مسابقة AlphaGo وAlphaZero

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. لماذا تعتبر لعبة Go صعبة بشكل خاص على أجهزة الكمبيوتر؟
   • لديها عدد فلكي كبير من المواقف المحتملة
   • لديها عدد قليل جدا من التحركات الممكنة
   • يتم لعبها على الورق فقط
   • ليس لديها قواعد
2. من الذي هزم AlphaGo 4-1 في عام 2016؟
   • غاري كاسباروف
   • لي سيدول
   • ماجنوس كارلسن
   • أحد الهواة عشوائي
3. Which three games did AlphaZero’s paper evaluate?
   • Go, chess, and shogi
   • Poker, bridge, and backgammon
   • Atari, StarCraft, and Dota
   • Only Go and chess
4. ما هي طريقة البحث التي يقرنها AlphaZero بشبكته العصبية؟
   • بحث ثنائي من دليل الهاتف
   • الانحدار الخطي
   • نوع الفقاعة
   • بحث شجرة مونت كارلو
5. ما الشيئين اللذين تتوقعهما شبكة AlphaZero العصبية لتوجيه بحثها؟
   • سياسة (التحركات الجيدة) وقيمة (من يفوز)
   • الطقس والوقت
   • اسم الخصم وعمره
   • الألوان والأصوات
6. What did MuZero add to the AlphaZero-style planning approach?
   • A requirement for human game records
   • A learned model of reward and environment dynamics used for planning without being given the rules
   • A replacement for all tree search
   • A fixed database of every possible board position
7. What information did AlphaZero need in its board-game experiments besides self-play?
   • A database of professional games
   • A complete endgame table for every position
   • The rules of the games
   • Human rankings for every possible move
8. How did the original AlphaGo system combine supervised and reinforcement learning?
   • It trained a policy from expert games and then improved through self-play
   • It used only random moves and never trained on human games
   • It learned the game rules from images without playing
   • It relied only on a fixed database of winning games