柯洁，果然还是输了。
AI科技评论消息下午 2 点 54 分，AlphaGo 跟柯洁三番棋的第一场终于结束，柯洁最终以微弱的 1/4 子劣势输于 AlphaGo。
虽然结局并没有出乎绝大部分人意料，但不同于去年战胜李世乭，这次我们可以负责任的说——在围棋这件事上，围棋人工智能 AlphaGo 的确已经做到了战胜世界最强人类围棋选手的水平。
棋谱回顾
当然，实际的战况差距并不明显。1/4 子的差距在人类围棋顶尖战斗也是非常正常的存在。而柯洁本人也在这场比赛中充分发挥出了自己的实力。
柯洁是怎么输的？
整场比赛看下来，“不兴波澜” 很可能是最好的描述。
这一方面是因为今年年初 Master 曾经战胜了 60 名著名围棋选手，其实力大家早有了解；另外一方面则是今天比赛中的双方并没有出现上一次人机大战那种 “神来之笔”，又或者是让人很难理解的棋招。
有趣的是，与去年 AlphaGo 与李世乭对弈的时候相比。这次的人类选手更加 “AlphaGo”、而 AlphaGo 也变得更像人。
这也是为什么先手的柯洁，一开局就采用了 AlphaGo 偏爱的 “三三定式”。也有观众向AI科技评论指出，柯洁早前已经在围棋甲级比赛中多次采用了这种下法，很明显他有备而来。
在短暂的开局之后，双方很快就在棋盘的右下角展开了争夺。这实际上也符合之前大家对于柯洁下法的猜测：先捞后洗。
这种打法的主要策略是 “先抢占实地（棋盘局部建立成果），逼对手经营大模样（只能跟着走），再打入破去打模样”。这种打法是中国围棋队总教练俞斌最喜欢采用的方法。
而后双方开始转战棋盘的左上角，在这一块的局部争夺中，AlphaGo 多次祭出让柯洁 “难受” 的棋招。
双方的用时也在不断拉开，在 AlphaGo 用时还剩 2 小时 40 分（总下棋时间 3 小时）的情况下，柯洁所剩的时间已经只有 2 小时。
均衡的局势在双方转战左下角之后被打破，AlphaGo 所执的白棋越走越稳，场面上的局面也愈发明显。
但柯洁自己实际上也并没有放弃比赛，在 97 手更大胆地切入棋盘中腹。
可惜稳扎稳打的 AlphaGo 并没有给任何机会，在原有稳固的盘面基础上不断收割局面，让正常比赛在下午 2 点就进入了收官阶段。
而柯洁最终的落败也就显得理所当然了。
柯洁接下来还有机会赢么？
这个问题其实并不好回答，但就从第一场比赛中 AlphaGo 的表现来看，不仅更加像人类高手，同时也没有犯上一次与李世乭对弈中的各种错误。即便在柯洁的出色表现下也没有丝毫动摇。
所以我们只能得出一个结论，AlphaGo 基本不会输。
而柯洁三番棋下来的最好结果，很可能就只是 “小输”。例如今天比赛中的 1/4 字，但一旦柯洁在比赛中自己出了什么错漏，必然会被 AlphaGo 抓住机会取得更大的成绩。
相比柯洁接下来两场比赛的战斗，组队赛和团队赛或许更加值得期待，一个是人类直接体会比赛中 AlphaGo 的思考方式，一个是人类组队用群体能力挑战计算机单体。
但至少，AlphaGo 和柯洁今天已经给我们奉上了一场精彩的比赛，不是么？
附：Alphabet 执行董事长施密特和 DeepMind 创始人兼 CEO Hassabis 在开幕式上的演讲。（AI科技评论整理）
施密特：
非常高兴回到中国，中国对我来说意义非凡。这是一个珍贵的机会，可以打造一个更美的世界。去年我在韩国就说，不管胜负如何，人性终将获胜。电脑有自己擅长的事情，人类有自己的专长。
我们处在人工智能的时代，我们相信这能打造更好的生活，我们所面临的各个领域都有很多未解之谜，科学家通过人工智能，可以做到更多的事情。
这是一个伟大的围棋赛事，天才的选手和团队与 AlphaGo 对战，可以认为是人机合作时代的开启。
