Ulimwengu wa gofu la kulipwa, mara nyingi huonekana kupitia lenzi finyu ya matangazo ya televisheni yanayolenga viongozi wa mashindano, unajumuisha drama pana zaidi. Katika viwanja vikubwa, washindani wengi kwa wakati mmoja wanakabiliana na changamoto, wanapiga mipira mizuri, na kupambana na hali ya hewa. Kuonyesha upana kamili wa ushindani huu kwa muda mrefu imekuwa changamoto ya kimipango na inayohitaji rasilimali nyingi. Sasa, muunganiko wa ukusanyaji wa data wa hali ya juu na akili bandia ya kisasa unaandika upya hati, ukiruhusu PGA TOUR kuwasilisha kiwango kisicho na kifani cha maelezo na muktadha wa hadithi kwa mashabiki, kwenda mbali zaidi ya mapungufu ya utangazaji wa jadi. Katika onyesho la kushangaza wakati wa THE PLAYERS Championship, AI ya uzalishaji ilitumika kuunda maelezo ya kipekee yaliyoandikwa kwa zaidi ya risasi 30,000 za gofu za kibinafsi, ikiwapa wafuasi uelewa tajiri zaidi, na mpana zaidi wa matukio yanayojitokeza katika uwanja mzima.
Changamoto ya Kudumu: Kuongeza Ukubwa wa Utangazaji Kamili wa Gofu
Kwa miongo kadhaa, hadithi ya mashindano ya gofu ya kulipwa kwa kiasi kikubwa imeelekezwa na vikwazo vya vyombo vya habari vya jadi. Watangazaji wa kibinadamu na wafanyakazi wa uzalishaji kwa kawaida huelekea kwa wachezaji wanaoongoza kwenye ubao wa matokeo au wale wenye umaarufu uliothibitishwa. Ingawa mbinu hii inatoa muhtasari wa kuvutia, bila shaka inaacha sehemu kubwa za ushindani bila kuandikwa. Kwa viwanja mara nyingi vikizidi wachezaji 140, kila mmoja akipiga zaidi ya risasi 70 kwa kila raundi kwa siku nne, kiasi kikubwa cha matukio ni kikubwa mno.
Scott Gutterman, Makamu Mkuu wa Rais wa Teknolojia za Dijitali na Utangazaji katika PGA TOUR, anaelezea tatizo kuu: “Kwa kawaida, wafanyakazi wetu wanaweza kufuatilia wachezaji 25 au 30.” Ukweli huu wa kiutendaji ulimaanisha kuwa hadithi za wachezaji wengine wengi - ushindi wao, mapambano yao, na nyakati muhimu - zilibaki kwa kiasi kikubwa bila kusimuliwa, zikipatikana tu kupitia takwimu ghafi ikiwa zipo kabisa. Mashabiki wanaofuatilia wachezaji maalum nje ya kundi linaloongoza mara nyingi walikuwa na mtazamo uliogawanyika wa utendaji wao.
Lengo ndani ya PGA TOUR lilikuwa wazi: kutumia mkondo wa data tajiri sana uliotolewa na ShotLink, inayoendeshwa na CDW, ambayo inakamata maelezo sahihi juu ya kila pigo lililopigwa, kuunda mazingira ya hadithi yenye usawa zaidi na kamili. Changamoto haikuwa ukosefu wa data, lakini kutokuwa na uwezo wa kuchakata, kutafsiri, na kuwasilisha data hiyo katika muundo wa hadithi wa kuvutia kwa kiwango kinachohitajika kufunika kila mchezaji na kila pigo. Rasilimali watu hazingeweza kuziba pengo hili kwa ufanisi au kiuchumi. Tamaa ilikuwa kwenda zaidi ya vipimo vya msingi - “JJ Spaun alipiga drive ya yadi 300 na ana yadi 125 kufikia shimo” - ambayo, Gutterman anabainisha, ilikuwa kiwango kwa miaka mingi. Lengo lilikuwa kuingiza maana na muktadha katika alama hizi za data, kubadilisha nambari ghafi kuwa vipengele vya kusimulia hadithi vinavyovutia kwa kila mshindani.
