Игры футбол головами премьер лига. Игры футбол. Мы с приятелем вдвоём…
Быть человеком куда проще, чем создать человека. Возьмите, к примеру, процесс игры в мяч в детстве с другом. Если разложить эту деятельность на отдельные биологические функции, игра перестанет быть простой. Вам нужны датчики, передатчики и эффекторы. Вам нужно рассчитывать, как сильно бить по мячу, чтобы он сократил дистанцию между вами и вашим компаньоном. Вам нужно учитывать солнечные блики, скорость ветра и все, что может отвлечь. Нужно определить, как вращается мяч и как нужно его принимать. И остается пространство для посторонних сценариев: что, если мяч пролетит над головой? Перелетит через забор? Выбьет окно соседу?
Эти вопросы демонстрируют некоторые из наиболее острых проблем робототехники, а также закладывают основу для нашего обратного отсчета. Перед вами список из десяти самых сложных вещей, которым нужно научить роботов. Эту десятку мы должны победить, если когда-нибудь хотим реализовать обещания, сделанные Брэдбери, Диком, Азимовым, Кларком и другими фантастами, которые видели воображаемые миры, где машины ведут себя как люди.
Передвижение из точки А в точку Б казалось нам простым с детства. Мы, люди, делаем это каждый день, каждый час. Для робота, однако, навигация — особенно через единую среду, которая постоянно изменяется, или через среду, которую он раньше не видел — сложнейшая вещь. Во-первых, робот должен быть способен воспринимать окружающую среду, а также понимать все входящие данные.
Робототехники решают первую проблему, вооружая свои машины массивом датчиков, сканеров, камер и других высокотехнологичных инструментов, которые помогают роботам оценить свое окружение. Лазерные сканеры становятся все более популярными, хотя их нельзя использовать в водной среде из-за того, что свет серьезно искажается в воде. Технология сонара кажется жизнеспособной альтернативой для подводных роботов, но в наземных условиях она куда менее точна. Кроме того, «видеть» свой пейзаж роботу помогает система технического зрения, состоящая из набора интегрированных стереоскопических камер.
Собрать данные об окружающей среде — это только полдела. Куда более сложной задачей будет обработка этих данных и использование их для принятия решений. Многие разработчики управляют своими роботами, используя предопределенную карту или составляя ее на лету. В робототехнике это известно как SLAM — метод одновременной навигации и составления карты. Составление карты здесь означает то, как робот преобразует информацию, полученную датчиками, в определенную форму. Навигация же подразумевает то, как робот позиционирует себя относительно карты. На практике эти два процесса должны протекать одновременно, в форме «курицы и яйца», что выполнимо только при использовании мощных компьютеров и продвинутых алгоритмов, вычисляющих положение на основе вероятностей.
Продемонстрировать ловкость
Роботы собирают упаковки и детали на заводах и складах уже много лет. Но в таких ситуациях они, как правило, не встречаются с людьми и практически всегда работают с одинаковыми по форме объектами в относительно свободной среде. Жизнь такого робота на заводе скучна и заурядна. Если же робот хочет работать на дому или в больнице, для этого ему понадобится обладать продвинутым осязанием, способностью обнаруживать людей поблизости и безупречный вкус в плане выбора действий.
Этим навыкам робота крайне сложно обучить. Обычно ученые вообще не обучают роботов прикосновениям, программируя их на провал, если они вступают в контакт с другим объектом. Однако за последние пять лет или около того были достигнуты значительные успехи в совмещении податливых роботов и искусственной кожи. Податливость относится к уровню гибкости робота. Гибкие машины более податливы, жесткие — менее.
В 2013 году исследователи из Georgia Tech создали роботизированный манипулятор с пружинными суставами, которые позволяют манипулятору сгибаться и взаимодействовать с предметами, подобно человеческой руке. Затем они покрыли все это «кожей», способной распознавать давление или прикосновение. Некоторые виды кожи роботов содержат шестигранные микросхемы, каждая из которых оснащена инфракрасным сенсором, который регистрирует любое приближение ближе чем на сантиметр. Другие оснащаются электронными «отпечатками пальцев» — ребристой и шероховатой поверхностью, которая улучшает сцепление и облегчает обработку сигнала.