非常感谢今天你们能允许我们来到这里。
哈萨比斯：
我对未来几天的比赛充满期待。我们非常感激中国围棋协会、体育总局、桐乡政府等帮助我们如期举行人机大战。柯洁是一个真正的艺术家，天才式的围棋选手。这场对弈将开启围棋界的下法新天地。
这次峰会的宗旨，是在世界最深奥、美丽的棋盘上，探索新的下法。可能再过一万年，我们也无法穷尽围棋的下法和定式。围棋变化繁多，非常神秘。
三年前，我们想也许人工智能有足够的能力下围棋。AlphaGo 不是一个预编程的围棋程序，而是采用人类相似的方式进行学习。
一年半前，我们与樊麾进行对弈，现在樊麾也加入了我们。AlphaGo 以人类无法想象的方式下围棋。一年前我们和李世乭进行了对局，我们也为之感叹。今年一月，我们给他取名 “Master”，并在网上取得 60 连胜的成就。
这不是人机大战，而是人使用电脑发现新的奥秘和知识。和哈勃望远镜一样，探索宇宙，AlphaGo 就是新的哈勃望远镜。
AlphaGo 可以用在其他领域。我们相信在制药、医疗领域，都可以借由人工智能解决，帮助专家取得更大领域的突破。
希望通过未来与人类专家的合作，找到各种创新的方式。希望探索有新的创新，也希望 AlphaGo 在其他领域有新的突破。
最后我们想对围棋界表达深深的谢意，这已经超过我们最初的想象。希望能探索新的下法，我们最终的目的不是谁赢，因为最终的胜利属于人类。
我们希望在座的各位能一起探索围棋的真谛。我祝柯洁好运。
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柯洁惜败阿尔法狗！
站在人工智能世界巅峰的，
竟是曾经的中国女清洁工、洗衣妹……
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大家还记得去年，
那场震撼世界的人机大战吗？
谷歌人工智能阿尔法狗，
打败了韩国围棋九段大师李世石。
这场经典之战让全世界，
都看到了人工智能的威力。
而就在这两天，
谷歌中国和中国棋院又宣布，
5月23号将在浙江乌镇举办围棋挑战赛，
这一次，阿尔法狗的对手，
是目前世界排名第一的棋手柯洁。
他们将大战三百回合，
再次上演震撼的人机大战。
刚刚传来最新消息：经历了4个多小时的比赛，柯洁对阵AlphaGo首局战罢。AlphaGo执白1/4子战胜目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁九段。另外两场比赛将于本月25日和27日进行。
截至目前，AlphaGo对战人类的战绩为70胜1负。
人工智能，现在无疑，
受到全世界的瞩目，
可是你无论如何也想不到，
今天站在人工智能世界巅峰的，
竟是曾经的一个清洁工、洗衣妹……
而今天她是美国斯坦福大学的终身教授，
是让所有美国人都膜拜的超级偶像！
她，就是李飞飞
1976年，李飞飞生于北京，
父母是知识分子，但思想开明乐观。
而她自幼成绩优异，
有着强烈的好奇心，喜欢追求真理，
小小年纪就已经开始，
在思考宇宙的起源，生命的意义。
16岁，是她人生命运的转折点，
这一年，父母带着她到美国生活。
刚到美国时，因为全家都不会说英语，
因此，原本想当工程师的父亲，
只能去做相机修理工作，
母亲则去当了一名收银员。
和那些生在美国的孩子不同，
她的英语不流利，中式英语让她，
在美国社会也无法左右逢源，
她和父母一起经历着，
在异国他乡打拼的心酸。
当她来到美国时，正值高中阶段，
已经错过了学习英语的最佳年龄，
那时在高中距离美国高考，
也只剩两年的时间了，
这意味着她要在短短两年时间里，
追赶别人的英语，成绩还得优秀到，
能拿奖学金申请美国大学才行，
