AMAZON – Ứng dụng học sâu để nâng cao hiệu quả kinh doanh

Amazon được lập nên như một cửa hàng sách trực tuyến, nhưng trên thực tế, nhà sáng lập Jeff Bezos đã có thể bán mọi thứ trên đó. Mục tiêu chính của ông là thành lập một công ty công nghệ có thể thống trị thời kỳ bùng nổ đã được dự đoán trước của thị trường bán lẻ trực tuyến (online), đây cũng là điều mà ông dự đoán là sẽ xảy ra. Cho tới ngày nay, Amazon đã trở thành một gã khổng lồ về thương mại điện tử đa quốc gia và là nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây hàng đầu thế giới, điều này giúp cho Amazon trở thành một công ty đại chúng có giá trị lớn thứ ba tại Mỹ. Ngoài ngành nghề cốt lõi là mảng bán lẻ và mảng điện toán đám mây, Amazon cũng lấn sân sang lĩnh vực xuất bản, điện ảnh, truyền hình và sản xuất sản phẩm tiêu dùng như máy đọc sách Kindle E-reader, máy tính bảng Fire và TV stick, cũng như Amazon Echo.

Từ đầu thập niên 1990, Amazon đã triển khai các hệ thống phân tích dự báo trên tất cả hoạt động kinh doanh của mình, từ những công cụ đề xuất đình đám đến việc tối ưu hóa tuyến đường làm việc của các robot vận chuyển trong các trung tâm hoàn tất đơn hàng của hãng. 

Tuy nhiên, sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực học máy (machine learning) đã khiến cho gã khổng lồ trong ngành bán lẻ trực tuyến phải đánh giá lại toàn bộ hoạt động của mình kể từ đầu thập kỷ này. Không bằng lòng về việc chỉ cạnh tranh với Walmart và Target trong thị trường bán lẻ, Amazon luôn tự định vị mình là một đối thủ của Google, Facebook, Apple, và luôn cố gắng trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực công nghệ. 

Điều này có nghĩa rằng học sâu sẽ được ứng dụng vào những dịch vụ cốt lõi của công ty, cũng như vào việc mở rộng sang các lĩnh vực khác như Nhà thông minh với thiết bị Echo được tăng cường sức mạnh bởi Alexa và cửa hàng bách hoá không quầy thu ngân Amazon Go. 

Với một tầm nhìn xa hơn nữa, Amazon đang có những kế hoạch rất lớn liên quan tới giao hàng bằng máy bay không người lái và hệ thống “giao hàng dự báo trước” (anticipatory shipping), trong đó Amazon sẽ dự đoán sản phẩm mà khách hàng sắp mua, sau đó vận chuyển ngay sản phẩm đó đến kho hàng gần nhà khách hàng và nếu được chọn mua, món hàng sẽ được giao cho khách hàng nhanh hơn.

Amazon đã sử dụng trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Amazon đã tiên phong trong việc phát triển hệ thống gợi ý sản phẩm, một công cụ tìm kiếm được thiết kế để kích thích việc mua hàng, đóng vai trò cốt lõi trong các chiến lược kinh doanh của công ty ngay từ những ngày đầu. Trong những năm qua, các phân tích thống kê đằng sau công cụ này trở nên tinh vi hơn, nhưng nó luôn hoạt động bằng cách phân loại khách hàng dựa trên những dữ liệu thu thập được về khách hàng, mô hình hóa hành vi mua hàng và gợi ý các sản phẩm được mua nhiều bởi những khách hàng có kiểu mẫu tương tự.

Vào đầu năm 2014, công ty đã bắt đầu một cuộc đại tu lớn nhất trong hệ thống đề xuất của mình, khi đó công ty đã bắt đầu ứng dụng thuật toán học sâu vào các công cụ dự đoán.1 Hiện nay, học sâu đã được tích hợp vào nhiều tính năng của trang bán hàng trực tuyến Amazon, mang tới cho người dùng những trải nghiệm mua sắm được cá nhân hoá hơn, ví dụ như những đề xuất về hàng hóa “thường được mua cùng nhau” và “những khách hàng khác mua sản phẩm này cũng mua thêm…”.

