预计强化学习 (RL) 研究和应用将在三个关键领域取得进展：提高样本效率和泛化能力、更广泛的实际部署以及与其他 AI 技术的更紧密集成。 这些趋势旨在解决当前的局限性，同时扩大 RL 可以有效解决的问题范围。
首先，提高样本效率和泛化能力仍然是核心重点。 许多强化学习算法需要大量数据才能学习有效的策略，这限制了它们在实际场景中的实用性。 研究人员正在探索元学习（训练智能体快速适应新任务）和混合基于模型的方法等方法。 例如，将基于模型的规划（使用学习到的环境模拟器）与无模型 RL 相结合可以减少对昂贵的实际交互的需求。 离线 RL 等技术正在受到关注，智能体可以从预先收集的数据集中学习，而不是实时交互，适用于医疗保健或机器人技术等应用，在这些应用中，试错探索是危险的或昂贵的。 此外，迁移学习的进步可以使在模拟中训练的策略在物理系统中可靠地工作，从而弥合模拟到现实的差距。
其次，强化学习将在具有更强安全保证的实际系统中得到更广泛的应用。 自动驾驶汽车、工业自动化和能源管理是正在测试强化学习以在不确定性下进行决策的领域。 例如，强化学习正被应用于优化可再生能源电网中的电池充电周期或控制仓库中的机械臂。 然而，这些应用需要严格的安全措施。 诸如约束强化学习（智能体学习避免不安全行为）和不确定性感知算法（标记低可信度的决策）之类的方法至关重要。 形式验证（数学上证明智能体的策略不会违反安全规则）等工具正在集成到强化学习框架中。 在医疗保健领域，强化学习可以个性化治疗方案，但研究人员必须解决诸如部分可观察性（例如，不完整的患者数据）和伦理约束等挑战。
最后，强化学习将越来越多地与其他人工智能方法相结合。 将符号推理（基于规则的系统）与强化学习相结合可以提高物流规划等领域的可解释性。 将强化学习与语言模型相结合可以使智能体能够遵循自然语言指令，例如通过口头反馈训练机器人。 多智能体强化学习框架（如博弈论模拟中使用的框架）正在被调整用于交通优化或供应链协调。 开源库（例如，Ray RLlib，Stable Baselines3）使这些混合方法更易于访问。 开发人员现在可以试验用于分布式训练或超参数调整的预构建模块，从而减少实施复杂强化学习系统的工程开销。
这些趋势反映了一种转变，即让强化学习更实用、更安全和更通用，使开发人员能够解决需要在动态环境中进行自适应、长期决策的问题。