1樓：Friedrich Yuan
我覺得主要有兩點：
For Benchmark
從計算機視覺領域的研究來看，題主的問題相當於在問：
你怎麼看待MS COCO資料集？這些大型資料集的出現，一步步造就了現在CV界的benchmark研究正規化。怎麼說明我的網路結構比你的好呢？
那我就需要在COCO等資料集上取得比你更好的表現。因為我無法從數學上嚴格證明這一點，所以我只能用實驗說話，用「事實」說話。反觀強化學習，雖然已知的數學背景要比CV多一些，但也沒法嚴格驗證乙個演算法比乙個演算法好，老掉牙的Q-LEARNING有時候還比SOTA的演算法好用。
因此，RL也需要乙個benchmark，通過大量的合理環境得出的實驗結果來驗證演算法的效能。要不然怎麼水文章？？？
2. For demonstration強化學習是乙個很抽象的東西，看不見摸不著，這不利於學科的發展（不利於「傳火」），你把bellman那一套東西往初學者面前一丟，直接勸退一大半。而GYM提供了視覺化的功能，只要呼叫render()函式，你就能看到自己的智慧型體是如何與環境互動和改進的，比起黑不溜秋的神經網路，看的見摸得著的東西總是讓人安心的。
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