有研究强化学习（Reinforcement Learning）的不，和监督学习的异同是什么，RL有哪些局限性？
随着alpha Go围棋比赛中人工智能打败李世石，开起来人工智能时代的新纪元。其中所用到的强化学习算法吸引了众多目光。强化学习是机器学习的子课题，它试图解决**决策优化** 的问题。所谓决策优化，是指⾯对特定状态（State，S），采取什么⾏动⽅案（Action，A），才能使收益最⼤（Reward，R）。很多问题都与决策优化 有关，⽐如下棋、投资、课程安排、驾车、动作模仿等。

智能体通过动作与环境进⾏交互时，环境会返给智能体⼀个当前的回报，智能体则根据当前的回报评估所采取的动作：有利于实现⽬标的动作被保留，不利于实现⽬标的动作被衰减。

⽤⼀句话来概括强化学习和监督学习的异同点： **强化学习** 和 **监督学习**的共同点是两者都需要⼤量的数据进⾏训练，但是两者所需要的数据类型不同。监督学习需要的是多样化的标签数据，强化学习需要的是带有回报的交互数据。

虽然强化学习（RL）光环加身，但依然避免不了有其自身的局限性，主要存在与以下几个方面：

1.  **环境的依赖性** 。强化学习必须不断和环境进行交互才能不断成长、不断进步。为了对真实世界进行完美的逼近仿真，保证仿真中所产生的训练数据要和现实世界中所产生的数据有非常高的还原性，即数据一致性问题，我们需要提前设定好足够真实的仿真环境，而这个恰恰是很难做到的事情，现有的仿真手段和设备算力，往往是环境仿真的最大瓶颈。而且这种仿真环境的缺点是这个系统只在特定任务中起作用，如果你想扩展到其他环境，对不起做不到。

2.  **奖励机制难设计** 。设置一个回报函数不是什么难事，但当你试图设计一个奖励函数来鼓励想要的行动，同时仍想让智能体不断学习时，困难就随之而来了。奖励函数必须明确智能体的奖励惩罚机制，满足利益最大化、路线最短、效率最高等优化目标，但现实中往往很难理解和量化其目标，随之而来的就是无法很好的设定奖惩机制，从而不能很好的模拟多智能的真实行为。

3.  **可解释性差** 。强化学习内部多智能交互机制，试错机制并不能完全展示出来，再加上DNN等深度神经网络的引入，使得其内部像一个黑盒子，各种概率的叠加，使得结果更加难以回溯，不能像树模型那样输出清晰的决策图标结构。