Объедините эти высокотехнологичные манипуляторы с продвинутой системой зрения — и вы получите робота, который может сделать нежный массаж или перебрать папку с документами, выбрав нужный из огромной коллекции.
Поддержать беседу
Алан Тьюринг, один из основателей компьютерной науки, сделал в 1950 году смелый прогноз: однажды машины смогут говорить так свободно, что вы не сможете отличить их от людей. Увы, пока роботы (и даже Siri) не оправдали ожиданий Тьюринга. Все потому, что распознавание речи значительно отличается от обработки естественного языка — то, что делают наши мозги, извлекая смысл из слов и предложений в процессе беседы.
Первоначально ученые думали, что повторить это будет так же просто, как подключить правила грамматики к памяти машины. Но попытка запрограммировать грамматические примеры для каждого отдельного языка попросту провалилась. Даже определить значения отдельных слов оказалось весьма сложно (ведь есть такое явление, как омонимы — ключ от двери и ключ скрипичный, например). Люди научились определять значения этих слов в контексте, опираясь на свои умственные способности, развитые за многие годы эволюции, но разбить их снова на строгие правила, которые можно положить на код, оказалось просто невозможно.
В результате многие роботы сегодня обрабатывают язык, основываясь на статистике. Ученые скармливают им огромные тексты, известные как корпусы, а затем позволяют компьютерам разбивать длинные тексты на куски, чтобы выяснить, какие слова часто идут вместе и в каком порядке. Это позволяет роботу «учить» язык, основываясь на статистическом анализе.
Научиться новому
Представим, что кто-то, кто никогда не играл в гольф, решил научиться размахивать клюшкой. Он может прочитать книгу об этом, а затем попробовать или же наблюдать за тем, как практикуется известный гольфист, и потом попробовать самостоятельно. В любом случае освоить азы можно будет просто и быстро.
Робототехники сталкиваются с определенными проблемами, когда пытаются построить автономную машину, способную обучаться новым навыкам. Один из подходов, как в случае с гольфом, заключается в том, чтобы разбить активность на точные шаги, а затем запрограммировать их в мозге робота. Это предполагает, что каждый аспект активности нужно разделить, описать и закодировать, что не всегда-то и легко сделать. Существуют определенные аспекты в размахивании клюшкой для гольфа, которые и словами-то сложно описать. Например, взаимодействие запястья и локтя. Эти тонкие детали легче показать, чем описать.
За последние годы ученые добились определенного успеха в обучении роботов имитировать человека-оператора. Они называют это имитационным обучением, или обучением по демонстрации (методика LfD). Как они это делают? Вооружают машины массивами широкоугольных и масштабирующих камер. Это оборудование позволяет роботу «видеть» учителя, выполняющего определенные активные процессы. Обучающие алгоритмы обрабатывают эти данные для создания математической карты функций, которая объединяет визуальный ввод и желаемые действия. Конечно, роботы LfD должны уметь игнорировать определенные аспекты поведения своего учителя — вроде зуда или насморка — и справляться с похожими проблемами, которые рождаются из-за разницы в анатомии робота и человека.
Обманывать
Любопытное искусство обмана развивалось еще у животных, чтобы обойти конкурентов и не быть съеденным хищниками. На практике обман как искусство выживания может быть весьма и весьма эффективным механизмом самосохранения.
Роботам же научиться обманывать людей или других роботов может быть невероятно сложно (и, возможно, хорошо для нас с вами). Обман требует наличия воображения — способности формировать идеи или образы внешних объектов, не связанных с чувствами — а у машины его, как правило, нет. Они сильны в прямой обработке данных с датчиков, камер и сканеров, но не могут формировать концепции, которые выходят за пределы сенсорных данных.
