北京時間 12 月 11 日晚，DeepMind 在 twitter 上宣佈推出圍棋教學工具 AlphaGo Teach。
上圖中，標有白圈的黑子表示上一手，虛線圓圈表示 AlphaGo 下一步可能的走法，實線圓圈表示人類選手下一步可能的走法，圓圈中的數字表示 AlphaGo 評估的黑子勝率。
從官網上可以看到，該工具通過利用 231000 盤人類棋手對局、75 盤 AlphaGo 與人類棋手對局的數據，能對圍棋近代史上 6000 種比較常見的開局給出分析。通過這個工具，大家可以探索圍棋奧妙，比較 AlphaGo 的下棋路數與專業選手、業餘選手的不同點，從中學習。
官網上對於工具的使用也有相關說明：
如何使用這一工具？
點擊棋盤上的彩色圓圈，或使用棋盤下方的導航工具，即可探索不同的開局變化，以及 AlphaGo 對於每一步棋的黑棋勝率預測。
圓圈中的數字代表了該步棋的黑棋勝率。當輪到黑棋落子時，數值越接近 100 表示黑棋優勢越大；當輪到白棋落子時，數值越接近 0 表示白棋優勢越大。50 則表示均勢。
瞭解 AlphaGo 的勝率預測
AlphaGo 的下法不一定總是具有最高的勝率，這是因爲每一個下法的勝率都是得自於單獨的一個 1000 萬次模擬的搜索。AlphaGo 的搜索有隨機性，因此 AlphaGo 在不同的搜索可能會選擇勝率接近的另一種下法。
除了官網上的簡單介紹，作爲 DeepMind 圍棋大使、AlphaGo 的「教練」，樊麾也在其個人微博上宣佈「AlphaGo 教學工具終於上線。」
他表示，
教學工具共有兩萬多個變化，三十七萬多步棋組成，通過 AlphaGo 的視角，分析並建議圍棋開局的諸多下法。同時每步棋 AlphaGo 都會給出自己的勝率分析，希望 AlphaGo 對圍棋的獨特理解可以給我們一些啓發。
本教學工具使用的版本是 AlphaGo Master。具體信息可以在主頁上看到，工具設有包括中文簡體在內的多個語言。
同時，樊麾也從 AlphaGo 的教學中舉了幾個有意思的例子，並進行了幽默地解說。「下邊的幾個圖是我從萬千變化圖中發現比較有衝擊力的幾個，類似的變化圖有很多很多，大家可以自己找找。」
原來二路虎不見得好！
對付迷你中國流的新辦法！
小林流也不是隻有大飛掛！
原來這裏還可以飛！
妖刀定式！
而在看到樊麾老師的微博之後，大家也開始了各色各樣的調侃。
@ 樓天，「有 21 天從入門到精通系列課程嗎？」
@ 我就是那一片浮雲，「完了，十段棋手猛烈增加。」
@ 自動高速公路，「做成 app 就可以成爲圍棋比賽作弊器了。」
@ 於縛風，「圍棋輔導班的老師沒法講課了。」（圍棋老師表示哭暈在廁所）
看完了大家的調侃，來看看專業棋手們怎麼說。
世界圍棋冠軍、職業九段棋手常昊表示，教學工具不一定是標準答案，更多的是給予了我們無限的思考空間。
首屆百靈愛透杯世界圍棋公開賽冠軍周睿羊說到，「定式什麼的還是不要隨便學了，看到工具一些高級下法之後，感覺到又可以起飛了。」
第 3 屆鑽石杯龍星戰冠軍，圍棋國手李喆也對這一教學工具發表中肯評價：很多人會擔心今後佈局的標準化，其實不必擔心。教學工具並不是告訴大家「只能這麼下」，而是告訴大家「有些下法不太好」以及「可以這麼下」。有些圖中沒有的下法只是因爲模擬的隨機性而未被收錄，它們之中包含很多高勝率的選點，仍可以大膽嘗試。
此外，今年五月份被 AlphaGo Master 打敗的柯潔第一時間轉發微博表示「重新學圍棋。」（還用了一個賤賤的 doge 表情）
而這個工具到底好不好用，大家可以去自行體驗。
官網英文地址如下：https://alphagoteach.deepmind.com/
中文地址如下：https://alphagoteach.deepmind.com/zh-hans
附 David Silver 介紹 AlphaGo Master 的研發關鍵：
AlphaGo Master 爲何如此厲害呢？
我們讓 AlphaGo 跟自己對弈。這是基於強化學習的，我們已經不再拿人類的棋局給它學習了。AlphaGo 自己訓練自己，自己從自己身上學習。通過強化學習的形式，它學到如何提高。
在棋局的每一回合，AlphaGo 運行火力全開（full power）的搜索以生成對落子的建議，即計劃。當它選擇這一步落子、實施、併到一個新回合時，會再一次運行搜索，仍然是基於策略網絡和價值網絡、火力全開的搜索，來生成下一步落子的計劃，如此循環，直到一局棋結束。它會無數次重複這一過程，來產生海量訓練數據。隨後，我們用這些數據來訓練新的神經網絡。
首先，當 AlphaGo 和它自己下棋時，用這些訓練數據來訓練一個新策略網絡。事實上，在 AlphaGo 運行搜索、選擇一個落子的方案之前，這些是我們能獲取的最高質量的數據。
下一步，讓策略網絡只用它自己、不用任何搜索，來看它是否能產生同樣的落子的方案。這裏的思路是：讓策略網絡只靠它自己，試圖計算出和整個 AlphaGo 的火力全開搜索結果一樣的落子方案。這樣一來，這樣的策略網絡就比之前版本的 AlphaGo 要厲害得多。
我們還用類似的方式訓練價值網絡。它用最好的策略數據來訓練，而這些數據，是出於完全版本的 AlphaGo 自己和自己下棋時的贏家數據。你可以想象，AlphaGo 自己和自己下了非常多盤棋。其中最有代表性的棋局被選取出來提取贏家數據。因此，這些贏家數據是棋局早期回合步法的非常高質量的評估。
最後，我們重複這一過程許多遍，最終得到全新的策略和價值網絡。比起舊版本，它們要強大得多。然後再把新版本的策略、價值網絡整合到 AlphaGo 裏面，得到新版本的、比之前更強大的 AlphaGo。這導致樹搜索中更好的決策、更高質量的結果和數據，再循環得到新的、更強大的策略、價值網絡，再次導致更強大的 AlphaGo，如此不斷提升。
更多詳細信息，可以參見此前發文：現場｜David Silver原文演講：揭祕新版AlphaGo算法和訓練細節