Quiz AlphaGo i AlphaZero

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Dlaczego grę w Go uznano za szczególnie trudną dla komputerów?
   • Ma astronomicznie dużą liczbę możliwych pozycji
   • Ma bardzo mało możliwych ruchów
   • Gra się wyłącznie na papierze
   • Nie ma żadnych zasad
2. Kogo AlphaGo słynnie pokonało 4:1 w 2016 roku?
   • Garry Kasparow
   • Lee Sedol
   • Magnusa Carlsena
   • Przypadkowy amator
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. Którą metodę wyszukiwania AlphaZero łączy ze swoją siecią neuronową?
   • Przeszukiwanie binarne książki telefonicznej
   • Regresja liniowa
   • Sortowanie bąbelkowe
   • Wyszukiwanie drzew w Monte Carlo
5. Jakie dwie rzeczy przewiduje sieć neuronowa AlphaZero, które pomogą jej w wyszukiwaniu?
   • Polityka (dobre ruchy) i wartość (kto wygrywa)
   • Pogoda i czas
   • Imię i wiek przeciwnika
   • Kolory i dźwięki
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