tgpt问世后产生的巨大效果，包括这几年最厉害的波士顿机器人主要也不是靠强化学习做出来的。 这其中很大一部分原因是，现实机器人的目标功能各式各样，对每种功能都要设置单独的目标函数，效率太低，而且很多功能的目标函数具体是什么也很难描述清楚，导致强化学习在机器人领域的泛化能力不够。 不过在我们所处的游戏中，在格斗领域，却不一样。游戏中各种物体的物理模型都是理想的，研究其物理运动规律比现实简单了很多，更重要的是，在格斗领域，目标只有一个，即以最小的代价战胜对方，而对应的目标函数就是刚才所讲的总伤害期望函数。 只要目标函数确定，那即便用完全随机求解方式也能求解出最优策略，只要算力够强或者时间够长。 当然，大家也看出来了强化学习模型的总状态空间近...

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