是的，自监督学习（SSL）可以有效地集成到强化学习（RL）中用于评估。SSL 的重点是通过创建代理任务（如预测输入数据的缺失部分或对比相似和不相似的样本）从未标记数据中学习有用的表示。在强化学习中，智能体通过在环境中试错来学习，SSL 可以通过提供更丰富的状态或动作表示来增强评估。这些表示有助于更可靠地衡量智能体的性能，尤其是在明确奖励稀疏或有噪声的情况下。例如，经过 SSL 训练的模型可以提取捕获底层环境动态的特征，从而在评估阶段实现策略或智能体之间更好的比较。
一个实际应用是使用 SSL 预训练编码器网络，将原始观测数据（例如机器人摄像头中的像素）处理成紧凑的状态表示。然后，这些表示可用于评估 RL 智能体在不同任务中的泛化能力。例如，在导航任务中，SSL 模型可以学习从图像中预测深度或物体位置，而无需手动标注。在评估期间，可以测试智能体在未见过的环境中达到目标的能力，并使用 SSL 派生的指标衡量学习表示的一致性。类似地，对比 SSL 方法可以帮助区分游戏智能体中的高价值状态和低价值状态，为评估智能体在测试期间是否优先考虑有意义的状态提供基础。
然而，将 SSL 集成到 RL 评估中需要仔细设计。SSL 的目标必须与 RL 任务的目标保持一致，以避免产生误导性指标。例如，预测未来状态的 SSL 任务可能与智能体的奖励寻求行为没有直接关联。开发者还应考虑计算开销：SSL 预训练会增加初始训练时间，尽管它可能会减少后续大量的环境交互需求。Atari 游戏评估中的一个案例研究表明，基于 SSL 的表示在微调策略时将样本效率提高了 30%。虽然 SSL 不是万能的解决方案，但它为在 RL 中创建更具信息量的评估框架提供了宝贵的工具，尤其是在传统奖励信号不足的复杂或部分可观察环境中。