旅行是数学题 人工智能扮演什么角色

爱范儿 · · 2016-09-19 11:57:18

  当下旅行选择的复杂度,已经超出人类能驾驭范围。理性看待感性旅游,人工智能也许就是答案。

  如果把旅行当作一个命题,怎样才能得到最优的旅行方案?如何以超旅行的方式看待一次旅行?用人工智能的方式,理性看待感性的旅游,妙计旅行创始人张帆给出了他的答案。

  以下是访谈内容整理:

  2014年,妙计旅行成立。在此前,大量的网站与旅行社在为人们提供各种各样的服务与产品。但今天的自由行体验依然不便捷。Priceline去年给出数据,每个人在做旅行计划前平均参考38个网站。这是非常精准的、令人惊讶的、巨大的数字。

  互联网提供了太多选择。十年前出游选择住处,游客选择酒店即可。但如今,还有民宿、华人酒店、帐篷区等供人挑选。不仅有新品类出现,每个品类下还有无数的选择。这样一来,好处是每个人都可选择非常个性的旅行计划;坏处是因为选择太多,做最优决定太难。

  对于一个村落而言,走路是便捷的交通方式,但是对于城镇来讲,公交车更方便。如果是大型城市,地铁则更佳。即环境发生变化时,方法也应随之改变。对旅行而言,环境已经发生翻天覆地的变化,但人们依然使用传统的方法。所以,我们需要新的方法来对待旅游。

  什么样的计划是好的计划

  旅行方案的决策分两块,一块是主观决策,一块是客观决策。主观决策是:去巴黎还是去伦敦?在巴黎,去埃菲尔铁塔还是去卢浮宫?这是没有对错的主观决策。也许机器显示,90% 的人去卢浮宫会逛一天,10% 的人逛两天,但这并不代表10% 是错的。

  确定需求,例如,去巴黎五天,期间要去埃菲尔铁塔两天,去卢浮宫半天。需求明确之后,如何能把需求落实成现实方案,且花费最少的时间成本和经济成本,就变成了客观问题。在体验一样的情况下,主观决策不变,用户不希望多浪费一分钱,一点时间,这就产生了好与坏。一旦有好坏之分,就能评分,能评分就能排序,能排序,机器就可给予更好、更合理的建议。

  命题是用户提出的,但方案是有标准的,是可区分好坏的。因此,很容易即可衡量互联网上大量攻略是否合格。大量达人们的方案都是不靠谱的、较差的。虽超乎意料,但也可理解。因为当下旅行选择的复杂度,已经超出人类能驾驭范围

  假设我有九天假期,我的需求是去马德里三天,巴黎三天,巴塞罗那三天。我应如何订购机票?常用的方法是搜索从北京出发,看到哪最便宜。若发现到巴黎最便宜,先去巴黎,然后发现巴黎到马德里比去巴塞罗那便宜。就先去马德里,最后去巴塞罗那。

  在计算机中,这叫贪心算法,即每步都选择目前的最优方案。但每步最优的方案,不能确保全局最优。前面的决策会影响后面的决策。本质上,这种旅行的行程规划是一道数学题,是一个排列组合的问题。

  这种排列组合有多少种可能性?是阶乘种可能性。如果去三个城市旅游,是三个阶乘,若去十个城市旅游,是十个阶乘,即 360 万。光排列组合就有360 万种可能,再考虑各种交通方式,就是千万级数目的选择了。而即使是飞机,每天又分几十个航班,且有几十个网站分别卖不同价格的机票等,这就成了数十亿级的可能性选择。

  而更难掌控的是,选择是动态的,最优解是变化的。人有能力从几十亿种可能中找到最优解吗?我觉得很困难,人没有办法做到。但这不该由人做,而是应该让机器帮助人去完成。所以,这是为什么在长时间规划中,机器能够带来比人更高效,或更好地解决问题的原因。

  从另外一角度看这个问题,若去十个城市玩二十天,忽略共有多少种可能性,按上述算法,找寻最优解也需要做超大量的查询,而谁有能力瞬间做几万次查询?目前没有任何一家网站能够支持用户有几万个PPS同时间发出几万个请求!

  为了验证想法,我们曾在上海做线下活动,用手机做了个小游戏。我们告诉在场的人说,有同事首次来上海,不知怎么玩,请大家投票帮他选择。大家用 H5 投票选择,各式景点或路线。我们由此制作体验包,去的景点、餐厅、旅店等一模一样且各景点游玩时间相同,但交通方式和游玩顺序需各自组织。

  我们就此给出要求:尽量少花钱;尽量省出非游玩时间;去餐厅时得在饭点。征集最好的游玩方案。20分钟后每个人都得出方案,并在大屏幕上用机器评出客观分数。因游玩之处与游玩时间相同,更能看出各方案的问题:走路耗时过长;花钱太多;无法赶在饭点到餐厅等。而第一名的同学,因是在旅行社上班,才能得出较好的方案。

  而机器是怎么计算?点击计算,一秒钟,机器提供的方案,让用户只走70 公里,节省近3 小时于路途,剩下几十元且无一处错误。这依然是一道数学问题,而且能被证明这是超出人类能力的数学问题。

  作为理性派,对旅行的思考

  任何事物在未成熟前,只能看成是经验,而成熟后,则会变成一种科学。它可以更理性地解决问题。有人说,旅行就是感性的。但任何感性的背后,都有理性的逻辑在支撑。希望大家真的只是在关注自己的感性,决定去哪儿玩,再让机器落实方案。

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