• 2022-05-26
    中国大学MOOC: 机器学习是AlphaGo取胜的关键,AlphaGo结合了()的优势,通过训练形成一个策略网络,阿尔法狗团队从在线围棋对战平台KGS上获取了16万局人类棋手的对弈棋谱,并从中采样了3000万个样本作为训练样本。
  • 监督学习和强化学习

    内容

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      同样是打败了人类棋手的智能系统,阿尔法狗和深蓝的不同在于,它学习了大量国际象棋棋谱。( )

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      2016年3月15日,由算法驱动的阿尔法狗(AlphaGo)以四胜一负的成绩打败了人类围棋顶尖高手——柯洁。

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      ​2017 年 10 月,AlphaGo Zero通过72小时的自我学习和训练,以10比0的佳绩打败了它的“前辈”AlphaGo。以下对于 AlphaGo Zero描述中,错误的是( )​ A: AlphaGo Zero是完全从零开始,不需要任何历史棋谱的指引,更不需要参考人类任何的先验知识,完全靠自己通过强化学习(Reinforcement Learning ),左右互搏来增长棋艺,最终达到百战百胜。 B: AlphaGo Zero的成功意味着,AI从此将进入到无需人类知识,不受人类控制的时代。 C: AlphaGo Zero在围棋领域的成功,并不意味着这种“无师自通”能够迁移到其他领域,例如麻将、扑克、自动驾驶、语音识别等。 D: AlphaGo研究了数千个人类棋谱的例子,这个过程被称为“监督学习”。而AlphaGo Zero则属于无监督学习的产物。

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      人机大战下棋的有( )。 A: Deep Blue(深蓝) 中国象棋 B: AlphaGo(阿尔法狗) 围棋 C: AlphaGo(阿尔法狗)军棋 D: Deep Blue(深蓝) 国际象棋

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      无需棋谱即可自学围棋的人工智能是( )。 A: AlphaGo Lee B: AlphaGo Fan C: AlphaGo Zero D: AlphaGo Master