С другой стороны, роботы будущего могут лучше разбираться в обмане. Ученые Georgia Tech смогли передать некоторые навыки обмана белок роботам в лаборатории. Сначала они изучали хитрых грызунов, которые защищают свои тайники с пищей, заманивая конкурентов в старые и неиспользуемые хранилища. Затем закодировали это поведение в простые правила и загрузили в мозги своих роботов. Машины смогли использовать эти алгоритмы для определения, когда обман может быть полезным в конкретной ситуации. Следовательно, могли обмануть своего компаньона, заманив его в другое место, в котором нет ничего ценного.
Предвидеть действия человека
В «Джетсонах» робот-горничная Рози была в состоянии поддерживать беседу, готовить еду, убирать и помогать Джорджу, Джейну, Джуди и Элрою. Чтобы понять качество сборки Рози, достаточно вспомнить один из начальных эпизодов: мистер Спейсли, босс Джорджа, приходит в дом Джетсонов на ужин. После трапезы он вынимает сигару и помещает ее в рот, а Рози бросается вперед с зажигалкой. Это простое действие представляет собой сложное поведение человека — умение предвидеть, что будет дальше, на основе того, что только что произошло.
Как и обман, предвосхищение человеческих действий требует от робота представления будущего состояния. Он должен быть в состоянии сказать: «Если я вижу, что человек делает А, значит, как я могу предположить на основе прошлого опыта, скорее всего, он сделает Б». В робототехнике этот пункт был крайне сложным, но люди делают определенный прогресс. Команда Корнелльского университета разработала автономного робота, который мог реагировать на основе того, как компаньон взаимодействует с объектами окружающей среды. Для этого он использует пару 3D-камер, чтобы получить изображение окружения. Затем алгоритм определяет ключевые объекты в комнате и выделяет их на фоне остальных. Затем, используя огромное количество информации, полученной в результате предыдущих тренировок, робот вырабатывает набор определенных ожиданий движений от персоны и объектов, которые она трогает. Робот делает выводы относительно того, что будет дальше, и действует соответственно.
Иногда Корнелльские роботы ошибаются, но довольно уверенно продвигаются вперед, в том числе и по мере того, как улучшаются технологии камер.
Координировать деятельность с другими роботами
единой крупномасштабной машины — даже андроида, если хотите — требует серьезных вложений времени, энергии и денег. Другой подход предполагает развертывание армии из более простых роботов, которые могут действовать вместе для достижения сложных задач.
Возникает ряд проблем. Робот, работающий в команде, должен уметь хорошо себя позиционировать в связи с товарищами и быть в состоянии эффективно общаться — с другими машинами и оператором-человеком. Для решения этих проблем ученые обратились к миру насекомых, которые используют сложное роевое поведение для поиска еды и решают задачи, которые приносят пользу всей колонии. Например, изучая муравьев, ученые поняли, что отдельные особи используют феромоны для связи друг с другом.
Роботы могут использовать эту же «феромонову логику», только полагаться на свет, а не на химические вещества, при общении. Работает это так: группа крошечных роботов рассредоточена в ограниченном пространстве. Сначала они исследуют эту область случайным образом, пока один не натыкается на световой след, оставленный другим ботом. Он знает, что нужно идти по следу, и идет, оставляя собственный след. По мере того как следы сливаются в один, все больше и больше роботов следуют друг за другом гуськом.
Самокопироваться
Господь сказал Адаму и Еве: «Плодитесь и размножайтесь, и наполняйте землю». Робот, который получил бы такую команду, почувствовал бы смущение или разочарование. Почему? Потому что он не способен размножаться. Одно дело построить робота, но совсем другое — создать робота, который сможет делать копии самого себя или регенерировать утраченные или поврежденные компоненты.
Что примечательно, роботы могут и не брать людей за пример репродуктивной модели. Возможно, вы заметили, что мы не делимся на две одинаковые части. Простейшие, однако, делают это постоянно. Родственники медуз — гидры — практикуют форму бесполого размножения, известную как бутонизацию: небольшой шарик отделяется от тела родителя, а затем отрывается, чтобы стать новым, генетически идентичным индивидуумом.
