强化学习 (RL) 中信用分配的挑战在于确定哪些行动或决策应因长期结果而获得奖励（或承担责任），尤其是在奖励延迟的情况下。在 RL 中，智能体通过与环境交互并根据其行动获得奖励来进行学习。然而，奖励通常是在一系列行动之后才出现，这使得无法清楚地确定哪些特定步骤对结果做出了贡献，哪些步骤是偶然的。例如，在像国际象棋这样的游戏中，玩家可能会采取一系列最终导致将军的行动，但识别哪些行动至关重要，哪些行动是偶然的并非易事。这种模糊性使学习过程变得复杂，因为智能体必须根据延迟的反馈进行回溯并调整其策略。
一个关键的困难来自于行动及其后果之间的时间间隔。当奖励稀疏或延迟时，智能体很难将结果与之前的决策联系起来。例如，一辆自动驾驶汽车在行驶一分钟后避免了事故，需要识别过去哪些转向或制动动作对成功的结果负责。在具有许多可能的行动或状态的环境中，这个问题会更加严重，因为智能体必须筛选大量的交互历史记录才能查明相关的步骤。此外，探索——尝试新的行动来发现更好的策略——变得更加危险，因为智能体可能会错误地将随机的探索性行动归因于后来的奖励，从而导致次优的策略。
信用分配还会影响智能体学习的效率。如果没有清晰的信号，智能体可能会高估不相关行动的重要性，或者低估关键行动的重要性。例如，在训练机器人导航迷宫时，只有在走出迷宫时才给予奖励，这使得很难区分在第三个角落左转还是在开始时缓慢移动是决定性因素。为了解决这个问题，RL 算法通常使用诸如时序差分学习之类的技术，通过将奖励分解为更小的增量更新来估计行动的价值。然而，即使使用这些方法，核心挑战仍然存在：确保智能体在不同的时间范围内和复杂的环境中，准确地将奖励与正确的行动联系起来。开发人员必须仔细设计奖励结构和学习机制来减轻错误分配，这会直接影响 RL 系统的稳定性和性能。