AlphaGo ve AlphaZero Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Go oyununun neden özellikle bilgisayarlar için zor olduğu düşünülüyordu?
   • Astronomik olarak çok sayıda olası pozisyona sahiptir
   • Çok az olası hamle var
   • Sadece kağıt üzerinde oynanır
   • Hiçbir kuralı yok
2. AlphaGo 2016'da kimi 4-1 mağlup etti?
   • Garry Kasparov
   • Lee Sedol
   • Magnus Carlsen
   • Rastgele bir amatör
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. AlphaZero sinir ağıyla hangi arama yöntemini eşleştiriyor?
   • Bir telefon rehberinin ikili araması
   • Doğrusal regresyon
   • Kabarcık sıralaması
   • Monte Carlo Ağaç Arama
5. AlphaZero'nun sinir ağı, aramasına rehberlik etmek için hangi iki şeyi öngörüyor?
   • Bir politika (iyi hamleler) ve bir değer (kim kazanıyor)
   • Hava ve zaman
   • Rakibin adı ve yaşı
   • Renkler ve sesler
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