不然她家根本付不起大学学费。
她所能做的只能是比所有人更勤奋，
整整两年时间，她晚睡早起，
付出了比美国孩子多百倍的努力，
为减轻家里负担，她还在学习之余，
跑去当服务员、清洁工……
做经常受气，工资少得可怜的零工。
在边打工边读书的情况下，
没想到，最终她的高考成绩，
竟优秀到任何一所美国大学随便挑。
面对美国各大名校的强烈邀请，
她选择了普林斯顿大学。
中国女孩考入美国名校的事情，
在当地引起巨大反响，名噪一时。
有美国报纸甚至特地刊载了她的故事，
标题就是：“美国梦”成真了！
尽管进入了世界一流名校，
可她家仍是一贫如洗，
她实在太心疼父母，用奖学金，
帮父母开了一家干洗店，
好让他们能有更稳定的收入。
平日里，她在大学专心苦读，
周末，她就赶回家帮忙洗衣服。
她的大学时光就是在学校，
和洗衣店间不停奔波劳累度过的。
虽身在美国，她怀的却是颗中国心。
1997年，张纯如的一本，
《南京暴行：被遗忘的大屠杀》，
彻底揭露了日军罪行，
可美国为首的西方国家对此保持缄默。
为了让更多人了解这段历史，
她勇敢地站了出来，
在大学里组织研讨会，
她也因此和张纯如成了好朋友。
1999年，她保持学霸姿态，
又以最高荣誉从普林斯顿的本科毕业。
当时正值大牛市，华尔街的金融人士，
在全世界都可以横着走。
出色的她也收到铺天盖地的邀请，
随便一个工作都是数十万美元的年薪。
面对能彻底改变命运的机会，
她却犹豫了，如果她接受这些工作，
就能立刻让父母过上好日子，
可她的梦想，不在华尔街，
她想去追求知识和真理。
她说：人生最难的不就是，
如何发挥我们自己的潜力，
既要担待得起生活的责任，
又要对得起自己的梦想吗？
在开明父母的支持下，
在其他人都早早成为上流社会精英时，
她却逆流而行，一头扎进中国的西藏。
用整整一年的时间研究藏医，
去寻找真理定义和科学的哲学思维。
从西藏回到美国后，
她又做了一个疯狂的决定。
她选择读博士，读的专业，
竟是当时非常冷门的人工智能，
这个专业在当时并不受学生欢迎，
研究成果少，研究的资金也不足，
最困难时，她一度想通过洗衣店，
来筹集实验资金。
而且做这个研究的都是男性，
她作为一个女人，
更何况是一个中国女人，
可想而知有多么不容易。
而那时，
母亲又患上癌症，有中风迹象。
面对梦想和生活的双重压力，
她硬是咬咬牙挺了过去，
她坦言，如果再来一遍，
她都不相信自己还能做到这一切。
命运不会亏待任何一个，
既努力而又有才华的人！
数十年如一日地泡在实验室，
33岁的她终于迎来了梦想的曙光。
她获得了美国斯坦福大学终身教授的职位，
她不仅是斯坦福AI实验室唯一的女性，
也是美国大学计算机系最年轻的教授，
现在的她是斯坦福人工智能实验室总负责人。
常年待在枯燥的实验室里，
让她感觉和世界有些脱节。
但她毫不在意，她说：
热闹是他们的，我什么也不多想。
我做研究的心得就是，
眼睛看到的前方应该是空旷的，
如果你眼睛看到的前方是热闹的，
那这个方向就不是最好的研究方向，
科学家是最不能跟风、追求时尚的，
科学家一定是追求，
原则性和原创性的。
如同坚固的钢，在烈火中燃烧、
在高度冷却中炼成。
她在梦想中燃烧，在孤独中冷却，
也成为了坚不可摧的钢。
她在世界顶级计算机期刊上，
发表了超过100篇的学术论文，
还发起了ImageNet计划，
ImageNet是目前全世界，
最大的带有标记的图片数据库。
她还组织了一年一度的ImageNet挑战赛，
邀请谷歌等科技巨头参赛，
促进图像识别和人工智能领域的交流。
她还先后获得了：
微软学者新星奖以及谷歌研究奖、
NSF杰出青年奖、
斯隆研究奖计算机科学奖、
雅虎实验室学者奖、 IBM 学者奖、
