अल्फ़ागो और अल्फ़ाज़ीरो क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. गो गेम को कंप्यूटर के लिए विशेष रूप से कठिन क्यों माना गया?
   • इसमें खगोलीय रूप से बड़ी संख्या में संभावित स्थितियाँ हैं
   • इसमें बहुत कम संभावित चालें हैं
   • यह सिर्फ कागजों पर ही खेला जाता है
   • इसका कोई नियम नहीं है
2. 2016 में अल्फ़ागो ने किसे प्रसिद्ध रूप से 4-1 से हराया?
   • गैरी कास्पारोव
   • ली सेडोल
   • मैग्नस कार्लसन
   • एक यादृच्छिक शौकिया
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. अल्फ़ाज़ीरो किस खोज विधि को अपने तंत्रिका नेटवर्क के साथ जोड़ता है?
   • फ़ोन बुक की बाइनरी खोज
   • रेखीय प्रतिगमन
   • बुलबुला प्रकार
   • मोंटे कार्लो ट्री खोज
5. अल्फ़ाज़ीरो का तंत्रिका नेटवर्क अपनी खोज को निर्देशित करने के लिए किन दो चीज़ों की भविष्यवाणी करता है?
   • एक नीति (अच्छे कदम) और एक मूल्य (कौन जीत रहा है)
   • मौसम और समय
   • प्रतिद्वंद्वी का नाम और उम्र
   • रंग और ध्वनियाँ
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