永望镇

前天去了清远恒大世纪旅游城 住了一晚上（就是广州恒大队的训练基地哪儿！），晚上闲着无聊看了一本很薄的（50来页好像）电子书《朝鲜战争中的美军战场空运（Anything Anywhere Anytime : Combat Cargo in the Korean War）》，书的内容不多，有的地方挺有意思。

印象最深的当数里面从头到尾覆盖各个领域的统计数据，包括对人次的统计、空运运量的统计等等。我非常好奇老美会在战况激烈的情况下还会做这种基础工作。不过这一点确实值得学习，只有在有当前和过往数据的支持下，才好做出决策。

然后是美军的作业模式，物流方面类似托盘和标准补给包等，运作方面包括一些单位编制、异地运作等，虽然在现在来看很普通，不过考虑到是60年前发生的战争，还是相当佩服U.S.。

对于老美对统计工作的贯彻执行，我表示要多多学习。

我记得我以前好像写过一篇关于“蒙蒂霍尔问题（The Monty Hall Problem）”的网志，但是现在找不到了。关于这个有奖竞猜的概率问题，2009年9月在《科学世界》杂志看到时，百思不得其解，对我很有冲击。直到现在偶然翻到了Solidot上一个2008年的帖，才在纽约时报的网站上搞懂了原理。

之前没注意到一个条件，以及那个条件意味着什么，那就是——主持人知道哪个门里有奖品。在这个前提下，这个概率问题才成立。NYtimes的Flash游戏解释得很清楚，我截个图。

《这个杀手不太冷》、《星球大战》、《黑天鹅》里的小女孩，是个科学家？

娜塔莉·波特曼是个科学家！

说实话，我羡慕妒忌恨啊！名校毕业、会说六国语言、曾任客座教授，深深地打击了我……在看到这则信息之后，我老实起来啦……要努力啊

世界杯之后在NGA上看到一帖，是关于足球比赛里如何测量球员跑动距离。文中提到了法国的数据公司SUP（Sport Universal Process），利用摄像机记录比赛全程并用计算机软件分析最后将数据提供给客户。这是一个将复杂系统量化的鲜活例子，我比较感兴趣，于是上网搜索相关的资料。

不过网上关于这方面的资料貌似比较贫乏，至少中文资料如此，这应该是因为中国联赛里面没有应用到类似的系统所致的吧（？）。还好，机缘巧合之下找到了一本2005年出版的比较系统地介绍足球比赛分析方面信息的书籍《Handbook of Soccer Match Analysis:A Systematic Approach to Improving Performance》。

里面介绍了足球比赛分析系统的发展，包括Manual Notation System（目前仍大量才用）、Computerised Match Analysis （包括面向教练组的Notational analysis 和面向体能教练的Motion Analysis）。

Manual Notation System 因为门槛低，不需要很高端设备和复杂知识支撑，只需要在适当的时间、有目的地对某些数据进行记录，所以得到普遍使用。不过很明显地，对于奔跑距离这种数据，手工是无法统计的。

Computerised Match Analysis 有多种系统存在，而且根据我对书本已经网上对现有系统的一些信息的对比，可以看出这些系统正在不断改良、进化。书中描述的系统，包括使用数个摄像机拍摄比赛然后用计算机分析视频，分析出各个球员的运动数据的Video Analysis Technology；使用源于军事应用的雷达系统，球员、裁判和球都佩戴/内置特殊薄片，以此进行捕捉分析的Radar Technology；貌似还有应用GPS的技术。然后网上的信息显示现在的系统还应用了热成像摄像机等的技术。

（图：软件捕捉视频中球员的位置）

（图：雷达）

刚才说的是捕捉球员移动、统计数据的模块，之后的信息加工以及分析、统计等模块的原理原理大致应该是相通的。有一点值得注意的是，这些系统也没有到达非常智能化的水平。比如说，计算机就判断不了头球、争抢、犯规等信息，需要人工在时间轴上手动/语音录入等添加，这样才能供计算机后续的统计分析工作。

（图：将各事件添加到时间轴上）

（图：工作人员在手工录入）

数据统计、分析肯定应用到了大量逻辑、算法以及数据发掘技术，这些技术在足球比赛分析领域以为已经被大量应用，不需要额外介绍了。书中提及了大量案例（Scenario），比较形象地描述了如何将这些系统以及导出的信息应用于战术、训练和体能训练等，对足球感兴趣的人值得看一下，看了就能当教练了 。

