为什么我总感觉强化学习不是真的人工智能？
看了很多关于强化学习玩游戏的例子，感觉就是在不断的试错，然后知道哪条路可以走哪条路不能走啊。一点都不像人工智能
试错≠人工智能是一种错误论调。这是因为在毫无信息和先验知识的前提下，一个智能体(包括人)无法做出优于随机行动的决策。试错是一个智能体收集与问题相关信息和知识的重要环节，你只有获取了足够多的信息才能设计出有意义的策略，这在很多强化学习的问题中都有体现(比如Multi-armed bandit中的exploration vsexploitation问题)。真正应该关注的问题是强化学习算法中模型对知识的应用能力和迁移能力。作为人类，我们优于一般强化学习模型的一个重要体现在于我们能从看似不相关的任务A里提取高度抽象的共性经验并"活用"于任务B，这涉及的本质有两点:1. 如何从庞大数据库中精准提取关键信息以避免无意义试错。2.根据目前的有效信息如何高效的指定策略。要开发智能体，我们应该着重去解决这两个问题，而不是把矛头指向试错本身。