Maraton a umělá inteligence: když AI běží s vámi

Od aplikace k AI trenérovi: logický vývoj

Papírový tréninkový deník už patří minulosti. V době, kdy technologie pronikají do každého aspektu našeho každodenního života, se této proměně nevyhýbá ani běh. Chytré hodinky, strategie rozložení tempa, sledování dat v reálném čase… Tyto nástroje se staly nepostradatelnými jak pro amatéry, tak pro zkušené sportovce. Rozmach koučovacích aplikací je důkazem této digitální proměny. V roce 2024 Barometr běhání od RunMotion Coach uváděl, že ve Francii používá koučovací aplikaci nejméně půl milionu pravidelných běžců. Počet stažení této aplikace od jejího vzniku v roce 2028 výrazně roste. Dnes RunMotion Coach sdružuje komunitu 100 000 aktivních uživatelů a toto číslo každoročně narůstá o 50 %. Tyto platformy lákají svou dostupností a schopností nabídnout podporu podobnou lidskému trenérovi, často za výrazně nižší cenu.

Personalizace plánů, zohlednění časových možností, zařazení doplňkových aktivit, přizpůsobení terénu… Výhod je celá řada. Tato řešení však mají i své limity: vztah bývá někdy neosobní, zpětná vazba standardizovaná a chybí průběžné úpravy v reálném čase.

Tyto nedostatky se nyní snaží překonat koučovací aplikace integrací umělé inteligence. Nástroje na špici vývoje, jako RunMotion Coach, využívají strojové učení k tvorbě průběžně upravovaných plánů přizpůsobených profilu každého běžce. AI analyzuje tisíce tréninků na základě individuálních údajů, jako jsou věk, cíl, frekvence nebo terén, a doporučení neustále zpřesňuje. Každý trénink navíc podrobně vyhodnocuje, včetně času, vzdálenosti a tepové frekvence, aby nabídla kontextovou a personalizovanou zpětnou vazbu k výkonu.

Adaptivní tréninkové plány: vývoj, který stále pokračuje

Umělá inteligence dnes sice vyvolává řadu debat, zároveň ale pomáhá zpřístupnit trénink více než kdy dřív. Amatérský běžec, který nemá rozpočet na trenéra ani placenou aplikaci, si nyní může pomocí nástroje, jako je ChatGPT, vytvořit tréninkový plán zdarma. Ve skutečnosti je však zapojení AI do běžecké praxe stále omezené. „Běžci umělou inteligenci přímo nepoužívají,“ vysvětluje Joseph Mestrallet, datový vědec. „Většina z nich neumí programovat ani pracovat s algoritmy. Ve skutečnosti používají platformy jako Strava, Garmin nebo RunMotion Coach. Ty do svých systémů AI integrují a nabízejí uživateli chytrou zpětnou vazbu.“

Tyto služby využívají data generovaná uživatelem (kvalitu spánku, tepovou frekvenci, míru stresu, vnímanou únavu…), aby mohly tréninkový plán průběžně upravovat. U amatérů je tento přístup už poměrně dobře zavedený, u elitních běžců však nabývá zcela jiných rozměrů.„Na vrcholové úrovni jdeme mnohem dál. Sbíráme data za několik let: hmotnost, podíl tělesného tuku, ale také komplexní ukazatele, jako je vývoj tepové frekvence v reakci na různé podněty. Algoritmus všechny tyto informace zpracuje, vytvoří jedinečný profil a optimalizuje přípravu.“ Podle Josepha Mestralleta je jen otázkou času, než se tyto nástroje stanou standardem i mezi rekreačními běžci: „Pokud AI funguje u elitních sportovců, lze ji přizpůsobit i amatérům. Podle mě to bude realita do dvou let.“

Predikce výkonu: kam až může analýza zajít?

Běh maratonu často znamená usilovat o velmi přesný čas. Typickým příkladem jsou sportovci, kteří chtějí splnit limit na velkou soutěž. S rozvojem umělé inteligence se honba za přesností posunula na novou úroveň. Některé aplikace dokážou poměrně přesně odhadnout, jaký čas může běžec na královské distanci zaběhnout. Algoritmus přitom vychází z údajů, jako jsou VMA, rychlost na anaerobním prahu, tepová frekvence, historie tréninku nebo míra únavy.

Platformy jako Strava, Garmin nebo Coros už tento princip zapracovaly do svých funkcí. Odhady aktuální formy, predikce času, skóre úsilí nebo vytrvalosti… Tyto nástroje pracují s tisíci údajů, zpřesňují své predikce a pomáhají běžcům zamířit k realistickému, nebo naopak ambicióznímu cíli.

