强化学习 (RL) 中的元学习是指通过利用来自类似问题的先前经验来训练智能体快速适应新任务。 元学习 RL 智能体不是从头开始学习每个任务，而是学习一种通用策略或一组参数，当面对新任务时，可以通过最少量的数据进行高效微调。 这种方法在传统 RL 需要不切实际的交互时间的情况下特别有用，例如机器人技术或复杂的游戏环境。 核心思想是使智能体能够“学习如何学习”，从而使其学习过程本身更有效率。
从技术上讲，RL 中的元学习涉及两个阶段：元训练和元测试。 在元训练期间，智能体暴露于各种任务（例如，不同的迷宫布局、机器人运动环境或游戏级别）。 目标是优化智能体的初始参数，以便使用来自新任务的少量数据进行少量梯度更新或策略调整，从而产生强大的性能。 像与模型无关的元学习 (MAML) 这样的算法通常被使用。 例如，MAML 调整智能体的初始策略参数，以便在新任务的数据上进行几个梯度下降步骤后，该策略表现良好。 这是通过在训练期间模拟适应来实现的：智能体反复执行适应训练任务子集的任务，并且更新其参数以最小化适应后的平均损失。 元损失函数明确奖励能够快速改进的参数。
一个实际的例子是训练机器人手臂来操纵物体。 元学习允许机器人学习捕捉共享技能（例如，抓取、推动）的基本策略，而不是为每个对象训练单独的策略。 当呈现一个新对象时，机器人只需进行几次试验即可微调此策略。 同样，在视频游戏中，经过元训练的智能体可以比从头开始训练的智能体更快地适应新的级别或规则变化。 关键挑战包括设计足够广泛以鼓励泛化但又足够集中以具有相关性的任务分布。 开发人员通常使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架来实现元 RL，并仔细注意平衡元训练期间的探索并确保任务多样性。 通过专注于适应性，RL 中的元学习降低了与训练动态真实世界应用程序的智能体相关的样本复杂性和计算成本。