书里还有大量的实用表格和统计示例，挺好的。以前玩实况的时候我就老在想，实况里提供了好多统计数据，其实实况就是个很不错的模拟系统，是否能将实况用于足球研究方面呢。

（图：分析界面之一，其实跟玩游戏真的非常类似）

看完这本书后，除了对足球比赛分析的技术、统计学在这方面的应用有了些了解，看了眼界，其它没啥收获啊……

BTW: 书里提到数据显示一个球员一场比赛应该能“移动” 8-13km。足球比赛里跑10公里是这么累的啊？好久没踢球啦。

另，Google books 上有在线版本免费观看，我是在别的地方下载了PDF在Kindle上看的。

在gamasutra上看到一篇关于如何让AI“放水”的游戏设计文章，有点意思。

作者先是探讨了通过降低电脑运算能力来限制其AI水平，不过得到的结果是AI会犯“不是正常人会犯的错误”，这样就很不现实了。所以作者提出了一个疑问 “Design or Code? ” AI的“放水”应该通过规则实现还是通过编程水平实现（这里译成中文有点偏离原意，还是直接看英文好）。

答案当然是通过Design啦。于是作者又提出了一些想法，比如定一些条件来限制电脑的发挥；让电脑故意让玩家取得优势，而且做得很自然，让玩家感觉不到被防水了，从而能让电脑AI计算能力全开的情况下依然让玩家有势均力敌的感觉，等等。
摘录文章里两段话：

By reducing the amount of computation, we create an AI opponent that is trying to win, but has been crippled in a way that leads to unrealistic gameplay. But does the player actually care about what is going on under the hood? What if we don’t cripple our AI, but instead let it play at full strength, but have the AI deliberately throw the game?

In a shooter, the enemy aliens should not simply randomly break from cover — they should sometimes break from cover when the player is close to them and panning toward them. They should "accidentally" throw themselves into the line of fire to make the game more interesting.

忽然发现，未来战士已经离我们不远了…看链接

在solidot上看到一则报道：

Ubuntu 8.10 Intrepid Ibex 特性冻结

OwnLinux.cn 写道 “Ubuntu 的下一发行版 Ubuntu 8.10 Intrepid Ibex 的特性已经冻结。至此，Ubuntu 8.10 的开发人员将不再会添加新的特性，软件包以及API。剩下的开发工作都将围绕着这些已经定下来的特性展开。Ubuntu 8.10 Intrepid Ibex 的正式版将在今年10月30号发布。”

我感兴趣的不是新闻里报道的Ubuntu，而是”特性已经冻结”和”剩下的开发工作都将围绕着这些已经定下来的特性展开”这两句话。我的情况是，一直以来我都在不断学习，新的知识总是不断的涌入，我也不时会有新的想法产生，但是这些没有在我的实际生活和工作中发挥出预期中的效果–本应该是很巨大的效果！而且不断的更新的东西有可能是我正在学或已学的知识的替代品，是否更新到新的知识会让我产生困惑，而升级的过程也是不产生任何效益的，还有可能学着学着又有更新更好的知识出现，让我陷入一个恶性循环。此外，不断学习新的知识会对我的思维产生很多干扰。仔细想来，这就是*吸收*的问题。但是这吸收问题是老生常谈，怎么操作呢？

这则报道在这个问题上对我有所启发。有意识地暂停学习，整理一下之前学到的东西，将它们付之实际，待能学以致用后，再继续学习新的知识，这是否可视为一种”吸收”的实际操作呢？事实上，在以前我也偶有这样的体验，应该可行吧？

北京奥运的开幕式搞得还真不错，很有特色，视觉效果也很赞，想法新颖（特别是开始那个大脚烟花），比我预想的要好很多很多，值得称赞。加上最近电视信号很清晰，简直是DVD的画质，这个开幕式看得很爽。等出来了正版DVD要买张收藏。

（开幕式当天Google的LOGO，不错不错）

言归正传，从此次开幕式就可以看到此次奥运会依旧涉及大量的科学，而且肯定有过之无不及。单是水立方的背后就大有文章，何况其它各个领域。所以，本次奥运会我要好好关注一下奥运会涉及的科学知识。（不过这科学类文章都是洋洋洒洒几万万字的东西，特别是鸟文的，真要命呀 囧）

简单找了几个奥运科技类网站，以后不断补充：

科学松鼠会（科学类BLOG，最近发的都是奥运相关的科学文章）；
奥科委网站（貌似是官方网站）；
搜狐的；
新浪的；
CNET的

国外网站暂时或缺，但计划主要以国外网站为资料源，因为技术含量比较高，覆盖范围也比较广。

终于在Webleon上找到了我一直在寻找的软件服务–跟踪和统计本机软件使用情况的网络软件，RescueTime和Wakoopa！谢谢Webleon！我在很久以前听说过这类型的软件，但是当时没有记住，然后再找就再也找不到了。要是我没看到Webleon这篇网志，能不能找到这些软件还是未知之数呢！

