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如何將人工智能應用到籃球領域？
NBA達拉斯獨行俠隊老板馬克·庫班：“現在的經濟是這樣一種經濟，有些部分有人工智能，有些部分沒有。因為成功應用人工智能并不便宜，也并不容易。因此請小心這樣說的人，他們會說，‘我這里有杰出的人工智能領域的人才，只花一點錢我們就可以把人工智能應用到您的公司里。或者說，‘快投資吧，因為我這里有來自MIT（麻省理工學院）的員工。’人工智能并不是這樣的，與數據和處理相關的成本是巨大的。亞馬遜、網飛、Unity、蘋果等公司，這些公司花了十年，甚至在某些情況下花了更長的時間，在人工智能的研究上，并投入了數十億美元，但對于美國Inc.5000強企業來說，就很難完全應用人工智能。并且我建議，當你嘗試通過人工智能中做某事時，你要多加注意。因為無論你認為你的預算是多少，研究人工智能都可能會花到你預算的10倍。
同時，僅僅因為某些東西使用了人工智能，并給了你回應或結果，并不意味著它們是正確的。人工智能需要時間來學習，它需要隨著時間來變得更加智能。因為它很昂貴，公司想要應用它會很難。而不是簡單地說，‘哇這是人工智能，那它一定是對的，我要把所有錢都投在這上面。’所以你不僅需要知道人工智能，還需要非常了解它。并非所有的人工智能都是開箱即用的，但是你必須開始考慮未來，考慮如何開始應用人工智能，但要謹慎行事，并且注意成本。
我們從未在籃球領域停止使用人工智能。我們會嘗試創建一種預測算法，該算法可以接收比賽視頻，或者實時捕捉比賽視頻。并通過計算機視覺，通過機器學習或深度學習，通過姿態估計對視頻進行處理，并嘗試預測接下來會發生什么。如果這正在發生，那么我們尚未考慮到但可能會發生的事情有什么？或者一場比賽中有哪些要素需要被考慮？
我舉一個具體的例子。在比賽防守時我們需要覆蓋多大的空間？如何構造防守陣型，從而使對手每回合得到的分數減少0.1或0.2？接下來我們會考慮球員的速度，并且把它和球員的進攻能力進行比較，我們該如何權衡利弊？所有這些都是我們正在研究的機器學習分析的一部分。
我再舉一個達拉斯獨行俠隊的例子。當比賽恢復，我們希望重新出售季票時，我們該使用什么樣的客戶識別方式，從而讓我們最有可能找到想持有季票的人？想持有季票的人是喜歡花的人嗎？ 是喜歡花、喜歡喝茶、還坐公交車的人嗎？我們在找尋所有這些特定要素，以便去創造一種客戶識別方式，這種方式能夠讓我們決定在哪里尋找下一個客戶，哪個客戶最有可能買季票。”
