史蒂芬．史密斯徘徊在桿弟的建議和他自己的判斷之間難以取捨。桿弟明確建議他使用6號鐵桿，但是差點7.4的史密斯卻認為5號鐵桿更合適。最後他捨棄桿弟的建議，決定放手一搏。
5號鐵桿距離多了半號，小白球落在樹根旁，吞下令人憤怒的6桿。桿弟比史蒂芬．史密斯更瞭解他自己。
但是在走向下一洞開球台途中，桿弟既未嚴加斥責，也未好言安慰。事實上，這位桿弟不良於行，既非男性，也非女性，而是智慧型手機中名為Arccos Caddie的高爾夫app。資料庫中儲存7,000萬筆擊球資訊以及3億6千8百萬筆地理位置數據，Arccos Caddie基本上可以掌握任何一位球員在天氣狀況下自任何一座球場的任何球位的任何擊球狀況。
這就是大數據之於高爾夫的應用，將徹底改變高爾夫的未來。
自從鉛筆發明以來，高爾夫就和數字結下不解之緣，大數據和人工智慧出現之後，高爾夫將變得比以往更聰明。從球員、球場經理人到球具製造者，大家都變聰明了。大數據的衡量和分析，最終將改變高爾夫的每個層面。
拜電腦科技突飛猛晉之賜，人工智慧廣泛應用各種形式的企業行銷，幫助Amazon瞭解個別消費者喜歡訂購何種廠牌衛生紙，或是幫助Netflix將最適當的影片送到個別消費者的眼前。人工智慧是超級電腦打敗世界棋王的關鍵，也是GPS系統的驅動者，不久的將來還將取代你坐上汽車的駕駛座。
數字從不說謊是人工智慧堅定不移的信念，目前進軍高爾夫同樣大展身手，卓然有成。除去汗牛充棟的文字和影像，高爾夫基本上是一種數字的運動，而且數量龐大，標準大數據格局，PGA巡迴賽的ShotLink系統就是最好的例子之一。該系統區分653個統計項目，記錄每一位選手每一次擊球資訊，包括預測性質的桿數利得數據。
過去這種層級的統計數據是職業選手的專利，但是最近越來越多高爾夫app開始追蹤記錄一般球友的打球數據。Arccos和Game Golf所開發的app一共追蹤記錄將近300萬個球局和超過2億5千萬次擊球，提供業餘球友詳盡的擊球數據。儘管高爾夫才剛開始探索大數據的領域，但是前景可期。
「高爾夫是最注重數據的運動之一，」Game Golf創辦人兼執行長約翰．麥奎爾(John McGuire)說。「我們的工作就是匯整分析這些數據，然後善加利用。」
Arccos在今年五月跨出高爾夫大數據革命最重要了一步，和Microsoft攜手合作，利用微軟Azure雲端演算平台推出Arccos Caddie。Arccos 360系統利用內建於每一支球桿握把的感應器，透過智慧型手機記錄每一次擊球數據。Arccos app可免費下載，Arccos Caddie則需付費使用。目前Arccos Caddie只能建議開球所使用的球桿，因為礙於高球規則，Arccos Caddie只能在球局開始前做出建議。如果Arccos Caddie在球局進行間做出建議，例如上果嶺擊球應該使用的球桿，就會觸犯規則14-3的規定。
「高爾夫仍然是講求技巧和判斷的運動，任何會使球員不當得利或減損判斷力的裝置都不足取，」USGA資深規則總監湯瑪斯．佩格爾(Thomas Pagel)說。「綜合兩個以上的資訊點做出建議，等於剝奪球員的判斷力，這才是問題所在。」
高爾夫主管當局擔心電腦資訊終將取代人類的思考判斷。理論上，Arccos Caddie所執行的工作都可以由人類完成，但是速度望塵莫及。舉例而言，Arccos Caddie不僅分析某一位球員的擊球資料，還同時比對系統中每一位曾經打過該球洞的球員的擊球資料。Arccos Caddie根據GPS資訊、天氣預報和地形圖，透過特殊的演算法準確預測地形、風勢和溫度對擊球的影響，即時顯示選桿建議、成績預測、使用該球桿平標準桿的機率，以及開球或上果嶺成功率。這些複雜的運算都在三秒鐘之內完成。於是史密斯打175碼第14洞時，Arccos Caddie建議用7號鐵桿開球，順利功上果嶺的機率是45%，擊球距離不足的機率是29%，失誤在果嶺左側或右側的機率是19%。
