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微博原文如下

樊麾在微博表示：

“大家好

AlphaGo 教學工具終于上線了。

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，分析并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啟發。

下邊的幾個圖是我從萬千變化圖中發現比較有沖擊力的幾個，類似的變化圖有很多很多，大家可以自己找找

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。

順序由左往右，圖1 ：原來二路虎不見得好！ 圖2 ：對付迷你中國流的新辦法！圖3 ：這個！ 圖4 ： 小林流也不是只有大飛掛！ 圖5 ： 原來這里還可以飛！圖6 ：妖刀定式！

溫馨提示 ：打開時請耐心等待幾秒。

祝大家玩得開心”

DeepMind資深研究員黃士杰

黃士杰博士：

大家好，很高興向大家宣布，AlphaGo教學工具上線了。

這是一個AlphaGo教學的開局庫，相關細節如下：

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本教學工具總共收錄了約6000個近代圍棋史上主要的開局變化，從23萬個人類棋譜中收集而來。

所有盤面都有AlphaGo評價的勝率，以及AlphaGo推薦的下法。

所有AlphaGo的勝率與推薦下法，AlphaGo都思考將近10分鐘（1000萬次模擬）。

每一個開局變化，AlphaGo都固定延伸20步棋。加上AlphaGo的下法，整個教學工具約有2萬個分支變化，37萬個盤面。

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受限于投稿《自然》雜志的時程，本教學工具使用的版本是AlphaGo Master。希望大家享受AlphaGo教學工具中的創新下法，也能從中有所收獲。

AlphaGo、AlphaGo zero、AlphaZero

2016年Google在Nature上發表基于深度學習算法的圍棋程序AlphaGo，AlphaGo在古老的圍棋比賽中以4:1的高分擊敗了世界大師級冠軍李世石，從此一炮而紅，并且二度登上《Nature》雜志封面。

許多專家認為，人類至少提前十年實現了這一壯舉。對于 DeepMind以及世界圍棋界而言，最激動人心的是AlphaGo在博弈過程中所表現出來的創造力，甚至有時候它的招數對古老的圍棋智慧都造成了挑戰。

不到一年之后，2017年Google的DeepMind實驗室再度開發了基于強化學習的新一代圍棋程序，稱為AlphaGo zero，AlphaGo Zero不依賴任何對局復盤和實戰數據進行訓練，僅用3天就擊敗 AlphaGo Lee、僅用40天就擊敗 AlphaGo Master的圍棋人工智能。

12月份，DeepMind推出AlphaZero，從AlphoGo Zero 到AlphaZero只是少了一個詞“圍棋”(Go), 但是背后卻代表著Hassabis將和他的DeepMind繼續朝著“創造解決世界上一切問題的通用人工智能”這一目標道路上邁出了巨大的一步。

Alpha Zero與前面幾種程序相比更具通用性。除了圍棋以外，它在國際象棋和日本將棋上的造詣也已經超越了人類水平。因此Alpha Zero 也從名字里去掉了圍棋（Go）一詞。DeepMind在arXiv發表論文表示其開發的通用強化學習程序AlphaZero,使用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）和深度神經網絡，和強大的算力，同時在國際象棋，日本將棋和圍棋中戰勝各自領域的最強代表。而且這一切都是通過自我對弈完成的，在訓練中除了游戲規則，不提供任何額外的領域知識。4小時擊敗最強國際象棋AI、2小時擊敗最強將棋AI，8小時擊敗李世石版AlphaGo，連最強圍棋AI AlphaGo Zero也不能幸免：訓練34小時的AlphaZero勝過了訓練72小時的AlphaGo Zero。

轉載于:https://my.oschina.net/u/3611008/blog/1589305

總結

以上是生活随笔為你收集整理的你也能与AlphaGo谈笑风生：AlphaGo教学工具上线，2万多变化，37万多步棋的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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