扩展强化学习 (RL) 模型面临几个技术挑战，主要是由于环境的复杂性、计算需求和算法限制。 RL 依赖于智能体通过与环境交互进行试错学习，随着问题规模或真实性的增长，这种学习变得越来越困难。 例如，训练 RL 模型来控制简单模拟中的机器人是可管理的，但将其扩展到处理具有不可预测的物理特性、传感器噪声或多样化任务的现实世界机器人需要解决根本瓶颈。
第一个主要挑战是计算成本和样本效率低下。 RL 通常需要与环境进行数百万甚至数十亿次的交互才能学习有效的策略。 对于像自动驾驶或工业自动化这样的复杂任务，大规模模拟这些交互需要大量的计算资源，包括高性能 GPU 或分布式系统。 即使有足够的硬件，训练时间也可能变得不切实际。 例如，OpenAI 的 Dota 游戏机器人需要数千年的模拟游戏才能达到人类水平的性能。 此外，许多 RL 算法在样本效率方面存在问题——它们浪费资源来探索不相关的动作或无法从有限的数据中进行概括。 像经验回放或课程学习这样的技术有所帮助，但它们增加了复杂性，并且对于现实世界的问题并不总是足够。
第二个挑战是算法稳定性和超参数敏感性。 随着 RL 模型的扩展，超参数（例如，学习率、折扣因子）或环境动态中的微小变化会导致训练不稳定或完全失败。 例如，如果奖励结构或网络架构没有经过仔细调整，深度 Q 网络 (DQN) 很容易出现发散。 这种脆弱性在分布式设置中变得更加明显，在这种设置中，跨智能体或环境的同步会引入延迟和协调开销。 此外，扩展通常需要将 RL 与其他技术（例如用于函数逼近的神经网络）相结合，这会带来诸如灾难性遗忘或梯度消失之类的挑战。 开发人员必须在探索（尝试新动作）和利用（使用已知策略）之间取得平衡，这在高维动作空间或稀疏奖励场景中变得更加困难。
最后，现实世界的部署和安全问题构成了障碍。 由于训练和部署环境之间的差异（“模拟到现实的差距”），在模拟中训练的 RL 模型通常无法适应现实世界的条件。 例如，在物理模拟器中训练的机器人可能难以应对意外的摩擦或物体形状。 安全是另一个关键问题：在没有约束的情况下优化奖励的 RL 智能体可能会表现出危险或不可预测的行为。 在医疗保健或自主系统等应用中，确保在罕见或未见条件下进行安全探索和可靠性能至关重要但困难。 诸如受约束的 RL 或稳健的对抗训练之类的技术正在被探索，但它们增加了复杂性，并且尚未标准化。 这些挑战要求开发人员优先考虑严格的测试、模块化设计和增量扩展，以避免代价高昂的失败。