对于经常使用电脑的人，我一直想知道我到底把时间都浪费在了什么地方。但是苦于没有专门的统计方法，所以只能从主观上感觉。感觉通常是不准确的，甚至是错误的，这样行不通。正如RescueTime homepage上的话–”You can’t manage what you don’t measure.” 深表赞同。

所以能找到这两款网络软件，我真的得感谢这些开发团队和Webleon（我在Webleon上留言感谢，但是他的Blog的留言系统很不友好，屡次不能成功留言，遂放弃）。

Wakoopa侧重于简单易用、以SNS为卖点，RescueTime侧重于专业统计、团队管理为卖点。可以说两者方向非常不同，都非常有特点。老外在数据统计方面真是铆足了劲。

事实上我很佩服老外。我在看过一系列他们的科普读物后，被他们以数据和证据说话的这种深深根植在他们社会中的思想拜服了。在工作后更是加深了对这一思想的肯定。某人说过一句话–”统计＋现场，现场用于解决较浅显的问题，统计用于解决较深层次的问题”。要在工作上超越平庸的日常事务，就必需使用统计的思想才能解决更高层次的问题。我的感觉是，生活中统计学真是无处不在，老外更是这方面的好手，能在让人完全感觉不到可以跟数据模式等等扯上不关系的地方，用一系列科学的方法挖掘出有用的信息。这也是我从大学开始热衷的主题–”无序->有序，感性->理性，表象->数据”，这就是真理。

现在的我虽然有意识地按照这个思路做事，但是实话说，甚至离初步运用都尚有一段距离。所以我需要从各个方面，有意识地一步一个脚印地前进。Wakoopa和RescueTime就是其中重要的一步。

P.S. 1.工作后，感觉统计学在工作上的运用的难点是–”历史数据”和”数据的收集”。

P.S.2.在我右击它的logo想获取它的图片地址贴在这篇网志上时，它的logo位置弹出了一个小框框，上面除了有size更大的logo外，还写了一句”Want to grab our logo? Try this one:” ，Wakoopa想得真细心

《11 innovation lessons from creators of World of Warcraft》这篇文章列举了11个贯彻于魔兽世界开发和维护中的理念。其中第8项，”8. STATISTICS BOLSTER EXPERIENCE”明确了暴雪通过统计来调整游戏的平衡性。我对于暴雪的设计理念和手段以及玩家如何在游戏中通过统计和其它科学手段分析和提高游戏水平都很感兴趣。WoW提供的开放性已经庞大的高素质的玩家团体为WoW的不断改进提供了无穷无尽的力量，可以说暴雪的设计非常非常出色（尽管也吸收了很多其它作品的特点）。这里是Solidot的介绍。

试着翻译了一部分。Bloster这里应该怎么翻译才对呢？ =.=

6.经常犯错很重要
“大型软件开发公司的其中一个秘诀是’经常失败，速度失败’，”Wartenberg说。

Alan Mullaly带领Boeing Commercial Aircraft的时候说：”我们庆祝犯错、把错误公开，因为我们没法修复连我们自己都不知道的错误。”

为了表示出Blizzard对这个政策的贯彻实施，CEO Morhaime和其他主管列举了一系列被Bilzzard砍掉的曾在开发的游戏：Nomad, Raiko, Warcraft Adventures, Games People Play, Crixa, Shattered Nations, Pax Imperia, and Denizen。

“我们不能百分之一百的知道哪个游戏会成功，所以我们砍掉所有进行的不顺利的游戏，”Morhaime说。

知识产权律师St.George说：”失败是成功之母，许多成功的公司和CEO都知道他们最大成功来源于失败。从失败中学到的东西是公司迈向下一个创新的垫脚石。”

8.统计玩家的体验

“Blizzard的商业模式必须聚焦在创新和玩家行为上，”the AEA high-tech trade group in Orange County的行政主管Don Hicks说。”我知道他们找到了监控和测量玩家行为的方法，而且描绘出一个创新方法。”

当Blizzard的游戏设计者尝试找出游戏需要改进的地方时，他们需要的东西不仅仅是个人的游戏体验和其它玩家的评价。

统计学也帮助Blizzard找出让游戏更有可玩性的办法。

Brack说，许多统计数据是自动生成的，比如什么玩家被什么怪物杀得最多、什么怪物被玩家杀得最多，等等。

这样有利于游戏设计者判断游戏里各种各样的怪物和角色的职业是否真正平衡。