入选2015年“全球百大思想者”……
许多人工智能和机器学习研究者，
平时谁也不服谁，可谈起李飞飞，
都不约而同将她视作女神，
因为如果没有她，
世界人工智能不知要倒退多少年。
她用十多年的孤独，
彻底改变了一个领域，
成了全球十大顶级科学家之一，
也成了让美国人崇拜的传奇女性。
现在，她已加盟谷歌，
是谷歌机器学习的全球掌门人。
但她仍坚持在斯坦福大学任教。
在美国每7年，教授可以休一次大假，
她却连续教学12年没休过假。
她说：
“作为人工智能领域的领导者之一，
培养技术人才，是我的夙愿和使命。”
在她之前，人工智能领域，
几乎所有的工作人员都是男性，
她出现后，为该领域，
培养出了一大批女性。
之所以努力培养女学生，
是因为她意识到，人工智能将给社会，
带来史无前例的最大变革，
可如果大多数开发人员都是男的，
那最终就会形成带有偏见的系统。
尽管已经站在人工智能的巅峰，
可她仍不忘初心，继续前行。
现在的她，还在努力着。
她相信：
如果发展到一定水平，
人工智能便可以代替司机的眼睛，
让汽车更聪明，并能减少意外的发生。
还可以在灾情发生时，
代替人类去出生入死，
更快地找到被困者和伤员。
可以让医生护士，
多一双永远不会疲倦的眼睛，
抢救更多濒死的生命。
更可以带领全人类，
看到更广阔更神奇的世界，
探索宇宙的奥秘。
让人类和世界变得更好，
她说，这就是她的毕生追求。
可当有人问她这位大科学家，
在她的心目中，
人类文明，
最有价值、最辉煌的究竟是什么？
她却是毫不犹豫地说：是爱。
因为她觉得，
不管科技有多么发达，
引领世界的还是慈悲和爱，
而不是冰冷的科技和数字。
她将自己的人生活成了水，
有人说水是露珠，
细小脆弱，一不小心就会被蒸发，
但是，如果你听过水滴石穿的故事，
就会惊叹水的以柔克刚，
惊叹水的坚韧不拔，
惊叹水执着雕刻世界的力量。
她完全颠覆了人们的常识，
谁说中国人天生无创新精神？
谁说漂亮的女孩子就不好学？
谁说女孩子就不擅长学理科？
这样一位出类拔萃的中国美貌女子，
用自己的力量向全世界说明了一切！
李飞飞，作为优秀的海外华人，
我们所有中国人都为你点赞，
也期待你为全人类做出更多的贡献！
李飞飞：我们怎么教计算机理解图片？
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透过柯洁vs阿尔法狗，
揭开智慧供应链的神秘面纱
“阿尔法狗”（AlphaGo）与最顶尖人类棋手柯洁的对弈即将在本月底于杭州拉开序幕，这也是继去年李世石以1:4的比分输给了阿尔法狗后又一场人工智能和人类的巅峰对决，也让机器学习、深度学习、神经网络等概念进入了公众的视野。人工智能目前除了在人脸识别、语音识别、无人驾驶、天气预测、医疗诊断等众多C端领域已经有了广泛的应用，在B端商务领域特别在智慧供应链领域也已经有了深入的应用并且会更加有用武之地。
一、战胜人类——AlphaGo的使命
AlphaGo之所以能够战胜人类，其不是如同人类一样靠逻辑推理进行思考，而是更多的靠着大量的数据以及智能算法，而这些大数据其实就是众多的人类围棋高手之前下棋的记录，这也是AlphaGo智能的来源。谈及核心的智能算法，它有两个，第一个是启发式搜索算法—蒙特卡罗书搜索算法（Monte Carlo Tree Search），这个算法保证AlphaGo在有限的空间和时间内找到应对对手的下法，第二个算法其实就是概率算法，即使把每一步的下法变成一个获胜概率的数学模型。
具体到下棋步骤，AlphaGo会预测并且搜索对手可能的走法，然后它要针对对手搜索自己下面可能的多种对策，并且计算每种走法获胜的概率，随之找到获胜概率最大的一种，周而复始直到自己胜利为止。从这个角度来说，AlphaGo所代表的人工智能其实就是大数据和智能算法（图一）。
