这几天人机围棋大战引发坊间热议，谷歌的AlphaGo连续击败世界顶尖职业围棋高手李世石。由于围棋的复杂性，几年前在职业棋手间的共识是在短期内电脑无法战胜职业棋手。
谷歌AlphaGo算法包括两部分，一部分是谷歌将历史上所有的棋局数据都会拿来给机器做训练，这是一个基于深度神经网络的增强学习的算法。另一部分是利用蒙特卡洛随机算法，让计算机之间对战，机器能不断提升自身的水平。

神经网络算法是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。
神经网络还有泛化能力。泛化能力指对没有训练过的样本，有很好的预测能力和控制能力。特别是，当存在一些有噪声的样本，网络具备很好的预测能力。
酒店收益管理程序的原理和AlphaGo相同，对酒店历史数据进行分析，在分析的基础上给出预测。并根据当前的市场环境和外部数据调整预测，给出最佳的市场细分组合、最佳的动态价格的建议，实现酒店收益最大化。很多收益管理软件还有人机结合功能，在必要的时候，人工干预机器预测，提高预测精准率。同时，计算机也在人工干预下不断学习、优化自己的功能。

另一个数学计算制胜的经典案例发生在二战时期，美军发动“王八计划”在诺曼底强行登陆，作战部队在加莱滩头遭到德军炮弹如同外科手术般的精准狙击。加之希特勒宣称研制出了导弹，美军统帅部陷入了深深的忧虑，害怕德军真的掌握了导弹技术，部队将面临重大伤亡，甚至导致诺曼底登陆夭折。科学，还是科学在这个关键时刻发挥了关键作用。几个数学家研究了德军弹着点并结合泊松分布（描述单位时间内随机事件发生的次数）分析出德军根本没有导弹技术，之前的命中只是运气好。美军司令据此下达登陆命令，成功登陆。数学知识缩短了战争进程，避免了至少几百万军人和平民的无谓牺牲。

酒店是个传统行业，但我们的思想要与时俱进。在推行收益管理软件的过程中，往往会遇到以下阻力：

1. 计算机不如人脑，人比计算机更了解市场。

人做出的决定往往主观性较强，说好听点是基于经验，说白了就是猜。同样是预测，计算机首先是将历史数据分门归类进行分析，然后用回归、神经网络、蚁群算法、遗传算法、免疫算法等方法，给出最合理的预测、组合和价格建议。围棋棋盘有361个交叉点，其变化是天文数字，历史上有千古无同局的说法。AlphaGo在面对李世石时从容应对，在耗时很少的情况下，轻松击败李世石。

2. 收益管理在市场低谷期没有用武之地。

人在市场需求处在低谷时，往往武断地凭感觉给出一个促销价，这个价格是否合理无人知晓，也无从验证。计算机无论在旺季和淡季，都不断根据获取的内外部数据进行运算，找出价格和销量的内在联系，给出最佳的价格建议。在淡季打折时，计算机计算的是酒店收益最大化，而不是客房率最大化，确保利润不被稀释，不过度打折。同时，计算机还兼顾和竞争酒店的价格均衡。

3. 上传数据不安全，酒店数据不能外泄。

马云说，在真正的大数据时代，人类将有三笔财富：第一，钱包里有多少钱；第二，有多少信用；第三，拥有多少数据，数据跟别人交换的频率有多大。不分享数据，你永远无法了解整个市场的全貌，永远无法知道自己的优势是什么、劣势是什么、市场上还有哪些机会。把数据交给比我们专业、聪明的人去分析，拿到数据加工后的结果，我们变得更聪明。

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