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
举一反三
- 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。
- 以下关于AlphaGo与AlphaGo Zero的说法错误的是（ ）？ A: AlphaGo Zero并没有任何数据输入 B: AlphaGo拥有48个神经网络训练专用芯片，但棋艺却比Zero更低 C: AlphaGo因为没有人类数据输入，所以其智能的获得与数据无关 D: AlphaGo Zero以100：0战胜AlphaGo，所以AlphaGo Zero一定训练了更久
- 以下关于AlphaGo与AlphaGo Zero的说法错误的是（ ）？? AlphaGo Zero并没有任何数据输入|AlphaGo拥有48个神经网络训练专用芯片，但棋艺却比Zero更低|AlphaGo因为没有人类数据输入，所以其智能的获得与数据无关|AlphaGo Zero以100
- 下面选项中（）是通过使用人为设定的特征，学习人的下棋方式进行训练。 A: AlphaGo Zero B: AlphaGo Fan C: AlphaGo Lee D: AlphaGo Master
- AlphaGo Zero和AlphaGo最大的区别是，它不再需要（ ）。