AlphaGo и AlphaZero Тест

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

1. Защо играта Go беше смятана за особено трудна за компютрите?
   • Той има астрономически голям брой възможни позиции
   • Има много малко възможни ходове
   • Играе се само на хартия
   • Няма правила
2. Кого победи AlphaGo с 4-1 през 2016 г.?
   • Гари Каспаров
   • Лий Седол
   • Магнус Карлсен
   • Случаен аматьор
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. Кой метод за търсене свързва AlphaZero със своята невронна мрежа?
   • Двоично търсене на телефонен указател
   • Линейна регресия
   • Сортиране на мехурчета
   • Търсене на дървета в Монте Карло
5. Какви две неща прогнозира невронната мрежа на AlphaZero, за да ръководи търсенето?
   • Политика (добри ходове) и стойност (кой печели)
   • Времето и времето
   • Името и възрастта на противника
   • Цветове и звуци
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