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
举一反三
- 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。 A: 无监督学习和强化学习 B: 监督学习和强化学习 C: 半监督学习和强化学习 D: 强化学习
- AlphaGo结合了监督学习和强化学习的优势，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。将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络对自我对弈进行预测，预测所有可行落子位置的结果
- 阿尔法狗围棋(AlphaGo)是第一个击败人类围棋。AlphaGo是什么?
- AlphaGo框架中利用大量棋谱来训练深度卷积网络，得到策略网络，同时通过强化学习来提高策略网络的能力
- 以下关于人工智能AlphaGo的说法正确的是（ ）？ A: AlphaGo对战人类选手未曾一败 B: AlphaGo的智能源于对围棋规则的理解 C: AlphaGo使用的是深度学习来获得智能 D: 只要搜集了人类所有的棋谱，AlphaGo将不可战胜
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