Đọc thêm bài này  Lời giải thích đơn giản về Deep Learning mà gần như ai cũng có thể hiểu

Học sâu sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo phân tầng sâu, bắt chước bộ não con người theo cách mà nó tự “học” từ những dữ liệu truyền vào. Các thuật toán này có khả năng tự động điều chỉnh để ngày càng hiệu quả hơn trong việc phát hiện ra những mô hình và mối liên hệ trong kho dữ liệu, trong trường hợp này là dữ liệu về giao dịch và hành vi của khách hàng. Điều này đã giúp công cụ để xuất của Amazon hoạt động giống như hệ thống đề xuất của Google, bảng tin (news feed) của Facebook hay đề xuất phim của Netflix. Giống như các đối thủ khác trong cuộc chiến giành ngôi vương ở lĩnh vực công nghệ, Amazon cho rằng học sâu chính là yếu tố thúc đẩy cuộc cách mạng về trí tuệ nhân tạo.


Vai trò quan trọng của AI ở Amazon cũng được thể hiện tại các trung tâm hoàn tất đơn hàng (fulfilment center), tại đây hàng ngày đều có hàng triệu đơn hàng được đóng gói bởi những nhân viên làm việc cùng với các robot có tích hợp tính năng AI phức tạp. Nếu chỉ nhìn nhận những con robot này một cách đơn lẻ thì chúng trông không chỉ đơn giản là những chiếc máy biết nâng lê hạ xuống và di chuyển.2 Tuy nhiên, dưới sự điều khiển của các thuật toán học sâu, những robot này có khả năng xác định lộ trình di chuyển hiệu quả xung quanh các kệ di động được sắp xếp vô cùng phức tạp, cũng như việc xác định các sản phẩm được yêu cầu và mang những sản phẩm đó đến để con người hoàn tất việc đóng gói. Bởi vì robot có thể hoạt động trong các điều kiện khó khăn, chật chột hơn nhiều so với con người, điều này giúp cho Amazon tối đa hóa không gian để xếp hàng hoá trong kho và gia tăng doanh thu nhờ việc hoàn tất đơn hàng nhanh hơn. Hiện có tới hàng trăm triệu con robot đang hoạt động tại các trung tâm hoàn tất đơn hàng của Amazon trên khắp thế giới.3


Amazon Alexa

Một điều khá bất ngờ là khi Amazon ra mắt lần đầu tiên đối với thiết bị trợ lý ảo của gia đình dựa trên trí tuệ nhân tạo vào năm 2015, thiết bị này đã gần như được cho là điều không tưởng. Thế nhưng, tính đến năm 2018, thiết bị này đã xuất hiện trong 16% hộ gia đình ở Mỹ và con số này sẽ ngày càng gia tăng khi Amazon, cũng như Google, vẫn đang không ngừng cải tiến, hoàn thiện và giới thiệu sản phẩm của mình ra thị trường.4

Sự đột phá của Amazon chính là việc nhận ra công nghệ không phải là yếu tố lớn nhất hạn chế việc ứng dụng AI trong đời sống, bởi công nghệ đã tiến bộ đến mức không chỉ còn là hỗ trợ các công việc giản đơn. Vấn đề chính nằm ở giao diện, trong khi điện thoại thông minh ngày càng được sử dụng rộng rãi thì các thiết bị AI vẫn còn quá phức tạp để sử dụng so với những thứ khác, như là công tắc điện, bình đun nước, radio hay sách dạy nấuăn.

Loa thông minh Echo giúp chúng ta tương tác trực tiếp bằng giọng nói với các thiết bị thông minh trong gia đình, cũng như cổng thông tin thuận tiện giúp tìm kiếm thông tin nhanh hoặc là việc phát một bản nhạc trong lúc chúng ta đang làm việc nhà.