Kuingia kwa AI ya Uzalishaji: Kichocheo cha Teknolojia kwa Mabadiliko
Kutambua uwezo wa akili bandia kushinda changamoto ya kuongeza ukubwa, PGA TOUR ilianza uchunguzi wa kina wa uwezo wa AI ya uzalishaji takriban miaka miwili iliyopita. Hii haikuwa tu zoezi la kitaaluma; ilisukumwa na swali la msingi: teknolojia hii inayobadilika haraka inawezaje kuimarisha uundaji wa maudhui na, muhimu zaidi, kuwahudumia vyema wadau wakuu - mashabiki, wachezaji, na mashindano yenyewe?
Safari ilihusisha ushirikiano wa karibu na mshirika muhimu wa teknolojia, Amazon Web Services (AWS). TOUR ikawa mshirika wa msingi wa AWS Bedrock, huduma inayodhibitiwa inayotoa ufikiaji wa aina mbalimbali za mifumo ya msingi (FMs) inayoongoza kupitia API moja. Gutterman anaelezea faida ya kimkakati: “Bedrock kwa ufanisi inakuwezesha kutumia karibu mfumo wowote wa AI ya uzalishaji na seti ya zana kuunda aina hizi za uzoefu.” Mbinu hii ya jukwaa ilitoa unyumbufu na uthibitisho wa siku zijazo, ikiepuka utegemezi kwa mtoa huduma mmoja wa AI au usanifu wa mfumo.
Kwa kazi maalum ya kuzalisha maandishi ya maelezo, TOUR ilichagua mifumo iliyotengenezwa na Anthropic, inayopatikana kupitia Bedrock. “Tunatumia mifumo ya Anthropic Claude kuunda aina hizi za uzoefu. Hasa, tunatumia Anthropic Claude 3.5 Sonnet,” Gutterman anabainisha. Mwaka uliopita uliashiria mabadiliko muhimu, kutoka kwa uthibitisho wa awali wa dhana (POCs) kuelekea utekelezaji kamili. Hii ilihusisha kujenga miundombinu imara na mtiririko wa kazi unaohitajika kuunganisha AI katika utangazaji wa moja kwa moja wa mashindano kwa uhakika na kwa kiwango kikubwa. Lengo lilibadilika kutoka kuonyesha uwezekano hadi kutekeleza mfumo wa vitendo, unaoweza kurudiwa wenye uwezo wa kushughulikia mazingira yenye nguvu, yenye kiasi kikubwa cha data ya mashindano ya gofu ya kulipwa. Uchaguzi wa Claude 3.5 Sonnet unaonyesha uteuzi kulingana na nguvu zake zinazoonekana katika kuzalisha maandishi yenye nuances, yanayozingatia muktadha yanafaa kwa maoni ya michezo.
Kuunda Hadithi: Kuangalia Nyuma ya Pazia la AI
Kuzalisha makumi ya maelfu ya maelezo ya kipekee, sahihi, na yanayohusiana na muktadha wa pigo karibu katika muda halisi ni uratibu mgumu. Inahusisha zaidi ya kulisha tu data ghafi kwenye mfumo wa AI. PGA TOUR, kwa kushirikiana na AWS, ilibuni bomba la kisasa kubadilisha data ya ShotLink kuwa hadithi za kuvutia.
1. Uingizaji wa Data na Uwekaji Muktadha:
Mchakato huanza na mkondo wa data kutoka ShotLink. Hii sio tu mwisho wa pigo, lakini inajumuisha maelezo kama vile mahali mpira ulipo (lie), umbali, klabu iliyotumika, na zaidi. Hata hivyo, data ghafi haina nguvu ya hadithi. Hatua muhimu inayofuata inahusisha seti ya huduma za muktadha. Huduma hizi hufanya kazi kama safu ya tafsiri, ikichambua data inayoingia dhidi ya injini ya sheria.
