将强化学习（RL）应用于实际问题存在几个关键挑战，主要围绕数据效率、奖励设计和安全性。RL 算法通常难以平衡探索与实际约束，这使得即使是简单的任务，其在现实世界的部署也变得复杂。下面，我将用具体示例阐述三个主要挑战。
首先，样本效率低下是一个关键障碍。RL 智能体通常需要与环境进行大量交互才能学习到有效的策略。例如，训练一个机器人抓取物体可能需要数百万次模拟试验，但由于时间和磨损成本，将其转化为物理硬件是不切实际的。虽然仿真到现实（sim2real）迁移技术有所帮助，但模拟和现实世界动力学之间的差异（例如，摩擦或光照变化）常常会降低性能。开发人员随后必须投入领域随机化或收集昂贵的真实世界数据，从而减慢迭代周期。
其次，设计与预期目标一致的奖励函数非常困难。定义不当的奖励可能导致意外行为。例如，一个最大化“用户参与度”的基于 RL 的推荐系统可能优化点击诱饵而不是有意义的内容。类似地，一个奖励速度的自动驾驶汽车可能会忽视安全。工程师必须严格测试奖励结构，并经常纳入人类反馈或多目标优化，以避免这些陷阱，从而增加复杂性。
第三，安全性和泛化性是主要问题。在受控环境中训练的 RL 智能体在未见过的场景中可能会失败。在静态布局中训练的仓库机器人可能会因物品放错位置而出现故障，或者交易算法在市场波动期间可能会做出风险决策。对抗训练或约束 RL 等技术有所帮助，但需要仔细调整。此外，实时部署需要故障安全措施来防止灾难性行为——这对于通过试错学习的智能体来说是一个挑战。平衡适应性与可靠性仍然是开发人员面临的开放问题。