Đọc thêm bài này  TENCENT - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường sức mạnh cho WeChat và dịch vụ chăm sóc sức khoẻ

Độ chính xác khi xử lý yêu cầu bằng giọng nói phụ thuộc vào khả năng áp dụng học sâu vào các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên.5 Mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để nhận biết “từ khóa khởi động” (wake word), từ khóa này giúp thiết bị biết khi nào cần lắng nghe và xử lý yêu cầu từ người dùng. Thông qua việc xử lý các câu lệnh bằng giọng nói, mạng nơ-ron ngày càng nắm bắt hiệu quả các sắc thái trong lời nói của con người. Và trên thực tế, mạng nơ-ron nhân tạo sâu “học” được cách thức mà chúng ta nói chuyện dựa trên dữ liệu giọng nói đã được xử lý.


“Bánh đà” của Amazon trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Mô hình áp dụng trí tuệ nhân tạo của Amazon trong nhiều hoạt động kinh doanh khác nhau được coi như một “bánh đà” (flywheel).6 Khái niệm này được lấy từ tên của một nhóm những thiết bị cơ khí được thiết kế nhằm tích trữ một cách hiệu quả các năng lượng được tạo ra từ một nguồn năng lượng nhất định và kiểm soát mức độ giải phóng năng lượng của nó. Ý tưởng của mô hình này chính là những “năng lượng” dư thừa từ quá trình triển khai thành công trí tuệ nhân tạo trong một bộ phận kinh doanh sẽ được dùng để phục vụ công tác nghiên cứu và đầu tư vào một bộ phận khác.

Cách thức này giúp tạo nên môi trường chia sẻ dữ liệu và công nghệ giữa những phòng ban và các bộ phận kinh doanh, từ đó, các bên sẽ có thể học hỏi kinh nghiệm lẫn nhau. Ví dụ, những cải thiện về độ chính xác của hệ thống gợi ý dựa trên nền tảng học sâu là một yếu tố quan trọng trong việc vận dụng học sâu vào tính năng phân tích giọng nói của thiết bị Echo.

Kết quả là, các bộ phận khác tại Amazon đều nhận thấy rằng họ có thể tận dụng việc áp dụng rộng rãi các thiết bị tích hợp Alexa tại các hộ gia đình, đặc biệt là khả năng tạo ra các ứng dụng tùy chỉnh được biết tới như “các kỹ năng” có thể được dẫn ra thông qua thiết bị đó. Điều này đã giúp bổ sung các tính năng cho phép người dùng sử dụng giọng nói để truy cập vào các dịch vụ như Amazon Prime Video và Amazon Music Unlimited. Và tiếp theo đó, học sâu cũng được tích hợp vào cách thức Alexa đưa ra quyết định rằng kỹ năng nào trong số 40.000 kỹ năng của nó mà người dùng sẽ thấy hữu ích nhất dựa trên những gì họ đã đưa ra yêu cầu cho Alexa.7

Amazon nhận ra rằng những sáng kiến thành công trong lĩnh vực học sâu đã và đang mang lại nhiều lợi ích to lớn ở góc độ doanh nghiệp. Không chỉ nâng cao tính hiệu quả cho các quy trình nghiệp vụ cụ thể mà nó được triển khai, nó còn tạo ra nhiều dữ liệu mẫu để huấn luyện cho những thuật toán được triển khai ở các quy trình khác nhau.

Đọc thêm bài này  JOHN DEERE - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giảm ô nhiễm thuốc bảo vệ thực vật trong nông nghiệp

Amazon Web Service

Cũng giống như những đối thủ Google và Alibaba, Amazon cung cấp dịch vụ điện toán đám mây cho các khách hàng doanh nghiệp dưới thương hiệu Amazon Web Service (AWS). Trong những năm gần đây, họ đã cung cấp các dịch vụ dựa trên học máy, cho phép các doanh nghiệp có thể “thuê” các năng lực của AI với chi phí hợp lý, chỉ chiếm một phần nhỏ trong ngân sách so với việc doanh nghiệp tự xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng mình.

Trong cuộc đua triển khai trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp ở đa lĩnh vực, việc cung cấp những công cụ để giúp gia tăng vị thế cạnh tranh của các doanh nghiệp nhỏ đã trở thành một chiến lược kinh doanh cốt lõi của Amazon. Xét cho cùng, giống như một câu ngạn ngữ đã nói, những người giàu nhất trong cơn sốt vàng chính là những người bán xẻng!