2. Injini ya Sheria: Kuongeza Akili:
Injini hii ni muhimu kwa kuhakikisha maandishi yaliyozalishwa yana maana na yanaepuka mitego ya kawaida. Gutterman anatoa mifano: “baada ya mchezaji kupiga pigo la kwanza la siku kutoka shimo la kwanza, haiandiki kwamba mchezaji alipiga drive ndefu zaidi ya siku.” Sheria zinaamuru vipaumbele, kuhakikisha utofauti na umuhimu. “Kwa mfano, tunaweza kuiambia izungumzie greens in regulations kwenye mapigo ya approach kila baada ya hadithi tatu ili maandishi yasijirudie kwa wachezaji wote.” Mfumo pia unafundishwa njia tofauti za kutunga maelezo kwa vitendo sawa - kuhakikisha drive haielezewi kwa njia ile ile kila wakati, au kwa njia ile ile ambayo putt ingeelezewa. Hii inahusisha kuweka maarifa ya gofu na mbinu bora za usimulizi katika mantiki ya mfumo.
3. Uhandisi wa Maagizo (Prompt Engineering):
Ikiwa na data na sheria za muktadha, injini ya maagizo huunda maagizo maalum yanayopewa mfumo wa AI. Agizo hili kwa ufanisi linauliza AI kuzalisha hadithi inayojumuisha alama za data zilizotolewa na kuzingatia miongozo ya muktadha. Kuunda maagizo yenye ufanisi ni ujuzi muhimu katika kufanya kazi na AI ya uzalishaji, kuunda mtindo, sauti, na maudhui ya matokeo.
4. Uzalishaji wa Hadithi na AI:
Agizo lililoundwa kwa uangalifu kisha hutumwa kwa mfumo wa Anthropic Claude 3.5 Sonnet kupitia jukwaa la AWS Bedrock. AI huchakata ombi na kuzalisha maandishi ya maelezo - hadithi ya pigo - ikijumuisha ukweli na muktadha unaohitajika. Kwa mfano, badala ya kusema tu umbali wa yadi, inaweza kuongeza, “amepiga tu drive yake ndefu zaidi ya siku” au kutoa muktadha wa kitakwimu kama, “akiwa na yadi 125, anafika ndani ya futi 10 kutoka shimo kwa 20% ya wakati.” Kuweka tabaka hili la habari ndiko kunakoinua matokeo zaidi ya kuripoti data rahisi.
5. Uthibitishaji Mkali:
Kabla ya maandishi yoyote yaliyozalishwa na AI kufikia umma, hupitia mchakato wa uthibitishaji wa hatua nyingi ili kuhakikisha usahihi na ubora.
- DataVerification: Hadithi ya matokeo inakaguliwa dhidi ya data ya ShotLink iliyoingizwa. “Hadithi ya matokeo kutoka Claude 3.5 Sonnet hupitia huduma ya uthibitishaji ili kuhakikisha data ya ShotLink iliyorejelewa katika matokeo inalingana na kile kilichoingizwa kwenye mfumo (kwa mfano, umbali wa drive),” Gutterman anaelezea. Hatua hii inalinda dhidi ya uwezekano wa AI “kuota” (hallucinations) au makosa ya ukweli.
- Cosine Similarity: Ukaguzi wenye nuances zaidi unafuata, kwa kutumia uchambuzi wa cosine similarity. Mbinu hii inapima ufanano wa kisemantiki kati ya maandishi yaliyozalishwa na mkusanyiko wa maelezo yanayokubalika kwa aina fulani ya pigo. “Mfumo unahakikisha maandishi yanaangukia ndani ya anuwai ya jinsi mtu angezungumzia drive,” Gutterman anaongeza. Hii inahakikisha sauti na maneno yanafaa na yanaendana na jinsi vitendo vya gofu vinavyoelezewa kwa kawaida.
- Ukaguzi wa Injini ya Uchapishaji: Ikiwa hadithi itapita majaribio haya, inaendelea kwenye injini ya uchapishaji, ambapo ukaguzi wa mwisho hufanyika kabla ya kuunganishwa kwenye majukwaa kama programu ya TOURCAST.
Mchakato huu wa kina unasisitiza kujitolea kwa usahihi na kuegemea, muhimu kwa kudumisha uaminifu katika utoaji wa habari za michezo.
