随着人机围棋大战的结束，DeepMind 团队也发布博客，公布了 AlphaGo 的下一步。在公开的博文中，DeepMind 团队称，我们始终坚信 A.I. 拥有帮助全社会探索新知识的潜能，并让我们从中受益。博文中还表示，而 AlphaGo 则让我们真切的感受到了这一点。对于围棋选手来说，AlphaGo 更像是获得灵感的工具，而不仅仅只是对手。通过 AlphaGo 的启发，棋手们能够在这项具有 3000 年历史的游戏中，尝试全新的思路与策略。
图片来自于 DeepMind 博文
以下为 DeepMind 团队博客原文：
AlphaGo 的下一步
Demis Hassabis, DeepMind 联合创始人兼 CEO
Dave Silver, DeepMind AlphaGo 首席研究员
仅下了三手棋，我们就能清楚认识到这将是一盘非凡的对弈。
中国围棋大师，世界排名第一的柯洁九段一改以往风格，以三·3 作为开局。这种开局方式十分罕见，其目的是要在开局阶段快速抢占角部实地。这种下法以往很少被围棋选手所采用，但却是 AlphaGo 最喜爱的开局。柯洁也将其使用在了自己的对局当中。
柯洁在首局中深思熟虑的这一手棋，正切合了本次中国乌镇·围棋峰会的主题——探索围棋这一古老游戏的深远奥秘。在为期 5 天的峰会中，我们有幸见证了这一游戏的最高水平。
我们始终坚信 A.I. 拥有帮助全社会探索新知识的潜能，并让我们从中受益。而 AlphaGo 则让我们真切的感受到了这一点。对于围棋选手来说，AlphaGo 更像是获得灵感的工具，而不仅仅只是对手。通过 AlphaGo 的启发，棋手们能够在这项具有 3000 年历史的游戏中，尝试全新的思路与策略。
2016 年在首尔战胜传奇棋手李世石时，AlphaGo 所弈出的创新着法，给围棋界带来了全新的知识。而年初以 Master 身份在网络上进行的非官方对局，也给包括柯洁在内的许多顶尖棋手带来了深远影响。在本周峰会所举办的配对赛中，两位顶尖棋手与 AlphaGo 分别配对，也展示了人类利用 A.I. 在复杂领域中产生全新认知的潜能。
对于 AlphaGo 而言，本周在围棋诞生之地与世界顶尖棋手举行的一系列扣人心弦的比赛，已经是它作为一个竞技程序所能企及的巅峰。因此，此次围棋峰会将是 AlphaGo 参加的最后一场赛事。
从现在开始，AlphaGo 的研发团队将把精力投入到其它重大挑战中，研发出高级通用算法，为科学家们解决最复杂的问题提供帮助，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。如果人工智能能够在上述领域发现新的知识和策略，那在这些领域的突破将十分可观。我们已经迫不及待地想看到这一切的发生。
尽管 AlphaGo 将退出竞技比赛的舞台，但这绝不是我们与围棋界合作的终点。我们非常感激围棋界在过去几年中，对我们工作所给予的鼓励和支持。我们计划在今年稍晚时候发布最后一篇学术论文，详细介绍我们在算法效率上所取得的一系列进展，以及应用在其他更全面领域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 论文一样，我们希望更多的开发者能够接过接力棒，利用这些全新的进展开发出属于自己的强大围棋程序。
我们也在开发一个教学工具——这也是我们在过去一周中收到最多的需求。这个工具将可以展示 AlphaGo 对围棋落子位置的分析，帮助大家更好地了解这个程序是如何思考的，最终让职业棋手以及爱好者可以从 AlphaGo 的视角来重新审视围棋。尤其让我们感到荣幸的是，柯洁同意成为我们的第一个合作者，和我们一起来分析他与 AlphaGo 的对局。我们很兴奋能听到他的精彩分析，同时也有机会分享 AlphaGo 的自我分析。
在本次围棋峰会的最后，我们想给全世界棋迷朋友们送上一份礼物。自与李世石的比赛之后，AlphaGo 成为了自己的老师，并完成了百万次高水准的自我训练，以不断提高。我们会公布 50 盘 AlphaGo 自我慢棋对弈的棋谱，我们相信这些棋谱中，包含了许多全新的思路及策略。
我们利用本周围棋峰会的机会，已经与一些顶尖职业棋手分享了这些棋谱中的一部分。世界冠军时越九段是这样评价的：“这是我前所未见的，就像是我想象中来自遥远未来的棋局一样。” 世界冠军古力九段说：“AlphaGo 的自我对弈令人难以置信，我们能从中学到太多。” 我们希望所有的棋手都能尝试使用这些棋谱中的一些着法。大家现在可以从这里看到前 10 张棋谱，我们接下来会每天更新 10 张新的棋谱，直到 50 张棋谱全部分享完毕。
围棋界对 AlphaGo 给予了积极的评价，职业棋手和业余围棋爱好者也对 AlphaGo 给围棋这一古老游戏带来的全新视角表示欢迎，他们对 AlphaGo 的反应让我们十分感动。我们计划把这些新发现应用到其他新领域，以解决当前我们正面临的一些最重要最迫切的科学挑战。我们希望，AlphaGo 的故事仅仅只是一个开始。