图一
本质上说，人工智能是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因未知和不确定而焦虑。AlphaGo的逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”（图二），这个逻辑不仅仅适用于下棋，也适合于商业活动特别是在“智慧供应链”。
图二
二、增收降本——智慧供应链的初衷
和人工智能在下棋中的运用不同，商业活动及智慧供应链有着不同的数据、算法以及模型。下棋面对的仅有一个对手，而商业人工智能则涉及到众多的内部职能、竞争对手、外部客户和供应商，加上复杂和不稳定的流程，会徒增人工智能在商务行为中应用的难度，这也是为什么人工智能在C端首先得到广泛应用的一个重要原因。但是随着企业各类系统，如ERP、CRM等的普及和管理水平的提升，不少中国企业特别是电商、零售、物流、时尚品行业等已经积攒了大量的运营数据如销售历史数据、配送数据、进货数据、促销数据、库存数据等等，而且内部各个职能协同已经达到一定程度，其实已经具备了运用人工智能来构建智慧型供应链的数据基础和管理基础。
同时这些企业目前所遇到了很多棘手的现实问题，如不能精准和及时的预测和捕捉消费者需求，不少电商企业的缺货率达20-30%，易错失销售机会，造成销售提升乏力；还有库存周转慢，呆滞库存比例高达30-40%，爆仓现象严重，企业现金流压力极大毛利率低，常常有“累死累活就是不盈利”的现象。而人力资源问题更是让不少这类企业头疼，以上行业的企业大多以80后90后员工为主，根据相关统计，75%的企业存在运营人员缺口，年流失率在20-50%左右。 如何解决这些现实问题，也是众多企业所关注的核心（图三）。
图三
三、预测决策——智慧供应链的本质
如同AlphaGo的本质一样，智慧供应链就是人工智能在商业中的典型应用，其有两大类核心模型，一是预测模型，二是决策模型。
预测模型主要是通过回归、分类、时间序列等算法在大量历史数据的基础建立统计模型上对未来的销售进行预测，而决策模型则通过启发算法、整数规划、解析求解等算法建立运筹模型来对具体的商务和智慧供应链所涉及到的领域进行决策。
从战略层来讲，结合公司、分公司、区域、渠道等整体市场经营计划，以及大量历史数据以及未来的影响，建立商品、门店分类以及成本效益分析模型，目的是给商品分类，贴上商品属性独有的标签，这些标签和分类如同“指挥棒”，会对这些商品未来的销售、预测、库存、生产以及财务回报情况起到指引作用，同时切记，这些模型从来不是一成不变，而是根据市场、消费者的变化而动态的发生调整的。
然后再将战略层的商品、门店、成本、经营目标等策略，根据供应链管理的精髓—“供需匹配”，具体到战术层的品类计划、销售预测、智能定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等应用场景，至此上述所建立的预测和决策模型可以开始发挥重要作用了，制定计划、协调资源、动态调整开始为进一步的执行动作构建的了指挥中心。最后到执行层，销售、活动、订单、生产、补货、运输、仓储、配送、等具体的运营行为开始启动，直到一个消费行为的最终结束。
在执行的过程中，大量新的运营数据产生、大量的关于市场趋势、消费者喜好、竞争对手行为等数据得以记录，这些数据最终又会影响到未来的战略层和战术层计划，形成信息和流程的闭环反馈（图四）。其核心就是为企业解决“卖什么、卖多少、怎么卖、多少钱、投多少”五大核心问题，目的就是构建预测体系，提升销售预测准确性，降低渠道库存，提升商品现货率，同时通过商品智能选择、分类和定价精准服务销售者，提升销售额，并且具体指挥商品的采购下单、跟单、促销、物流等场景，提升供货满足率和产品有货率（图五）。