「Arccos Caddie的資訊量正快速累積當中，它對高爾夫資訊的分析研判已遠遠超越人類集體智慧，」Arccos共同創辦人和執行長薩爾．塞伊德(Sal Syed)說。「機器學習的發展一日千里，就連發明者都難以掌控。」
所謂機器學習，就是讓機器擁有學習能力，能夠建立自己的「智慧」，進而在真實世界中進行推論、預測、分類或是分群等動作，而這一切都是立基於大數據的運用之上。以現實生活來舉例，郵件伺服器可以透過機器學習來學會判斷一封信是否為垃圾郵件，學習的資料就是過往大量的郵件，以及手動標記哪些信是垃圾信，讓郵件伺服器愈來愈有能力主動地判斷一封新信件是否為垃圾郵件，這就是機器學習的應用之一。
「機器學習以很快的速度進行複雜的運算過程，」俄亥俄州立大學資訊傳譯分析專家拉格胡．馬其拉助(Raghu Machiraju)說。「沒有任何一個數學模型可比以明確的告訴在某一洞該用某一支球桿，因為變數實在太多。於是科學家仿照人腦的運作方式計算海量資訊，過程其實和人類的學習方式大同小異。」
數據科技家傑若米．霍華德(Jeremy Howard)兩年前就已宣稱，人工智慧在若干癌症案例的診斷已優於專科醫生。「我們現在知道，電腦可以學會做一些人類做不到的事情…電腦累積越多『智慧』，越能創造出智慧更高的電腦，開創前所未見的新世界。」
這正是高球規則此時此刻所面臨的困境。大數據分析不但可以幫助球員瞭解每一支球桿的擊球距離和績效，還可以鐵口直斷，一位差點25的球員在一個短par-4洞，使用3號混血桿開球的平均成績比使用1號木桿開球減少半桿，即便3號混血桿的擊球距離少了42碼。這是否會使該球員不當得利？佩格爾表示，高爾夫主管當局希望保持高爾夫策略研擬的人為判斷成份。
「資訊會如滾雪球般快速累積，」佩格爾說。「這將對高爾夫運動帶來何種轉變。高球規則不應被視為科技和創新的絆腳石，而是為高爾夫運動的未來發展提供明確架構，並確保機器不會凌駕人腦。」
這是一個資訊爆炸的時代，這一代人一個早上所消化的資訊量已超過一個世紀前的老祖先們一輩子的總合。所以實在很難清楚區分高爾夫資訊的取捨。
「資訊的累積和分析越來越有效率，」Microsoft運動科技工程總監邁克．道尼(Mike Downey)說。「重點不在於使高爾夫變容易，而是更有效率地使用你的時間。高爾夫在這方面遠遠落後其他運動。我知道高爾夫主管當局對於科技幫助每一位球員成績突飛猛進有所保留，不過這是無法扼阻的趨勢。」
或許是也不是。高爾夫資訊不只對一位球員的成績，也對他享受打球樂趣的方式，帶來深遠的影響。大數據分析、人工智慧和機器學習只要運用得法，都會讓更都人對高爾夫產生興趣。大數據分析和機器學習已運用於球場維護、運動行銷和球具設計。就連Arccos和Game Golf app的高爾夫社群串聯都少不了大數據分析。這兩款app已經可以讓全球各地的球員同時在所有球場進行虛擬比賽，並且能夠互傳簡訊解釋如何打上一洞。
「引進微軟Azure雲端演算平台使得高爾夫能夠與時俱進，」塞伊德說。「如果高爾夫抗拒改變，就很難融入現代人的生活。防賭大數據和人工智慧之於高爾夫的運用，不無開倒車之嫌。」
回到史密斯先生試用Arccos Caddie的心得。他很快就開始仰賴這款app冷硬的數字分析，對於它所建議的球桿，有時深表讚許，有時不以為然。3號木桿擊球落入障礙區之後，史密斯打趣道：「我現在對它感到有點失望。」
不過史密斯對這款app基本上還是抱持肯定態度。「我打算下個星期帶著它遠征Myrtle Beach，」他說。他也希望Arccos Caddie能建議該使用哪支球桿上果嶺，由於是在開球失誤之後。
塞伊德表示Arccos Caddie會陸續推出擴充功能，不過目前明顯未獲得USGA的背書。塞伊德攪盡腦汁終於找到解決之道：「高球規則從未明確定義桿弟必須是人類，所以這方面或許有漏洞可鑽！」
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