挑战与限制
强化学习虽然很棒，但并非没有问题。从效率到安全性，在 RL 算法充分发挥其潜力之前，还有几个障碍需要克服。
样本效率低下
一个大问题是强化学习需要多少数据。强化学习代理需要在模中东赌博数据拟环境中进行数百万次交互才能找到最佳策略。在现实世界中，获取如此多的训练数据是昂贵的，甚至是不可能的。这种低效率使得强化学习对于数据有限的应用来说不切实际。
将强化学习扩展到更大的问题需要大量的计算能力。深度强化学习需要强大的硬件和大量内存来处理大数据集。使用深度神经网络训练代理既昂贵又复杂。
以下是 RL 计算要求的细目：
硬件：对于并行处理，RL 需要高端 GPU 或云资源。
内存：RL 需要大量内存来存储迭代训练产生的大量数据。
成本：训练 RL 模型可能很昂贵，尤其是在工业规模中。
安全和道德问题
如果强化学习算法的奖励函数设计不正确，代理可能会产生不良、非预期的行为。一些强化学习代理以意想不到的方式利用了奖励结构。强化学习系统做出生死攸关的决定也存在伦理问题，例如在医疗保健或自动驾驶汽车领域。
可解释性
使用深度学习的强化学习算法可能是一个黑匣子。这类似于无监督学习中的问题，其中模式检测背后的推理也不透明。这使得调试、优化和法规遵从变得更加困难。提高模型透明度是一项持续的挑战。
尽管面临挑战，RL 研究仍在不断进步，不断改进采样方法、提高算法效率，并开发出更好的工具来解释事物的工作原理。新的机器学习解决方案将使 RL 在现实世界中更加实用。