AWS cung cấp quyền truy cập vào các công nghệ học máy cốt lõi bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, cũng như các công cụ khác có thể sử dụng để trích xuất những dữ liệu quý giá từ dữ liệu video và giọng nói phi cấu trúc.8

Amazon Prime Air

Một trong những dự án đầy tham vọng của Amazon liên quan đến việc triển khai các đội máy bay không người lái để giao hàng trực tiếp đến nhà khách hàng. Khi được công bố vào năm 2013, nhiệm vụ được đề ra của dự án này là cho phép Amazon thực hiện giao hàng trong vòng 30 phút sau khi khách đặt hàng.9

Kể từ đó, Amazon đã thực hiện các đợt giao hàng thử nghiệm đầu tiên bằng máy bay không người lái (drone) tại Cambridge, Anh.

Học máy là nền tảng cơ bản, cốt lõi của các hệ thống điều khiển máy bay không người lái.10 Mặc dù đã tiến hành được vài năm, dự án vẫn chưa thể được thương mại hóa do một số rào cản pháp lý chưa được tháo gỡ. Amazon không công khai chi tiết về công nghệ được sử dụng trong việc điều khiển máy bay tự hành của hãng, nhưng có khả năng là họ sử dụng thị giác máy tínhđể giúp cho các drone điều hướng để tránh các chướng ngại vật và nhận dạng các điểm hạ cánh an toàn.

Những thách thức và bài học chính được rút ra

  • Amazon là một trong những doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến đầu tiên tận dụng sức mạnh của các công cụ phân tích dự báo. AI là công nghệ hứa hẹn mang lại nhiều dự đoán chính xác hơn bất kỳ công nghệ nào khác cho đến nay, nó là bước tiếp theo dành cho Amazon.
  • Amazon đã xây dựng một chiến lược hợp tác mà họ gọi là “bánh đà” để khuyến khích phân phối năng lượng, đà tăng trưởng và dữ liệu được tạo ra bởi các sáng kiến về AI trên toàn mạng lưới hoạt động kinh doanh của mình.
  • Những tiến bộ đạt được thông qua việc xây dựng khả năng học sâu cho các hệ thống gợi ý đã truyền cảm hứng cho việc ứng dụng công nghệ vào những lĩnh vực khác, như việc phát triển trợ lý ảo Alexa hay dịch vụ Amazon Prime Air đảm nhiệm việc phân phối, giao nhận hàng hóa bằng máy bay tự hành.
  • Ngoài ra, Amazon cho phép các doanh nghiệp khác trên toàn cầu có thể tận dụng sức mạnh của AI bằng cách cho thuê máy học và công nghệ học sâu như một dịch vụ thông qua nền tảng AWS.

Tham khảo

  1. Wired, Inside Amazon’s Artificial Intelligence Flywheel: https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/
  2. Robots, Drive Unit: https://robots.ieee.org/robots/kiva/?utm_source=spectrum
  3. IEEE Spectrum, Brad Porter, VP of Robotics at Amazon, on WarehouseAutomation, Machine Learning, and His First Robot: https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/interview-brad-porter-vp-of-robotics-at-amazon
  4. Tech Crunch, 39 million Americans now own a smart speaker, reportclaims: https://techcrunch.com/2018/01/12/39-million-americans-now-own-a-smart-speaker-report-claims/
  5. Quora, How does Amazon use Deep Learning?: https://www.quora.com/How-does-Amazon-use-Deep-Learning
  6. Wired, Inside Amazon’s Artificial Intelligence Flywheel: https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/
  7. Amazon, The Scalable Neural Architecture behind Alexa’s Ability to Select Skills: https://developer.amazon.com/blogs/alexa/post/4e6db03f-6048-4b62-ba4b-6544da9ac440/the-scalable-neural-architecture-behind-alexa-s-ability-to-arbitrate-skills
  8. Amazon, Machine Learning on AWS: https://aws.amazon.com/machine-learning
  9. CBS, Amazon unveils futuristic plan: delivery by drone: https://www.cbsnews.com/news/amazon-unveils-futuristic-plan-delivery-by-drone/
  10.  Amazon, Machine Learning on AWS: https://aws.amazon.com/machine-learning/

Leave a Reply

avatar
  Subscribe  
Notify of