AI技术可以在体育健康领域发挥重要作用，为运动员、教练、医疗专业人员和普通健身爱好者提供支持。以下是一些AI赋能体育健康的途径：
运动表现分析：AI可以分析运动员的动作和表现，提供技术改进的建议，帮助提高运动技能。
训练计划优化：基于运动员的体能数据、历史表现和目标，AI可以设计个性化的训练计划。
伤病预防和管理：通过分析运动员的运动模式和生理数据，AI有助于预测和预防潜在的伤病。
营养建议：AI可以根据运动员的身体状况、训练强度和营养需求，提供定制化的饮食建议。
康复辅助：AI技术可以辅助运动员的康复过程，通过监测康复训练的效果并提供调整建议。
心理健康支持：AI聊天机器人或应用程序可以提供心理支持，帮助运动员管理压力和焦虑。
比赛策略制定：AI可以分析比赛数据，帮助教练制定比赛策略和战术。
健康监测和预警：可穿戴设备结合AI技术，能够实时监测用户的生理指标，如心率、血压等，并在异常时发出预警。
虚拟健身教练：AI驱动的虚拟健身教练可以提供个性化的健身指导和激励，帮助用户保持锻炼习惯。
智能场馆管理：AI技术可以优化体育设施的管理，如智能照明、能源管理、人流监控等。
观众体验提升：AI可以增强体育赛事的观众体验，例如通过虚拟现实(VR)、增强现实(AR)技术提供沉浸式观赛体验。
运动科学研究：AI可以加速运动科学研究，通过分析大量数据来发现新的训练方法或健康趋势。
药物检测和反兴奋剂：AI有助于提高药物检测的准确性，支持反兴奋剂工作。
社交互动和社区建设：AI可以帮助建立运动社区，促进运动员和爱好者之间的交流和互动。
辅助残奥运动员：AI技术可以为残奥运动员提供辅助工具和训练支持，帮助他们更好地参与体育活动。
通过这些方式，AI不仅能够提升运动员的表现和训练效果，还能够促进普通人群的体育参与度和健康水平，同时为体育赛事和活动的组织提供支持。
具有讽刺意味的是，创建专门从事诸如医疗保健这样的特定领域的AI可能比创建更接近HAL 9000的东西——具有跨领域的典型人类水平知识——更容易。实际上，我们更需要特定领域的专家AI，而不是一个能做任何普通人能做的事情的全能AI。我预计不仅会创造一个专家AI，而且会创造许多专家AI，它们在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，以便在需要时这些模型可以提供第二个（或第三个、第四个）意见。同时，我们必须将AI从其在线基础上摘下，并将其投入到原子的世界中。我们应该让我们最熟练的人类专家配备可穿戴设备，以收集微妙的、现实世界的互动，供AI学习，就像我们即将崭露头角的学术和行业明星一样。解决健康和医学领域最复杂和不确定的问题在位元的世界中根本不存在。
必须让这些专家AI接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。但AI的黑盒性远不如大众想象中的那么强；我们今天依赖的人类决策，正如我以前[指出的](https://www.nytimes.com/2018/01/25/opinion/artificial-intelligence-black-box.html)，可以说更加不透明。我们不能因为对传播人类偏见的恐惧而限制我们探索AI如何帮助我们民主化我们的人类专家知识的意愿，而这些专家是不幸地无法扩展的。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家AI可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情；即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家AI可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。
除了医疗保健领域，我们已经开始看到其他专门为协助特定任务而设计的AI驱动工具和教练的出现。例如，[InterAlia](https://interalia.vcflab.org/)可以帮助你搭配一套服装，[Prodigy AI](https://ai.prodi.gg/)可以为你提供职业建议，而[Poised](https://www.poised.com/)可以提升你的沟通能力。相信有一天，我们每个人都会拥有一个理解我们生活独特背景的个性化聊天机器人，并不是一件离奇的事情。当面临生活变化——比如离婚、上大学或生孩子——我们将能够以最有共鸣的方式得到建议。我们还可以寻求支持或指导，以实现我们试图达到的目标，无论是更多地锻炼还是改善我们的财务状况。