因果关系在强化学习（RL）中帮助智能体区分相关性和真实的因果关系，从而做出更好的决策。RL 智能体通常通过试错来学习，观察哪些行为会带来奖励。然而，如果不理解因果关系，智能体可能会将虚假的相关性误认为是有效的模式。例如，在网格世界游戏中，智能体可能会将踩到特定方块与获得奖励联系起来，即使奖励实际上是由不相关的事件（如计时器）触发的。因果关系使智能体能够建模哪些行为直接影响结果，从而避免基于偶然模式的误导性策略。这在动态环境中至关重要，因为在这些环境中，表面关系可能会改变，但因果机制保持稳定。
因果模型通过明确表示行为如何影响状态转移和奖励来增强 RL。这些模型使智能体能够更准确地预测结果并进行战略规划。例如，使用因果推理的自动驾驶汽车明白刹车会降低速度（因果关系），而不是依赖于红灯出现时刹车之类的相关性。反事实推理——评估在不同行为下“会发生什么”——是另一个关键应用。在机器人任务中，智能体可能会了解到掉落物体（行为）会导致其破碎（结果）。通过模拟反事实，智能体可以在不直接尝试的情况下避免有害行为，从而加快学习速度并降低在安全关键场景中的风险。
因果关系也提高了泛化能力和迁移学习。接受因果见解训练的智能体可以更有效地适应新环境。例如，在模拟环境中训练的机器人学会了推动杠杆（原因）会打开门（结果）。当部署到现实世界中时，即使传感器输入或物理特性不同，因果知识仍然有效，机器人可以应用相同的逻辑。相反，如果传感器相关性（例如，模拟环境中的特定光照）不再成立，非因果智能体可能会失败。通过关注不变的因果机制，RL 系统对分布变化变得更加鲁棒，使其适用于医疗保健或自主系统等可靠性至关重要的现实世界应用。