图四
图五
四、智能商业——京东的智慧供应链的背后是什么？
今年在京东集团年会上，刘强东曾提到「智能商业-供应链」理念。其Y 事业部随后也公开宣布 2017 年将重点发力系统自动化商品补货在京东零售中的应用，在消费品、服饰家居、大家电、3C 数码四个品类自动补货系统将覆盖 80% 以上的采购场景。到 2017 年底，消费品和服饰家居两个品类，无人监管的全自动化采购订单将占比 50% 以上。寥寥数语，貌似简单仅仅涉及到了其自动补货的领域，但其实在不为人知的背后则是关于京东智慧供应链的预测和决策体系：大数据、算法、云计算、闭环流程等等。在国内电商平台竞争开始迈向新阶段的背景之下，这些让人丈二摸不着头脑的东西未来则是京东的核心竞争力之一。
当然，这并不是京东的原创，一些知名的企业如亚马逊、沃尔玛、一号店、特步电商等在此领域都有不同层次和着重的应用。甚至一些物流企业由于累积了大量的客户终端的需求、配送、库存等领域的数据，其实完全有条件去给上游客户企业提供除了仓储和运输之外的供应链服务如销售预测、库存管理、补货调拨、物流计划等增值服务。而智慧供应链对于中国企业来讲，想要转型升级，想要弯道超车，想要增加利润则将是必由之路之一。
五、实干兴邦——智慧供应链如何落地？
而谈到智慧供应链的落地实施，首先谈到的并不是大数据和算法，而是业务的需求，也就是业务需要解决什么的问题和带来什么样的效益，回归到本质其实还是以消费者需求为原点，分析消费者更喜欢什么样的商品、未来的销量多少、价格如何定能让消费者满意同时企业自身收益最大化、促销活动投资回报比例、在供应链网络里安全库存如何设定等等，在明确自己的业务目的后，根据现有的数据进行相关算法匹配建立模型以及调整关键参数。
有企业会说，假如自己没有那么多数据怎么办，或者数据质量不好怎么办，这些都是实践中非常普遍的问题，但并不是没有办法解决。中国电商和零售行业的火爆让数据搜集的质量、数量和速度远超大家的想象，关键是把数据积累和搜集的关键规则要先确定下来，而这些规则是服务于业务的需求，这样只要持续积累几个月时间，一些模型就可以发挥作用了。
至于数据质量不好，则可以通过人工或者自动清洗的方式进行解决。谈及算法，很多的开源的算法都是公开的。而且在今天大数据和人工智能的时代，虽然每个人都会从中受益，但并不是每家公司都要聘请数据、算法方面的科学家，更加切合实际的是由能够理解公司业务需求并且能够与大数据、算法相匹配的专业公司来提供专业第三方的分析、建模和优化服务。在未来我们可以看到，智慧供应链领域的工具如同水和电这样的资源，由专业的服务商提供企业来使用。
和人工智能在C端的应用不同，智慧供应链也不是完全取代人，它能够帮人做预测和决策，当做这些成本下降的时候，对判断的需求就会增加，因此人的判断价值就会提升，而且企业是个集体，人之间，部门之间的协同以及流程还会发挥重要的作用。智慧供应链在企业策略中的应用只是开始，而不是结束。
本文作者：高峻峻 供应链管理博士、教授
上海大学需求链研究院院长，零售供应链管理专家。专业领域横跨商品管理、供应链管理、信息技术、算法应用和运筹学等学科。专注于零售、电商和时尚品行业的商品管理、智能定价、需求预测、自动补货和调拨、S&OP协同计划、库存管理、决策仿真等应用场景的研究和实践，具备深厚的理论功底和丰富的企业实施经验。
来源：物流指闻
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