A.手碰到棋子
B.棋子碰到棋盘
C.手离开棋子
D.对方走下一步棋
第4题
A、AlphaGo不需要人类任何先验知识,能够自主学习。
B、AlphaGo是大数据、大计算、大决策,三位一体,象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代。
C、AlphaGo的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络(Policy Network)” ,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
D、AlphaGo的第二个大脑是棋局评估器 (Position Evaluator),它是根据当前给定棋子位置情况下,预测每一个棋手赢棋的可能。通过整体局面判断来辅助落子选择器。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”,AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。这个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。
第6题
A. 必须使用同一只手,不得一只手下棋,另一只手按钟。
B. 为节约时间,可以一只手下棋,落子的同时,另一只手按钟。
C. 可以按照自己的习惯,使用一只手或两只手都行。
第8题
B.快速性
C.跳跃性
D.理智性
第9题
B.落子处和当前位置未构成日字
C.落子不会导致已方胜利
D.落子处存在对方的卒
第10题
B.變異
C.機率
D.方向
E.平均值
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