Utekelezaji katika Ulimwengu Halisi: Mafanikio katika THE PLAYERS Championship
Uwezo wa kinadharia wa mfumo huu unaoendeshwa na AI ulijaribiwa kwa kiasi kikubwa katika ulimwengu halisi wakati wa THE PLAYERS Championship, moja ya matukio makuu kwenye kalenda ya PGA TOUR. Hili halikuwa jaribio dogo; mfumo ulitumika kuzalisha hadithi kwa uwanja mzima katika raundi zote nne.
Matokeo yalikuwa ya kuvutia. Mfumo wa AI ya uzalishaji ulifanikiwa kutoa maandishi ya maelezo kwa zaidi ya mapigo 30,000 ya kibinafsi wakati wa wiki ya mashindano. Hii inawakilisha hatua kubwa katika kina cha utangazaji, kwa ufanisi kutoa ufahamu wa hadithi kwa kila pigo moja lililopigwa na kila mshindani.
Muhimu vile vile ilikuwa kuegemea kwa mfumo. “Wakati wa THE PLAYERS Championship, usahihi kwenye mapigo 30,000 ulikuwa karibu 96%, ambayo ndipo tulifikiri tungekuwa,” Gutterman anaripoti. Kufikia kiwango hiki cha usahihi katika tukio la michezo la moja kwa moja, lenye nguvu, ambapo data inapita kila wakati na muktadha unabadilika haraka, ni ushahidi wa uimara wa teknolojia ya msingi na ukamilifu wa michakato ya uthibitishaji. Ingawa 96% inamaanisha asilimia ndogo inayohitaji ukaguzi au kutupwa, kiwango cha jumla cha mafanikio kilionyesha uwezekano wa mfumo kwa upelekaji mkubwa. Mafanikio haya yalithibitisha miaka miwili ya maendeleo na kuashiria hatua muhimu katika mkakati wa maudhui wa TOUR.
Kupanga Mustakabali: Zaidi ya Maandishi na Kuelekea Ubinafsishaji
Utekelezaji uliofanikiwa wa hadithi zenye msingi wa maandishi ni mwanzo tu wa maono ya PGA TOUR ya kutumia AI. Mfumo wa sasa unazingatia maandishi hasa kwa sababu mifumo ya AI yenye uwezo wa kuchakata na kutafsiri mitiririko ya video na sauti ya moja kwa moja katika muda halisi bado inakomaa. Hata hivyo, ramani ya barabara inaelekeza wazi kuelekea mustakabali wa kuzama zaidi, wenye hisia nyingi.
Ujumuishaji wa AI ya Multimodal:
“Tunajenga kuelekea siku ambapo itakuwa mchanganyiko wa data ya moja kwa moja, sauti ya moja kwa moja, video ya moja kwa moja na kisha kutumia matokeo ya multimodal kuunda video na kuzalisha sauti,” Gutterman anawazia. Hii inapendekeza mustakabali ambapo AI inaweza kuchambua milisho ya video kutoa maoni juu ya mechanics ya swing, kutafsiri miitikio ya wachezaji, au hata kupima kelele za umati, ikiunganisha uchunguzi huu na data ya ShotLink kuunda uzoefu wa maudhui tajiri zaidi, labda hata muhtasari wa video otomatiki na sauti za AI zilizozalishwa.
Maoni ya Sauti Bandia:
Lengo la karibu zaidi ni kushughulikia ukosefu wa maoni kwenye mitiririko mingi ya “Every Shot Live” inayopatikana kwa mashabiki. Kwa miaka mingi, milisho hii, mara nyingi ikifikia karibu mitiririko 50 ya wakati mmoja, imeonyesha tu sauti asilia na takwimu zilizowekwa juu. “Lengo letu daima ni kuwa na binadamu anayesimulia hadithi, lakini kuwa na watangazaji wawili katika mitiririko 48 siku nzima ni gharama kubwa,” Gutterman anakiri. AI ya uzalishaji inatoa suluhisho linaloweza kuongezeka. “Tunafanya kazi na AWS kwenye sauti bandia ambayo inaweza kusoma maagizo [hadithi]. Kwa AI, mtazamaji anaweza kuwasha maoni kwa njia ile ile anavyowasha manukuu.” Uwezo huu unaweza pia kupanuka kwa urahisi kwa lugha nyingi, ukitoa, kwa mfano, maoni kwa Kihispania kwa kubofya swichi, kuongeza kwa kiasi kikubwa ufikiaji.