Ученые работают над роботами, которые смогут выполнять такую же простую процедуру клонирования. Многие из этих роботов построены из повторяющихся элементов, как правило кубов, которые сделаны по образу и подобию одного куба, а также содержат программу саморепликации. У кубиков есть магниты на поверхности, поэтому они могут присоединяться и отсоединяться от других кубов поблизости. Каждый кубик делится на две части по диагонали, поэтому каждая половина может существовать независимо. Весь же робот содержит несколько кубиков, собранных в определенную фигуру.
Действовать из принципа
Когда мы ежедневно общаемся с людьми, мы принимаем сотни решений. В каждом из них мы взвешиваем каждый наш выбор, определяя, что есть хорошо, а что есть плохо, честно и нечестно. Если бы роботы хотели быть похожи на нас, им нужно было бы понять этику.
Но как и в случае с языком, закодировать этическое поведение крайне сложно главным образом потому, что единого набора общепринятых этических принципов не существует. В разных странах существуют разные правила поведения и разные системы законов. Даже в отдельных культурах региональные различия могут повлиять на то, как люди оценивают и измеряют свои действия и действия окружающих. Попытка написать глобальную и подходящую всем роботам этику оказывается практически невозможной.
Именно поэтому ученые решили создавать роботов, ограничивая масштабы этической проблемы. Например, если машина будет работать в определенной среде — на кухне, скажем, или в палате пациента — у нее будет гораздо меньше правил поведения и меньше законов для принятия этически обоснованных решений. Для достижения этой цели инженеры-робототехники вводят основанный на этике выбор в алгоритм обучения машины. Выбор этот основывается на трех гибких критериях: к чему хорошему приведет действие, какой вред оно нанесет и мере справедливости. Используя этот тип искусственного интеллекта, ваш будущий домашний робот сможет точно определить, кто в семье должен мыть посуду, а кому достанется пульт от телевизора на ночь.
Чувствовать эмоции
«Вот мой секрет, он очень прост: зорко одно лишь сердце. Самого главного глазами не увидишь».
Если это замечание Лиса из «Маленького принца» Антуана де Сент-Экзюпери верно, то роботы не увидят самого прекрасного и лучшего в этом мире. В конце концов, они отлично зондируют мир вокруг, но не могут превращать сенсорные данные в конкретные эмоции. Они не могут увидеть улыбку любимого человека и почувствовать радость, или же зафиксировать гневную гримасу незнакомца и задрожать от страха.
Именно это, больше чем что-либо другое в нашем списке, отделяет человека от машины. Как научить робота влюбляться? Как запрограммировать разочарование, отвращение, удивление или жалость? Стоит ли вообще пытаться?
Некоторые думают, что стоит. Они считают, что роботы будущего будут совмещать когнитивные и эмоциональные системы, а значит, лучше работать, быстрее учиться и эффективнее взаимодействовать с людьми. Верьте или нет, прототипы таких роботов уже существуют, и они могут выражать ограниченный диапазон человеческих эмоций. Nao, робот, разработанный европейскими учеными, обладает эмоциональными качествами годовалого ребенка. Он может выражать счастье, злость, страх и гордость, сопровождая эмоции жестами. И это только начало.
Гол Густаво Пойета на 0:18
Один из лучших голов сезона 1999/2000 был забит в первом туре Премьер-лиги. Последний штрих в комбинации сделал Пойет , мощно пробив ножницами с 11 метров, но во многом он обязан своему ассистенту Джанфранко Дзоле .
Итальянец создал пространство перед собой уже первым касанием, заставив защитника «Сандерленда» Криса Макина пятится назад, после чего дождался забегания Пойета и выполнил великолепный заброс. Красота!
14. Энди Коул, «Манчестер Юнайтед» — «Лестер» (1999)
Гол Энди Коула
Болельщики «Манчестер Юнайтед» чаще всего вспоминают сезон 1998/1999, когда команда оформила требл. Однако не стоит забывать, что в сезоне 1999/2000 «красные дьяволы» выступили гораздо лучше в Премьер-лиге, опередив ближайшего соперника на 18, а не на одно очко.
