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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2022-05-26

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。

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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