Was sind die Herausforderungen und Grenzen bei der Anwendung von Verstärkungslernen auf reale Probleme und wie können sie überwunden werden?
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### Herausforderungen mit dem Sammeln realer Flugbahnen Für viele Aufgaben in der realen Welt kann es sehr zeitaufwändig, kostspielig und gefährlich sein, Flugbahnen zu sammeln, beginnend mit einer Politik, die zufällige Aktionen ergreift. Mehrere mögliche Möglichkeiten, dies zu mildern, sind das Training Ihrer Politik in einer handgefertigten Simulation, wie in dem Papier _Solving Rubik-s Cube with A Robot Hand_, das Lernen eines Weltmodells aus der realen Welt Flugbahnen, dann das Laufen modellloser RL auf dem gelernten Modell, um Ihre Lerngeschwindigkeit von der Geschwindigkeit zu entkoppeln, mit der Ihr physischer Roboter sich bewegen kann, wie in dem Papier _DayDreamer: World Models of Physical Robot Learning_, und schließlich die Schaffung einer ersten Politik mit Verhalten Klonen oder Offline Verstärkung Lernen auf Experten Trajektorien (wie diejenigen, die von einem Experten menschlichen Tele-Betrieb eines Roboters produziert werden). #### High dimensional Beobachtungs-und Handlungsräume Die reale Welt enthält oft Aufgaben, die extrem hochdimensionale Beobachtung und Handlungsräume, wie Beobachtungsräume enthalten, wie z.
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