Algoritmy jsou stále výkonnější, jejich předpovědi však nejsou neomylné. Počasí, stres, spánek, trávení, bolest… To všechno jsou proměnné, které ani nejsofistikovanější AI nedokáže zcela předvídat. Když se Josepha zeptáme, zda by měl sportovec věřit tomu, co říká AI, na sto procent, odpovídá jednoznačně: „Data jsou dobrá věc, ale nejdůležitější je člověk. AI se také může mýlit! RPE, tedy subjektivně vnímaná náročnost, zůstává zásadní a AI nikdy nedokáže předvídat silnější protivítr, než se čekalo, nebo špatně načasované občerstvení. AI neumí modelovat lidský faktor.“

„Data jsou dobrá věc, ale nejdůležitější je člověk.“

Limity umělé inteligence: co stroj zatím neumí

Navzdory působivému pokroku zůstává umělá inteligence nedokonalým nástrojem, který zatím nedokáže člověka nahradit ve všech oblastech sportovní přípravy. Ještě stále existuje několik překážek, které brání jejímu plošnému rozšíření. Jako první se nabízí neschopnost zohlednit emoční a psychický kontext. AI zatím nedokáže přesně vyhodnotit některé údaje, například psychickou únavu, stres nebo kolísání motivace. Tyto faktory však hrají zásadní roli také v dlouhodobé přípravě na maraton. Nezapomínejme, že AI vychází z dat, která dostává. Pokud se tedy splete senzor nebo hodinky špatně změří tep, může algoritmus nabídnout chybná doporučení.

Data jsou podle Josepha Mestralleta také výchozím bodem některých nebezpečných tendencí: „Spousta amatérských běžců kvůli datům dělá nesmysly. Někteří jim přikládají až příliš velkou váhu. Začíná to být honba za stále vyššími čísly a běžci kvůli tomu riskují zranění… Nezapomínejme, že běh má zůstat radostí a data nebo umělá inteligence jsou nástroje, které nám mají pomoci přípravu optimalizovat, ne přivodit zranění.“

Personalizace je navíc stále nedokonalá. Přestože jsou nástroje čím dál pokročilejší, AI nedokáže zohlednit emoční, osobní ani psychologické faktory. Přehnaná personalizace může naopak člověka uvěznit v neustálé potřebě kontroly, která jde proti radosti a spontánnosti běhání.

Směřujeme k maratonu řízenému stoprocentně daty?

Jakou roli bude mít AI v přípravě běžce za deset let? Dokážeme si představit závodníka, kterého v den závodu kompletně vede umělá inteligence? Co když zítra běžec přestane rozhodovat úplně o všem? O tempu, výživě, nebo dokonce o tom, kdy se napít či zrychlit. V den závodu by teoreticky mohla mimořádně výkonná AI řídit každý aspekt výkonu: strategii tempa s přesností na metr, občerstvování načasované na sekundy, drobné úpravy podle počasí, aktuálních tepových dat nebo vývoje závodu. Běžec by jen následoval pokyny z bezdrátového sluchátka propojeného s hodinkami. Maraton na autopilota. Neztratila by však taková zkušenost svůj smysl? Běh je také o instinktu, pocitech a radosti. Běžíme hlavou, ale také nohama. AI zatím nedokáže číst běžci myšlenky. A možná právě v tom stále spočívá krása sportu.

Debata se otevírá také na jiném poli: na poli technologického dopingu. Je používání vysoce pokročilé AI, která dokáže lépe než lidský trenér optimalizovat trénink, výživu i regeneraci, neférovou výhodou? Odpověď jako obvykle závisí na definici dopingu. Podle Světové antidopingové agentury (WADA) je dopingovým prostředkem nebo metodou taková praktika, která:

• výrazně zlepšuje výkon

• může ohrožovat zdraví

• je v rozporu s etikou sportu.

AI sama o sobě není toxická. Přináší však výkonnostní zisk, někdy značný, a otevírá otázku rovného přístupu. Ne všichni běžci mají prostředky nebo znalosti k používání těchto pokročilých nástrojů. Někomu by to mohlo stačit k označení za „etický doping“. Pro jiné platí, že dokud to není zakázané, jde jednoduše o prostředek ke zlepšení.

Umělá inteligence nepochybně změnila způsob, jakým se připravujeme, regenerujeme a někdy i závodíme. Zároveň trénink zpřístupňuje a více přizpůsobuje jednotlivci. Pocit těžkých nohou, emoce na startovní čáře ani hrdost v cíli však AI nejspíš nikdy nenahradí.