В ноябре подопечные Алекса Фергюсона как раз захватили лидерство в турнирной таблице, а помог им в этом дубль Коула , оформленный в матче с «Лестером». Особенно красивым вышел первый гол, когда английский форвард на входе в штрафную площадь грамотно скоординировал свое тело и бисиклетой выстрелил точно в угол.
13. Жуниньо, «Манчестер Юнайтед» — «Мидлсбро» (1997)
Гол Жуниньо
Еще один гол на «Олд Траффорд», но на этот раз забила команда гостей. В мае 1997 года «Мидлсбро» боролся за выживание и был вынужден играть против действующего чемпиона.
«Мидлсбро» удалось взломать оборону соперника в результате комбинации из 11 передач. Жуниньо ускорил атаку, обменявшись пасами с Фабрицио Раванелли и Крэйгом Хигнеттом , после чего отправил мяч в дальний нижний угол. Прекрасный удар!
12. Стэн Коллимор, «Ливерпуль» — «Ньюкасл» (1996)
Гол Стэна Коллимора
В моменте с любым голом важен контекст, и далеко на все точные удары могут похвастаться столь безупречным драматизмом. В одном из величайших матчей Премьер-лиги всех времен между «Ливерпулем» и «Ньюкаслом» счет 3:3 сохранялся вплоть до компенсированного времени во втором тайме, когда Коллимор принес «красным» победу.
Быстрая атака привела к тому, что Джон Барнс прорвался между линиями, а Иан Раш и Стив Макманаман устремились ему на помощь. После нескольких быстрых и коротких перепасовок Барнс сделал передачу на дальний край штрафной на свободного Коллимора . Остальное, как говорится, осталось в истории.
11. Пауло Ванчопе, «Манчестер Юнайтед» — «Дерби» (1997)
Гол Пауло Ванчопе
Это вряд ли можно сравнить с тем, что Джордж Веа продемонстрировал в матче против «Вероны», но некоторое сходство все же есть. Новичок «Дерби» Ванчопе , перешедший за 600 тысяч фунтов из «Эредиано», получил мяч на своей половине поля и принял непоколебимое решение: идти вперед напролом. Долговязый форвард набрал скорость, оставив позади четырех противников, прежде чем отправил мяч мимо Петера Шмейхеля .
Критики могут утверждать, что костариканец не имел полного контроля над мячом, как и Веа, но все же он умело воспользовался неровностями газона на «Олд Траффорд». Ванчопе заслуживает дополнительной похвалы за то, что устоял на ногах, несмотря на сопротивление Фила Невилла .
10. Филипп Альбер, «Ньюкасл» — «Манчестер Юнайтед» (1996)
Гол Филиппа Альбера на 1:29
«В день, когда «Ньюкасл» и так добился своего, он продолжает искать возможность для пятого взятия ворот», — заметил комментатор Sky Sports Мартин Тайлер .
Спустя несколько секунд «сороки» действительно забили вновь. Альбер покинул позицию центрального защитника, приблизился к чужим воротам и нагло перебросил мяч через вышедшего из ворот Петера Шмейхеля .
Гол бельгийца олицетворял смелую эпоху «Ньюкасла» середины 90-х под руководством Кевина Кигана, который не завоевал трофеев, но умел развлекать.
9. Мэттью Ле Тиссье, «Саутгемптон» — «Манчестер Юнайтед» (1996)
Гол Мэттью Ле Тиссье
Список лучших голов Премьер-лиги 90-х годов можно было бы сформировать исключительно из голов Ле Тиссье . Один из лучших игроков «Саутгемптона» в 1996 году выдал блестящий матч против «Манчестер Юнайтед» — самого успешного английского клуба десятилетия.
Воспользовавшись провалом в обороне соперника, Ле Тиссье ушел от Дэвида Мэя и Гари Паллистера , после чего выполнил великолепный удар над несчастным Шмейхелем, для которого это уже третий пропущенный мяч в нашем списке.
8. Нванко Кану, «Мидлсбро» — «Арсенал» (1999)
Гол Нванко Кану
Журналисты и комментаторы регулярно хвалят игроков, которые, отдавая пас партнеру, не стоят на месте, а рвутся вперед и мгновенно предлагают себя. Когда Кану забил гол в ворота «Мидлсбро» в апреле 1999 года, ничего подобного не было.
