是的，自监督学习（SSL）可以与强化学习（RL）有效结合使用，以提高性能，尤其是在标注数据稀缺或获取成本高昂的环境中。SSL 使 RL 智能体能够通过创建利用数据自身结构的辅助任务，从原始、未标注的数据中学习有用的表示。例如，智能体可以预测视频帧的未来状态或重建传感器输入的遮罩部分。这些任务有助于智能体更深入地理解环境，从而加速学习并提高样本效率——即从更少的交互中有效学习的能力。通过使用 SSL 进行预训练或联合训练，RL 智能体可以开发出可泛化的特征，从而减少对奖励信号的依赖，因为在现实世界场景中，奖励信号通常是稀疏或延迟的。
SSL 在 RL 中的一个实际例子是其在 Atari 游戏中的应用。使用 SSL 训练的智能体可能学习预测游戏序列中的下一帧，或分类一个帧的两个增强视图是否属于同一观察。像 CURL（Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning）这样的方法应用对比学习来对齐相似状态的潜在表示，提高智能体区分像素数据中有意义模式的能力。另一个例子是基于模型的 RL，其中 SSL 通过预测基于当前行动的未来状态和奖励来帮助构建一个世界模型。例如，Dreamer 算法使用 SSL 式的预测任务训练一个动态模型，允许智能体模拟和规划想象中的轨迹，而无需直接交互，从而减少了昂贵的环境步骤的需求。
然而，将 SSL 与 RL 集成需要仔细设计。SSL 任务必须与 RL 目标对齐，以避免学习不相关的特征。例如，预测图像中的随机噪声可能无助于智能体的决策。计算开销是另一个需要考虑的问题：由于额外的预测任务，SSL 会增加训练时间。开发者应从简单的 SSL 目标开始，例如状态重建或时间一致性，并验证学习到的特征是否提高了策略性能。当 SSL 引入新的学习信号时，探索（尝试新行动）和利用（使用已知策略）之间的平衡也变得更加复杂。尽管存在这些挑战，将 SSL 与 RL 结合为智能体提供了更好的泛化能力和适应复杂、高维环境并最小化监督的有效途径。