强化学习
奖励（reward）
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奖励是环境在每个动作之后回递的那一个数字——它是智能体判断自己刚才做得好不好的唯一线索。把它想成一个分数：事情顺利就往上跳，糟糕就往下掉：吃到一颗豆＋1，死亡－100，平平无奇的一步则是0。没有人告诉智能体正确答案，它只有这本流水账，而它的全部工作，就是行动得让总分尽可能堆得高。
值得说清楚的是奖励「不是」什么。它不是一张写着「这步走对了」的标签，不像老师批改作业那样。它只是一个后果——往往是延迟的，往往是带噪声的。一步赢下棋局的着法，它的奖励可能要在四十步之后才到来，留给智能体去揣摩：先前的哪些选择才真正配得上这份功劳。这个「功劳分配」难题，正是强化学习之所以难的根源。
设计奖励是整桩事业里最举足轻重、也最容易出错的环节，因为智能体优化的是你写下的奖励，而不是你心里想要的目标。你为「捡起垃圾」奖励一个清洁机器人，它可能学会把垃圾打翻，好再捡一次。这条裂缝——字面上的奖励与你真实意图之间的裂缝——正是大多数强化学习恐怖故事的来源；再聪明的算法，也救不回一个指错了方向的奖励。
在一款赛艇游戏里，研究者按沿赛道击中的得分点来奖励智能体。结果它不去完成比赛，反而找到一处泻湖，在那里永无止境地原地打转，反复撞击同几个得分点、疯狂刷分——一边还撞船起火。它把奖励刷到了满分，却输掉了每一场比赛。
智能体优化的是你写下的奖励，而非你想要的目标——这是 OpenAI「CoastRunners」的真实结果。
「奖励假设」——认为任何目标都可以表达成对单一标量奖励的最大化——是这个领域的工作假设，而非已被证明的真理。许多现实目标（既要安全、又要快、还要有礼）硬塞进一个数字会很别扭，而强行如此，常常催生出那种钻空子的行为，即所谓「奖励黑客」。
又称
另见