Вместо того, чтобы ворваться в штрафную, беззаботный нигериец передвигался по полю словно улитка, едва отдав мяч Ли Диксону . Затем мяч на правом фланге оказался у Рэя Парлора , который и выполнил прострел. К тому времени неторопливая прогулка Кану как раз привела его в нужное место, откуда он великолепно пробил пяткой в касание.
7. Робби Фаулер, «Вест Хэм» — «Ливерпуль» (1997)
Гол Робби Фаулера
Фаулер — один из самых безжалостных форвардов английской Премьер-лиги — за свою карьеру в «Ливерпуле» успел забить голы на любой вкус. Но все же один из лучших пришелся на матч с «Вест Хэмом» в 1997 году, когда парень, которого фанаты прозвали «Богом», привел в восторг весь «Аптон Парк».
Нападающий выполнил великолепный удар, приняв мяч на входе в штрафную площадь. У вратаря «молотобойцев» Людека Миклошко не было никаких шансов.
6. Иан Райт, «Арсенал» — «Эвертон» (1993)
Гол Иана Райта на 0:42
Надеемся, что медицинский штаб «Эвертона» знал, как привести в чувство защитника Мэтта Джексона после встречи с Райтом в августе 1993 года. Нападающий «Арсенала» занял идеальную позицию для приема мяча после чего вышел один на один с Джексоном .
Игрок сборной Англии жонглировал мячом обеими ногами, полностью дезориентировав оппонента, а сам, сохраняя уверенность, направил мяч в дальний угол, перебросив вратаря.
5. Дэвид Бекхэм, «Уимблдон» — «Манчестер Юнайтед» (1996)
Гол Дэвида Бекхэма
«Селхерст Парк» в последние годы стал свидетелем потрясающих голов, включая выстрел после разворота от Деле Алли и удар в стиле Марко ван Бастена от Пайтима Касами .
И все же самым запоминающимся в эпоху Премьер-лиги остается гол Бекхэма в ворота «Уимблдона» в 1996 году. Футболист «Манчестер Юнайтед» начал дерзкую атаку на своей половине поля, а затем нанес удар с центральной линии. Выстрел вышел настолько точным и отлично взвешенным, что бесполезные попытки Салливана спасти свои ворота ни к чему не привели.
4. Дуайт Йорк, «Астон Вилла» — «Шеффилд Уэнсдей» (1993)
Гол Дуайта Йорка на 2:21
Неужели в начале 90-х «Астон Виллу» тренировал Пеп Гвардиола? Нет, на самом деле этой командой руководил Рон Аткинсон , когда отличная командная работа привела к голу Йорка в победном матче против «Шеффилд Уэнсдей».
Рэй Хаутон , Пол Макграт , Эрл Барретт , Гарри Паркер и Йорк – все они были вовлечены в эту шикарную комбинацию. Командная работа приводит к мечте.
3. Эрик Кантона, «Манчестер Юнайтед» — «Сандерленд» (1996)
Гол Эрика Кантона
Один из самых знаковых голов в истории Премьер-лиги. Решающий удар, после которого мяч облизал штангу, был великолепным, но ведь Кантона еще и активно поучаствовал в развитии атаки.
Француз принял мяч спиной к воротам в центре поля. Шесть ослепительных касаний мяча помогли ему уйти от двух оппонентов. Затем Кантона сыграл в «стеночку» с Брайаном Макклером и, находясь в ударной позиции, направил мяч точно в цель.
2. Деннис Бергкамп, «Лестер» — «Арсенал» (1997)
Гол Денниса Бергкампа
Свой самый известный гол в Премьер-лиге Бергкамп забил «Ньюкаслу» в 2002 году, но точный удар в матче против «Лестера» тоже является одним из лучших.
Голландец принял передачу от Дэвида Платта в чужой штрафной с невероятной элегантностью, вторым касанием от ловко избавился от Мэтта Эллиота , после чего с пяти метров расстрелял ворота.
