Викторина AlphaGo и AlphaZero

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Почему игра Го считалась особенно сложной для компьютеров?
   • Имеет астрономически большое количество возможных позиций.
   • У него очень мало возможных ходов
   • Играется только на бумаге
   • У него нет правил
2. Кого AlphaGo одержала победу со счетом 4:1 в 2016 году?
   • Гарри Каспаров
   • Ли Седол
   • Магнус Карлсен
   • Случайный любитель
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. Какой метод поиска сочетается с AlphaZero со своей нейронной сетью?
   • Бинарный поиск в телефонной книге
   • Линейная регрессия
   • Пузырьковая сортировка
   • Поиск по дереву Монте-Карло
5. Какие две вещи прогнозирует нейронная сеть AlphaZero, чтобы направлять поиск?
   • Политика (хорошие ходы) и ценность (кто побеждает)
   • Погода и время
   • Имя и возраст противника
   • Цвета и звуки
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