Khán giả chắc hẳn sẽ còn nhớ mãi trận chung kết quần vợt nghẹt thở giữa Novak Djokovik và Roger Federer tại Wimbledon 2019 diễn ra vào ngày 14/7 vừa rồi. Giải vô địch quần vợt Wimbledon là một trong những sự kiện thể thao uy tín nhất trên thế giới. Wimbledon cũng là giải đấu quần vợt lâu đời nhất trên thế giới khi được tổ chức lần đầu tiên vào năm 1877.

Nhiều thứ đã thay đổi trong 142 năm qua – từ trang phục của người chơi cho đến chất lượng các đồ dùng đi kèm của họ. Tuy vậy, đằng sau đó là cả một sự phát triển không ngừng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, đã và đang thay đổi cách thức hình ảnh được thu lại và biên tập thông tin cho công chúng.

Wimbledon có tất cả 18 sân cỏ. Đây cũng là nơi tổ chức gần 700 trận đấu trong khoảng thời gian hai tuần, bao gồm cả những đơn nam, đơn nữ, đôi nam, đôi nữ, nam nữ phối hợp và nhiều hình thức thi đấu nữa. Sáu trận đấu chính, tổ chức các trận đấu thu hút sự chú ý nhất, có trung bình khoảng bốn trận đấu một ngày. Năm ngoái, lần đầu tiên tất cả hoạt động tại 18 sân đấu đã được truyền hình trực tuyến, sử dụng phối hợp máy quay có người điều khiển và robot. Do đó, diễn biến trong sân được cung cấp cho người xem với số lượng chưa từng có như trước đây. Tuy vậy nó cũng tạo ra vô cùng nhiều cảnh quay, quá nhiều  để sàng lọc thông tin kịp thời. Đây là điểm IBM tin rằng tự động hóa có thể phát huy tác dụng.

IBM đã làm việc với ban tổ chức Wimbledon tại All England Lawn Tennis & Croquet Club (AELTC) trong ba thập kỷ. Đây là đơn vị phụ trách các hoạt động công nghệ thông tin, an ninh mạng và tất cả các tài sản kỹ thuật số phục vụ khách hàng, bao gồm các ứng dụng và trang web, nơi người hâm mộ cập nhật diễn biến.

Trong sáu năm qua, IBM đã ứng dụng trí tuệ của Watson AI trên nhiều phương diện, nhưng gần đây IBM mới tăng cường sử dụng Watson tại Wimbledon. Tại đây, Watson giúp thu lại được tất cả các bit dữ liệu tốt nhất của mỗi trận đấu và đóng gói chúng trong điểm nhấn kéo dài hai phút khi kết thúc trận đấu, cập nhật phần được cho là tốn nhiều công sức lao động thủ công nhất.

Ông Simon Boyden, kiến trúc sư trưởng tại IBM, trong một cuộc họp ngắn chia sẻ: “Chúng tôi đang thực hiện công việc mà theo cách truyền thống sẽ tốn rất nhiều nhân lực, chi phí và tốn nhiều thời gian, từ đó hỗ trợ việc đưa ra những điểm nhấn trận đấu nhanh nhất có thể.”

Quy trình ứng dụng AI tại Wimbledon.

Để làm điều này, AI phân tích các yếu tố như cử chỉ và phản ứng của người chơi (ví dụ như những cú đấm lên không khí ăn mừng và chào bằng cách chạm hai nắm đấm vào nhau) và lắng nghe tiếng động của đám đông, như thở hắt ra và cổ vũ. Đối với các điểm nhấn tại Wimbledon 2019, IBM cho biết họ đã huấn luyện Watson để tận dụng dữ liệu âm học nhiều hơn, chẳng hạn như phát hiện từng cú đánh của bóng – giúp cho việc cắt xén tự động các điểm nhấn trận đấu chặt chẽ hơn xung quanh các hoạt động chính trong các hiệp và cũng có thể giúp xác định các loạt đánh trả.

Các điểm nhấn tại Wimbledon, hỗ trợ công nghệ bởi Watson.

Sai lệch AI

Tất nhiên, có vấn đề về sai lệch trong AI chúng ta phải đối mặt trong thời gian dài. Wimbledon có nhiều tình huống xảy ra dẫn tới việc đánh lừa hệ thống tự động – trung tâm sân đấu sẽ có nhiều người hâm mộ hơn (và do đó nhiều tiếng ồn hơn), trong khi một siêu sao như Roger Federer có thể sẽ có nhiều người hâm mộ, tạo ra nhiều âm thanh cổ vũ hơn người chơi xếp hạng 89 của thế giới. Để phát hiện hành động xảy ra tốt nhất, bất kể các yếu tố bên ngoài này, IBM đã huấn luyện Watson để nhận diện tốt hơn các xu hướng và kiểu mẫu trong âm học – tạo ra một loại điểm dữ liệu thứ tư để giảm nguy cơ sai lệch.

