人工智能领域中，深度强化学习的典型代表是？A. AlphaGoB. SiriC. 人脸识别D. 自动驾驶

考查要点：本题主要考查对深度强化学习典型应用的理解，需要区分不同人工智能技术的核心特点。

解题核心思路：

1. 明确概念：深度强化学习是结合深度学习（处理复杂数据）和强化学习（通过试错优化策略）的技术。
2. 选项分析：需判断各选项是否以强化学习为核心，并结合深度学习实现突破。
3. 关键排除：Siri（语音助手，依赖自然语言处理）、人脸识别（监督学习）、自动驾驶（多技术融合）均非强化学习主导。

选项分析

A. AlphaGo

• 核心机制：通过自我对弈生成数据，利用深度神经网络学习策略，结合强化学习优化决策。
• 突破性：2016年击败人类冠军，标志强化学习在复杂决策任务中的成功应用。

B. Siri

• 技术基础：依赖语音识别和自然语言处理，主要采用规则引擎和监督学习，而非强化学习。

C. 人脸识别

• 技术核心：基于深度学习（CNN）的图像分类，属于监督学习范畴，无强化学习成分。

D. 自驾驶

• 技术栈：涉及计算机视觉、传感器融合等，强化学习仅用于部分决策优化，非核心技术。

结论：AlphaGo是唯一以深度强化学习为核心实现突破的选项。