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DeepMind 發布了一個名為 AlphaGo Teach 的工具，旨在幫助人們學習 AlphaGo 的下圍棋策略。該系統允許用戶自行開局，同時查看 AlphaGo 對於不同落子位置的預期勝率。
這是一個互動的工具，用戶可以看到 AI 程序如何對不同的圍棋布局做出反應，以及看到使用黑棋贏得比賽的機率。用戶可以查看 AlphaGo 自己計劃的布局，以及在相同情況下，人類棋手使用的最多的布局。
DeepMind 旨在幫助圍棋棋手更好地理解 AlphaGo 的行為。今年早些時候，AlphaGo 在兩場對弈和一系列在線比賽中戰勝了人類，之後便「退休」了。在與人類棋手的競技過程中，AlphaGo 棋藝驚人，而且偶爾使用與傳統圍棋路數相反的反常路數，但依然獲得了勝利。
雖然 AlphaGo Teach 不會把圍棋新手變成大師，但它可以幫助有經驗的玩家更好地理解在特定情況下機器學習程序看到的東西。由於它假設用戶對圍棋的目標和玩法有一定的了解，所以完全不熟悉圍棋的人有可能不會感受到該工具對學習圍棋的幫助。
也就是說，這將在人工智慧的領域展現一個有趣的先例——創造一個可以教人類如何思考「超人」系統。這樣反過來可以進一步推動人類智慧的發展。
僅僅幾天之前，DeepMind 就發表了一篇關於 AlphaZero 的論文，現在便又有了 AlphaGo Teach 的消息。由此可見 DeepMind 的研究推進可謂神速。