强化学习（RL）中最常见的陷阱包括稀疏奖励信号、难以平衡探索和利用以及高样本低效率。这些挑战通常导致学习缓慢、训练不稳定或智能体无法实现其目标。理解这些问题对于设计 RL 系统的开发者至关重要。
首先，稀疏奖励发生在智能体仅在完成一系列长动作后才收到反馈时，这使得很难将特定行为与结果联系起来。例如，在一个智能体只有在获胜时才能获得奖励的游戏中，它可能永远无法发现达到该结果所需的步骤。这类似于教某人下棋，只告诉他们是否赢了或输了，而不解释哪些走法是好的。解决方案包括奖励塑造（为子目标添加中间奖励）或内在动机（鼓励智能体探索新状态）。如果没有这样的调整，智能体可能永远无法学习有意义的策略，从而将计算资源浪费在随机的尝试和错误上。
其次，平衡探索（尝试新动作）和利用（使用已知的有效动作）是一个持续存在的挑战。如果智能体过度利用，它可能会错过更好的策略——就像一个机器人总是走同一条路以避免短期障碍，但永远找不到更快的路线。相反，过度探索会导致混乱的行为，例如自动驾驶汽车随机转向以测试替代方案。诸如 epsilon-greedy 或 Thompson 采样之类的算法试图通过动态调整探索率来解决这个问题。然而，调整诸如探索率（epsilon）之类的参数需要仔细的实验。例如，在迷宫求解任务中，将 epsilon 设置得太低可能会将智能体困在局部最优中，而将其设置得太高可能会阻止进展。
第三，RL 算法通常需要大量数据才能有效学习，这在现实世界中是不切实际的。训练机器人抓取物体可能需要数百万次的模拟试验，并且由于传感器数据或物理上的差异，将这些知识转移到物理世界可能会失败。诸如基于模型的 RL（使用学习到的模拟器来计划动作）或模仿学习（复制专家演示）之类的技术可以减少样本需求。例如，使用模拟环境训练无人机进行导航可以加快学习速度，但存在过度拟合模拟不准确性的风险。开发者还必须优化诸如折扣因子或学习率之类的超参数，因为这里的小错误会破坏训练的稳定性。过高的学习率可能会导致玩 Atari 游戏的智能体超越最佳策略，而过低的学习率可能会完全停滞不前。
通过仔细的奖励设计、探索策略和效率优化来解决这些陷阱，开发者可以构建更强大的 RL 系统。实践测试和迭代调整是克服这些挑战的关键。