Kết quả này được kích hoạt thông qua AI OpenScale. IBM ra mắt AI OpenScale vào năm ngoái, cung cấp một bộ công cụ tự động phát hiện và giảm thiểu sai lệch – liên tục theo dõi việc ra quyết định thiên vị dựa ​​trên các ứng dụng AI. Cụ thể với Wimbledon, công nghệ này giúp Watson định “học” tiếng ồn tổng thể đám đông và sử dụng nó như một cơ chế trung hòa, để từ đó các cao độ khác sẽ được đo lường dựa trên thước đo cơ sở đó.

Chỉ số Ace (giao bóng ăn điểm trực tiếp)

Trong quá trình sản xuất điểm nhấn video, Watson cũng khai thác số liệu thống kê trận đấu để có thêm bối cảnh. Các số liệu thống kê này được tạo bởi những người chơi tennis (thường là người chơi ở cấp quận). Họ là những người được thuê để ngồi bên cạnh sân khấu xác định các điểm dữ liệu mang tính chủ quan như lỗi tự đánh bóng hỏng (unforced error), các thông tin thống kê khác – chẳng hạn như giao bóng ăn điểm trực tiếp hoặc lỗi kép – và các khoảnh khắc quan trọng trong trận đấu tennis, chẳng hạn như điểm mang lại break point, set point, match point.

Cách tiếp cận theo hướng hợp tác này thực sự giúp thể hiện vai trò của con người trong việc huấn luyện các hệ thống AI – ít nhất là cho đến nay. Chúng ta còn cách bao xa để để tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu lại một câu hỏi khác.

Boyden chia sẻ: “Đây là một khu vực xảy ra nhiều tình huống. Bạn có thể đã thực hiện 70% hoặc 80% trong số đó theo cách tự động – con số này là khả quan khi huấn luyến, nhưng thách thức chúng tôi gặp phải tại Wimbledon là giải đấu đòi hỏi độ chính xác ở mức 100% tại mọi thời điểm.”

Trong tương lai, một loạt các thay đổi sẽ có thể xảy ra và Watson dần sẽ phải đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn. Hiện tại, nó chỉ đang hỗ trợ con người, nhưng trong tương lai, nó có thể bắt đầu đưa ra khuyến nghị của riêng mình, những khuyến nghị này sau đó sẽ được xác nhận lại bởi một chuyên gia quần vợt.

Boyden chia sẻ thêm: “Trong vài năm nữa, chúng tôi tin rằng Watson sẽ đem lại kết quả chính xác 100% tại mọi thời điểm”

Mục tiêu từ sự hợp tác này:

  • Tăng trải nghiệm của người hâm mộ trên nền tảng thông qua việc đẩy nhanh và cải thiện quy trình sản xuất tiêu điểm trận đấu trong khoảng thời gian 13 ngày.
  • Mở rộng nội dung bằng cách tạo ra một giải pháp giúp dễ dàng mở rộng quy mô, cung cấp các điểm nhấn nổi bật từ các sân thi đấu tại Wimbledon mà trước đây chưa từng được đưa vào sử dụng. Hỗ trợ mục tiêu chiến lược của Wimbledon, giảm sự phụ thuộc vào bên thứ ba, từ đó giúp Wimbledon tăng cường kiểm soát chất lượng đầu ra của nội dung.
  • Tạo ra kết quả đầu ra chất lượng để bàn giao cho các đối tác phát sóng quốc tế.
  • Giảm áp lực cho các nhóm biên tập và nội dung, cho phép họ tập trung vào các lĩnh vực khác tạo ra giá trị cộng thêm cho nội dung. Góp phần cải thiện hiệu suất video trên tất cả các nền tảng Wimbledon trong Giải vô địch.

Kết quả đạt được:

  • Trong môi trường thể thao và kỹ thuật số cạnh tranh, Cognitive Highlighs đã giúp thu hút 69,9 triệu lượt truy cập kỹ thuật số trong Giải vô địch (69,4 triệu năm 2016) và 436 triệu lượt xem trang (395 triệu vào năm 2016)
  • 14,4 triệu lượt xem video điểm nhấn mới được tạo ra mà không có sự can thiệp của con người.
  • Có tổng số 250 gói cao cấp được tạo ra, tăng 252% từ Giải vô địch năm 2016.
  • Giảm thời gian quay vòng từ tối thiểu một giờ xuống còn 15 phút.
  • Tự động hóa quy trình tạo các điểm nhấn của trận đấu cho phép nhóm nội dung tập trung vào phục vụ cộng đồng kỹ thuật số, tạo ra tổng số 200 triệu lượt xem video trên tất cả các nền tảng.
  • Các cảnh quay nổi bật không được sử dụng (do hạn chế quyền) tiếp tục được tận dụng bởi đội ngũ để duy trì gắn kết của khán giả bên ngoài Giải vô địch.
  • Cách tiếp cận Cognitive Highlight mới đã thu hút sự quan tâm của báo chí với các nền tảng kỹ thuật số của Wimbledon, với 247 bài báo kiếm được trên 31 quốc gia tăng 21%.
  • Đây là giải pháp kỹ thuật đầu tiên loại đã sử dụng các bằng sáng chế hiện có của IBM.

Ryan Hoang (VentureBeats, IBM, Wimbledon)

Tin liên quan: