດຸເດືອດຢູ່ບັນດາເວທີປາໄສໃຫຍ່ຄືງານກິລາໂອລິມປິກ ຫຼື ASIAD, ການຕັດສິນໃຈຂອງຫວຽດນາມ ໃນການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນການຝຶກຊ້ອມກິລາແມ່ນມີຄວາມສົມເຫດສົມຜົນ. ໃນໄລຍະຈະມາເຖິງ, ຄະນະບໍລິຫານງານກິລາຫວຽດນາມ ໄດ້ລົງນາມໃນສັນຍາຮ່ວມມືໄລຍະ 2025 – 2030 ກັບບໍລິສັດ Dreamax ໃນການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນການຝຶກອົບຮົມ, ຄຸ້ມຄອງ ແລະ ໄປເຖິງວົງການແຟນບານ.
ຕາມທ່ານ ຮວ່າງກວາງວິງ, ຫົວໜ້າກົມກິລາທີ່ມີຜົນງານສູງ (ກົມກິລາຫວຽດນາມ), 4 ກິລາທີ່ຄັດເລືອກມາປະຕິບັດການທົດລອງລວມມີ: ຍິງ, ຍິງທະນູ, ເທຄວັນໂດ ແລະ ມວຍ, ລ້ວນແຕ່ຕ້ອງໃຊ້ເຕັກນິກສູງ ແລະ ຊັດເຈນ, ແມ້ແຕ່ຄວາມຜິດພາດເລັກໜ້ອຍກໍ່ສາມາດກຳນົດຄວາມສຳເລັດ ຫຼື ຄວາມລົ້ມເຫຼວໄດ້. ການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນກິລາເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍວິເຄາະສາຍຍິງ, ຈັງຫວະ, ທ່າປ້ອງກັນ ແລະ ອື່ນໆ, ແຕ່ຍັງໃຫ້ຕົວຊີ້ວັດການຝຶກຊ້ອມທີ່ສາມາດປຽບທຽບກັບມາດຕະຖານສາກົນໄດ້.
ໂດຍຜ່ານເຊັນເຊີ, ວິດີໂອ, ອຸປະກອນຕິດຕາມທາງຊີວະພາບ ..., ຂໍ້ມູນຈະຖືກເກັບກໍາແລະປຸງແຕ່ງເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາການຝຶກອົບຮົມທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບນັກກິລາແຕ່ລະຄົນ. ຍ້ອນແນວນັ້ນ, ຄູຝຶກສອນມີພື້ນຖານ ວິທະຍາສາດ ຫຼາຍຂື້ນເພື່ອປັບຍຸດທະວິທີ ແລະ ວິທີການຝຶກຊ້ອມ, ໃນຂະນະທີ່ນັກກິລາສາມາດຕິດຕາມຂະບວນການພັດທະນາຂອງຕົນເອງຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ.
ປະຊາຊົນຍັງເປັນປັດໃຈຕັດສິນໃຈ
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເພື່ອໃຫ້ລະບົບນີ້ປະຕິບັດໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຖານຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ພຽງພໍ, ເລິກພຽງພໍແລະມາດຕະຖານແມ່ນຈໍາເປັນ. ນີ້ກໍ່ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍໃຫຍ່ສຳລັບກິລາຫວຽດນາມ, ເຊິ່ງຫຼາຍວິຊາການຍັງດຳເນີນໃນແບບດັ້ງເດີມ, ຍັງຂາດອຸປະກອນ, ຊັບພະຍາກອນມະນຸດດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ພິເສດແມ່ນຍັງຂາດປະສົບການໃນການປະສານສົມທົບລະຫວ່າງວິຊາການ (ລະຫວ່າງແພດສາດ, ກິລາ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ).
ຕາມທ່ານຫົວໜ້າຄະນະບໍລິຫານງານກິລາຫວຽດນາມ ຫງວຽນວັນຮ່ວາງວຽດ ແລ້ວ, ໃນໄລຍະຈະມາເຖິງ, ອຸດສາຫະກຳຈະສ້າງຂໍ້ມູນນັກກິລາ, ເຊື່ອມໂຍງກັບທ້ອງຖິ່ນ, ຊ່ວຍຄູຝຶກຕີລາຄານັກກິລາຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມປາຖະຫນາ, ຜູ້ຈັດການຍັງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງ, ລວມທັງຄຸນນະພາບແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນນໍາເຂົ້າ. ຖ້າຂໍ້ມູນບໍ່ສະທ້ອນເຖິງປັດໃຈຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນສະພາບທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ປະຫວັດການບາດເຈັບ ... ຂອງນັກກິລາ, AI ສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຕ້ານທານ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ບັນຫາຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນຍັງເປັນບັນຫາທີ່ຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ເປັນພິເສດ. ແຕ່ລະດັດຊະນີຂອງສະພາບຮ່າງກາຍຂອງນັກກິລາ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການແຂ່ງຂັນແມ່ນຊັບສິນສ່ວນບຸກຄົນແລະແຫ່ງຊາດ. ຖ້າບໍ່ໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ມັນສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານກົດຫມາຍ. ຖ້າຫາກວ່າຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບດັດຊະນີ cardiovascular, reflexes, ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມຫຼືຈຸດປະສິດທິພາບໄດ້ຖືກຮົ່ວໄຫລ, ນັກກິລາອາດຈະມີຄວາມເສຍປຽບກັບ opponents ຂອງຕົນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ບໍ່ວ່າລະບົບ AI ຈະມີຄວາມກ້າວຫນ້າແນວໃດ, ມັນບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຖ້າບໍ່ມີທີມງານຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ບໍ່ພຽງແຕ່ຄູຝຶກສອນແລະນັກກິລາ, ແຕ່ຍັງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນເຕັກໂນໂລຢີ, ທ່ານຫມໍກິລາແລະຜູ້ຈັດການຕ້ອງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມຂະບວນການປະຕິບັດງານແລະການຂຸດຄົ້ນເຕັກໂນໂລຢີ. ການສ້າງກໍາລັງນີ້ເປັນຄວາມຕ້ອງການບັງຄັບຖ້າຫາກວ່າໂຄງການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ຕ້ອງການໄປເກີນຂອບເຂດຂອງ "ການເຄື່ອນໄຫວ" ແລະກາຍເປັນເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ແທ້ຈິງ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຜູ້ຈັດການຕົກລົງເຫັນດີວ່າໃນຂະນະທີ່ AI ມີຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຄໍາແນະນໍາທີ່ສະຫລາດ, ມັນແມ່ນຄູຝຶກສອນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະນັກກິລາທີ່ຕັດສິນໃຈວິທີການເຂົ້າເຖິງແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນ.
ທ່ານ ຮວ່າງກວກວິງ ໃຫ້ຄຳເຫັນວ່າ: “ແຜນການຝຶກອົບຮົມທີ່ AI ແນະນຳອາດຈະເປັນທາງທິດສະດີ, ແຕ່ໃນພາກປະຕິບັດ, ບັນດາຄູຝຶກຕ້ອງປັບປ່ຽນໂດຍອີງໃສ່ສະພາບຮ່າງກາຍ, ຈິດໃຈ, ນິໄສ ແລະ ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງນັກກິລາແຕ່ລະຄົນ.
ທີ່ມາ: https://hanoimoi.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-the-thao-thanh-tich-cao-hua-hen-buoc-chuyen-lon-708890.html
(0)