Mkakati wa Kutotegemea Mfumo Mmoja (Model Agnosticism):
Msingi wa maendeleo haya ya baadaye ni faida ya kimkakati inayotolewa na AWS Bedrock - kutotegemea mfumo mmoja. TOUR haijafungwa kwa mtoa huduma mmoja wa mfumo wa AI. “Bedrock inaruhusu PGA TOUR kutotegemea mfumo mmoja na kupata mfumo bora zaidi kwa kazi hiyo,” Gutterman anasisitiza. Unyumbufu huu ni muhimu katika mazingira ya AI yanayobadilika haraka. “Ikiwa mifumo ya baadaye inaweza kufanya kazi kwa gharama nafuu, Tour inaweza kugeukia bila matatizo.” Anakanusha dhana ya mfumo mmoja, wenye nguvu zote, akiona, “Tunachokiona ni kwamba, sivyo ilivyo.” Mkakati ni kutumia zana bora zaidi kwa kazi: Claude ya Anthropic kwa uzalishaji wa maandishi yenye nuances, uwezekano wa mfumo mpya wa AWS Nova kwa kazi za utambuzi wa picha, na labda mifumo mingine maalum kwa kazi kama tafsiri. Mbinu hii inakuza uwezo huku ikiboresha gharama na utendaji kwa muda mrefu.
Tuzo Kuu: Uzoefu wa Mashabiki Uliobinafsishwa Sana
Ingawa maendeleo ya kiteknolojia yanavutia yenyewe, nguvu inayosukuma mipango ya AI ya uzalishaji ya PGA TOUR ni harakati za uzoefu wa mashabiki uliobadilishwa kimsingi: ubinafsishaji wa hali ya juu.
Uwezo wa kuzalisha muktadha wa hadithi kwa kila pigo unaweka msingi wa kuwasilisha maudhui yaliyoundwa mahsusi kulingana na mapendeleo ya mtu binafsi. “Inatusogeza mbele kwenye barabara ya ubinafsishaji wa hali ya juu, ambapo shabiki anaweza kupata hadithi mwishoni mwa siku na video bora kutoka kwa wachezaji wake anaowapenda,” Gutterman anaelezea. Fikiria programu inayokusanya kiotomatiki mkusanyiko wa muhtasari unaoonyesha kila pigo muhimu lililochezwa na mchezaji wako unayempenda, kamili na maelezo ya hadithi ya muktadha, yaliyowasilishwa muda mfupi baada ya raundi yao kumalizika.
Hii inaenda zaidi ya upangaji rahisi. TOUR inawazia mifumo yenye uwezo wa ushiriki wa kutabiri. “Programu tayari inajua unachopenda na inakupa tu unachotaka,” Gutterman anapendekeza. Kwa kujifunza mapendeleo ya shabiki - wachezaji anaowapenda, nia ya takwimu maalum (kama umbali wa drive au utendaji wa putting), au hata miundo ya maudhui anayopendelea - jukwaa linaweza kuwasilisha kwa bidii habari na hadithi muhimu zaidi, labda hata kumjulisha shabiki wakati mchezaji wake anayempenda anakabiliwa na putt muhimu au anajaribu pigo kutoka kwa nafasi yenye changamoto kihistoria.
Kiwango hiki cha ubinafsishaji kinalenga kuongeza ushiriki, kufanya matumizi ya maudhui ya gofu kuwa muhimu zaidi, yenye ufanisi zaidi, na hatimaye kuridhisha zaidi kwa kila shabiki binafsi. Kwa kutumia AI ya uzalishaji kufungua uwezo wa hadithi uliofichwa ndani ya hifadhi zake kubwa za data, PGA TOUR haiongezi tu ukubwa wa utangazaji wake; inaanzisha mustakabali ambapo teknolojia inatengeneza hadithi ya mchezo kutoshea mtazamo wa kipekee wa kila mfuasi. Enzi ya kupokea tu mtiririko mmoja wa matangazo inapisha njia kwa ushiriki wenye nguvu, uliobinafsishwa, nawenye data nyingi na mchezo huo.