Вікторина AlphaGo та AlphaZero

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

1. Чому гру Го вважали особливо важкою для комп’ютерів?
   • Він має астрономічно велику кількість можливих положень
   • У ньому дуже мало можливих ходів
   • Грається тільки на папері
   • У ньому немає правил
2. Кого AlphaGo переграла з рахунком 4-1 у 2016 році?
   • Гаррі Каспаров
   • Лі Седол
   • Магнус Карлсен
   • Випадковий аматор
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. Який метод пошуку AlphaZero поєднує зі своєю нейронною мережею?
   • Двійковий пошук телефонної книги
   • Лінійна регресія
   • Бульбашкове сортування
   • Пошук дерев Монте-Карло
5. Які дві речі прогнозує нейронна мережа AlphaZero, щоб керувати її пошуком?
   • Політика (хороші ходи) і цінність (хто виграє)
   • Погода і час
   • Ім'я та вік суперника
   • Кольори і 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