Kuis AlphaGo dan AlphaZero

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Mengapa permainan Go dianggap sangat sulit untuk komputer?
   • Ia memiliki sejumlah kemungkinan posisi yang sangat besar
   • Kemungkinan pergerakannya sangat sedikit
   • Itu hanya dimainkan di atas kertas
   • Tidak ada aturan
2. Siapa yang terkenal dikalahkan AlphaGo 4-1 pada tahun 2016?
   • Garry Kasparov
   • Lee Sedol
   • Magnus Carlsen
   • Seorang amatir acak
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. Metode pencarian manakah yang dipasangkan AlphaZero dengan jaringan sarafnya?
   • Pencarian biner dari buku telepon
   • Regresi linier
   • Sortir gelembung
   • Pencarian Pohon Monte Carlo
5. Apa dua hal yang diprediksi oleh jaringan saraf AlphaZero untuk memandu pencariannya?
   • Sebuah kebijakan (langkah baik) dan sebuah nilai (siapa yang menang)
   • Cuaca dan waktu
   • Nama dan umur lawan
   • Warna dan suara
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