O aprendizado por reforço da IA realmente brilha em três cenários específicos. Pense nisso - o sistema precisa lidar com falhas de forma elegante, o que significa que você pode simplesmente pressionar reset e tentar novamente. A velocidade também é importante; se cada tentativa demorar uma eternidade, o treinamento se torna impraticável. E aqui está a parte crucial: deve haver alguma forma automática de avaliar cada tentativa. Nenhum julgamento humano necessário. Quando essas três condições são atendidas - reinicializações rápidas, iterações rápidas e feedback automatizado - é aí que os algoritmos de RL se destacam.