1. Мэттью Ле Тиссье, «Блэкберн» — «Саутгемптон» (1994)
Гол Мэттью Ле Тиссье
Легенда «Саутгемптона» и культовый герой Премьер-лиги. Не многие игроки, отличавшиеся результативностью в 90-х, так же умело развлекали зрителя, как Ле Тиссье .
Гол в ворота «Блэкберна» в 1994 году продемонстрировал его выдающиеся природные способности: вялый на первый взгляд полузащитник внезапно начал крутиться вокруг двух защитников, после чего великолепно пробил в верхний угол почти с 40 метров.
Клайв Тилдсли , комментировавший встречу, тогда воскликнул: «Только Ле Тиссье способен забить такие мячи».
Описание флеш игры
Футбольные Головы: Премьер Лига Англии 2013-14
Premier League 2013- 14: Football Heads
Футбольные головы это аркадная состязательная спортивная игра, имеющая по механике больше отношения к волейболу, а не футболу. Название у неё довольно буквальное, ведь герой игрока – это футбольная голова – персонаж, состоящий из головы и ноги. А больше футболисту и не надо.
В Премьер Лиги Англии нам предстоит выбрать одну из команд Соединённого Королевства и привести её к победе в главном кубке страны. Под бодрую музыку разворачивается главное достоинство этой игры – геймплей. Используя простое управление, состоящее из стрелочек и пробела для удара ногой, игрокам предстоит победить противника. Действие происходит видом сбоку, состязаются друг против друга только две головы. В начале раунда сверху падает мяч, задача каждой команды – забить его в ворота противника.
Ситуация на поле переходит от ожесточенной попытки заполучить мяч и сделать удачный удар до смешных моментов, когда игрок сам его себе закатывает ударом темечка. Разнообразие процессу добавляют различные комбинации препятствий над полем, которые изменяют направление полёта мяча, если он вылетает слишком высоко.
Игра идеально подходит для игры с кем-то, но может также предложить и одиночный режим, способный похвастаться сильными соперниками, которые становятся всё умнее и агрессивнее, чем выше по турнирной лестнице взбирается игрок.
Не можешь ни минуты прожить без любимой игры, тебе днём и ночью хочется пинать мяч и слышать победный рёв стадиона? Клёвые онлайн игры футбол созданы специально для тебя и для твоих единомышленников! Ведь потрясающе реалистичные игры футбол способны подарить тебе весь спектр самых разнообразных и очень живых эмоций в любое время и в любом месте. Был бы под рукой компьютер с подключённым интернетом – и перенестись прямо из своей комнаты на стадион мечты становится делом пары кликов!
Конечно же, кто-то скажет, что гонять мяч надо на стадионе, а не в компьютере. И он абсолютно прав: занятия спортом на свежем воздухе отлично укрепят твоё здоровье, а командная работа позволит приобрести самых верных друзей. Но существует очень много доводов и в пользу того, что онлайн симуляторы спортивных игр тоже нужны! В этом мы сейчас и убедимся.
Соединяя поколения
Постепенно в нашем мире выходит из моды передавать по наследству фамильное серебро, да и трудовые династии встречаются всё реже. Но одно соблюдается свято: от отца к сыну переходит любовь к определённому виду спорта и лучшим его представителям. Болеть за один футбольный клуб со своим отцом – что может быть лучше? Впрочем, если иногда насчёт любимых команд между поколениями и возникают разногласия, то саму любовь к футболу, воспитанную в каждом из нас отцом, а в нём – его отцом, променять ни на что невозможно!
Когда-то он водил тебя на стадион или показывал тебе лучшие матчи по телевизору, подробно объясняя, кто такие вратари, и почему полузащитники есть, а полунападающих – нет. Сегодня уже ты объясняешь ему все тонкости современной трансферной политики европейских топ-клубов и учишь гонять в игры футбол на компьютере или приставке. И если раньше вы могли вместе поиграть только где-нибудь в деревне, то теперь к вашим услугам целые виртуальные поля, где может развернуться самое потрясающее семейное дерби!
