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此前，强化学习理论 (Jin et al., 2018; 2020; Azar et al., 2012; Kearns and Singh, 1998) 已经证明了智能体能学会的难度和它要处理的信息量密切相关。具体来说，状态 / 动作空间的大小、任务的难度，这些变量不断累加，会导致智能体在找到最优策略时所需的样本成倍增加。最终在超过某个阈值时，所需要的样本量过多，智能体实在学不动了，摆烂了，在现实世界中训练 RL 策略也变得不切实际。

文斯·凯博：我第一次去中国是上世纪90年代，古老与现代并存的景象让我难以忘怀。当时我在壳牌工作，担任公司首席经济学家。此后我成为英国商务大臣，一大职责就是处理与中国的贸易投资关系，对中国进行了几次访问，也与来英国的中国高级别官员会面。