一．机器上的终身学习对于终身学习，通过浏览器搜索最有可能得到的答案不是与机器学习有关的内容，而是关于人类的活到老学到老。虽然大家关注的主题多是偏行人类如何活到老学到老，但是机器其实也是需要做终身学习。机器对于终身学习这件事也是非常接近与人类对于AI的想象。就如先教机器第一个任务学会做语音识别接着教其第二个任务做影像识别，然后第三个任务翻译等等不断教会其新的技能，等其学会上百上千万技能后就可能像终结

本次学习了深度强化学习中应对稀疏奖励与无明确奖励信号的核心方法。首先详细了解了奖励塑造的基本概念，分析了在稀疏奖励环境下通过引入基于领域知识的额外奖励以引导智能体学习的机制，并特别探讨了基于好奇心的奖励塑造方法。进一步，深入讨论了在完全缺乏奖励信号的情况下如何通过模仿学习与逆强化学习进行策略学习，重点剖析了逆强化学习通过专家示范反推奖励函数、并迭代优化智能体策略的工作原理，同时揭示了其与生成对抗网