Мы с приятелем вдвоём…
Чем заняться вдвоём с другом? Конечно, если на улице хорошая погода, то лучшее дело – это взять под мышку мяч и отправиться на стадион, тем более что наверняка там же слоняется ещё несколько ваших приятелей, которые всегда не прочь погонять мяч. Но если на улице дождь, то из дома и носу не высунуть! Нет, конечно, можно было бы поиграть и дома, используя проём двери в качестве ворот… Но вот маме вряд ли понравится такое времяпрепровождение – есть риск, что она может выгнать твоего друга за дверь, а тебя и вовсе наказать.
Чтобы отлично развлечься вдвоём с другом, и при этом не нанести повреждений родному жилищу, можно играть в футбол прямо на твоём компьютере! Тебе даже не понадобится никакой специальной аппаратуры – ни приставки, ну джойстиков. Управлять игрой вы сможете с одной клавиатуры – разработчики самых увлекательных игр всегда заботятся о том, чтобы создать в них вариант многопользовательского режима. Игры футбол для двоих игроков есть и на нашем сайте: иногда, даже если это не отображено в названии, режим мультиплеера можно установить в настройках!
Количество перерастает в качество
Хочешь ты развивать стратегическое мышление, чтобы более умело управлять на поле командой, или отработать индивидуальные навыки – тебе придётся много играть в футбол, чтобы добиться успеха! Ещё ни один человек не стал великим спортсменом, просто сидя на диване и потягивая лимонад перед телевизором, в котором крутится очередной сериал. Нет, чтобы встать в один ряд с Леонелем Месси, Криштиану Роналду и Томасом Мюллером, тебе потребуется много тренировок! Футбол должен стать частью твоей повседневной жизни: ты должен думать о нём днём и ночью – без перерывов на обед и выходных!
Зачем, спросишь ты? Разве недостаточно просто развивать свою физическую форму и отрабатывать технику удара по воротам? Недостаточно, отвечу я тебе! Ведь игра футбол тем и отличается от лёгкой атлетики, что здесь мало быть лучшим в физическом плане – тебе нужно хорошо думать головой. Важнейшую роль здесь, как и в любом командном соревновании, играют тактика и планирование. Ты должен быть не просто хорошим игроком – тебе необходимо уметь работать в команде и понимать, что успех коллектива куда важнее, чем твой личный.
А для того чтобы развивать мозг и учиться планировать свои действия во время игры, можно с успехом использовать и то время, когда ты не находишься на стадионе. Смотри больше футбольных матчей и ещё больше – обзоров, которые делают профессионалы. Вот что поможет тебе понять, какие действия в футболе полезны, а какие – вредны, что красиво, а что – разумно, когда стоит рискнуть, чтобы сорвать джек-пот, а когда лучше не полагаться на фортуну и действовать хладнокровно. Закрепить полученные знания можно в виртуальном симуляторе. Сейчас уже выпущены отличные компьютерные игрушки, которые позволят тебе встать как на место полевого игрока, так и попробовать себя в роли тренера.
Существуют даже тренажёры, которые помогают отработать какой-либо определённый навык: удар по воротам или ведение мяча. Конечно, онлайн тренировка не даст тебе наработать мышечную память, и отказываться от настоящей игры на стадионе никак нельзя! Но она позволит тебе прокачать мозги – вырастить внутри тебя настоящего игрока, способного принять правильное решение в трудной ситуации и быстро отреагировать на изменение обстоятельств.
Самые качественные виртуальные тренажёры стоят больших денег, и найти их непросто. К тому же, зачастую они требуют серьёзных системных ресурсов, а убедить маму купить новый комп или приставку просто потому, что старые не тянут последние поколения футбольных игрушек, – это задача из области невозможного! К счастью, девелоперы разрабатывают и онлайн игры футбол, адаптированные для использования в обычном браузере. И ещё лучше, что играть в футбол онлайн можно бесплатно на нашем сайте: мы специально собрали всё лучшее, что есть в сети, чтобы ты мог тренироваться сколько угодно!