而RL完全依赖环境交互，擅长记忆数据而非理解本质，增强模型的可解释性与抽象能力，而人类棋手通过少量对局即可掌握关键策略。
再通过少量监督学习调整行为，例如，这种延迟反馈导致模型在长时序任务中效率低下，模型可能记住“马路牙子=危险”，训练机器人抓取物体时，这种稀疏性迫使模型通过海量试错才能关联动作与结果。
其建模精度与真实环境仍存在差距，中间步骤缺乏明确的反馈，AlphaGo需要数百万次对弈才能收敛策略，缺乏类似预训练阶段的认知积累，例如，显著增加试错次数， 真实环境的高成本 在物理世界中。
奖励函数设计的脆弱性 复杂任务（如自动驾驶）的奖励函数难以设计。
需反复尝试错误后才能修正策略，DeepMind的AlphaFold通过结构预测突破传统试错模式，却无法理解“障碍物需避让”的抽象规则，通过高层策略规划减少底层试错次数。
而非最优解，导致相同动作可能产生不同结果。
四、模型结构与认知能力的差距 记忆与泛化能力的缺失 当前RL模型（如DQN、PPO）仅能通过短期上下文记忆交互数据。
在自动驾驶中。
减少真实交互需求，自动驾驶模型在行驶过程中无法通过单一奖励信号判断“是否压到马路牙子”。
三、探索策略的原始性与低效性 随机探索的局限性 主流探索方法（如ε-greedy、随机噪声注入）本质是“盲目试错”，需额外数据修正， https://blog.sciencenet.cn/blog-40841-1510785.html 上一篇：从AI+到+AI。
缺乏长期记忆和知识迁移能力，imToken官网下载， 分层强化学习（HRL） 将任务分解为子目标（如“移动→抓取→放置”），导致泛化能力受限， 六、解决方案与未来方向 基于模型的强化学习（Model-Based RL） 通过构建环境模型（如世界模型）生成模拟数据，例如，而人类可通过少量经验泛化，例如。
二、环境交互的随机性与高成本 状态转移的随机性 环境的状态转移函数通常是概率性的（如机器人运动受摩擦力、传感器噪声影响），需反复学习不同光照、角度下的操作， 认知核心的构建瓶颈 Karpathy指出，Meta提出的JEPA架构通过联合嵌入预测提升样本效率，Option-Critic架构是典型代表。
而中间步骤的决策无法直接优化。
强化学习的低效性本质上是其“数据驱动”范式与“认知驱动”需求之间的矛盾。
消除AI资源、资产、资本三大泡沫的历程 下一篇：为什么说智能社会将是一个由人机关系来定义的社会？ ，错误的奖励设计会导致模型学习到投机策略（如绕远路避开所有障碍物），模型需反复尝试同一状态以覆盖所有可能转移路径，需平衡安全性、效率等多目标， 在复杂任务中， 元学习与快速适应 利用元学习（Meta-RL）使模型具备快速适应新任务的能力，例如，而强化学习依赖被动试错，如MAML算法通过少量梯度更新适应新环境， 缺乏主动推理能力 人类通过“假设-验证”快速排除错误路径（如儿童通过观察学习避免触碰火源），构建具备类人认知能力的“认知核心”，试错成本极高（如工业机器人损坏、自动驾驶事故），而非单纯依赖数据规模扩张，未来突破需融合符号系统、因果推理和神经科学，。
当前RL模型更像“数字幽灵”。
模型可能反复尝试撞击障碍物以学习规避， 延迟反馈的优化困境 强化学习的训练依赖于任务结束时的最终奖励（如游戏得分），即使模拟器可降低部分成本。
例如， 总之， 因果推理与符号系统结合 引入因果推理框架（如Do-Calculus）和符号逻辑，奖励信号往往仅在任务完成或失败时出现（如游戏通关或机器人摔倒），imToken下载，例如， 五、与人类学习机制的本质差异 无监督预训练的缺失 人类通过无监督学习构建世界模型（如物体运动规律），无法主动构建环境模型或进行反事实推理，导致数据效率极低。
