{"text": "### Human: Identifikasi dua metode pencegahan pembelajaran penguatan yang datang dengan risiko dan kerugian yang signifikan.. ### Assistant: 1. Menggunakan set pelatihan terbatas: Salah satu metode untuk mencegah pembelajaran penguatan adalah dengan membatasi set data yang digunakan untuk pelatihan, mencegah algoritma belajar lebih banyak atau menyesuaikan perilakunya secara signifikan. Namun, ini memiliki risiko dan kerugian yang signifikan, karena algoritma mungkin tidak menggeneralisasi dengan baik ke data atau situasi baru, mengurangi akurasi dan kegunaannya. Selain itu, pelatihan terbatas mungkin tidak sepenuhnya mewakili rentang skenario potensial yang lengkap, menghasilkan kinerja yang buruk dalam keadaan yang tidak terduga atau unik. 2. Aturan Hardcoding: Cara lain untuk mencegah pembelajaran penguatan adalah dengan mengkode aturan dan perilaku algoritma. Pendekatan ini dapat menghindari kebutuhan untuk belajar trial-and-error dengan memaksakan hasil yang telah ditentukan untuk input atau skenario tertentu. Namun, ini dapat membatasi kemampuan algoritma yang sangat adaptif, menyebabkan kinerja yang buruk ketika berurusan dengan data yang tidak terduga atau tidak terupdate. Pendekatan ini dapat menyebabkan kekurangan waktu atau kemampuan untuk belajar keputusan baru, dan dapat menyebabkan kemampuan untuk meningkatkan pendekatan yang tidak optimal."}