このためのアプローチはたくさんあります。動物に生物学的に実装された恐怖のための現実的な人工アナログを作成することは可能かもしれませんが、現在利用可能なより単純なAIボットには適用されない、実際の動物の恐怖応答にはかなり多くのことが関係しています。たとえば、恐怖状態に陥った動物は、通常、ホルモンを使用して体全体の変化を知らせ、資源の消費とリスクを冒します（「戦闘または飛行」）。
基本的な強化学習では、ニューラルネットワークは「恐怖モード」のスイッチを直接決定する必要はありません。代わりに、エージェントと学習アルゴリズムの設計を利用して、まれではあるが重要なイベントから学習することができます。ここにいくつかのアイデアがあります：
リプレイを体験してください。DQNまたは同様のものを使用している場合、パックマンのシナリオですでにこれを行っている可能性があります。大きなポジティブまたはネガティブな報酬を引き起こした状態遷移と報酬を保存し、それから繰り返し学ぶことはあなたの懸念を相殺するはずです
優先スイープ。予測された報酬と実際の報酬の間で経験したより大きな差異を使用して、重要なイベントとそれらに密接にリンクされているイベントに向けて、再生メモリからのサンプリングにバイアスをかけることができます。
計画。予測モデル-おそらくサンプリングされた遷移に基づいて（このためにエクスペリエンスリプレイメモリを再利用できます）、またはトレーニングされた状態遷移予測ネットワークに基づいて-シミュレーションすることで、複数のステップを先に見ることができます。RLと先読み計画の間にも強い関係があり、それらは非常によく似たアルゴリズムです。違いは、検討されている状態とアクション、およびそれらがシミュレーションされているか経験されているかです。体験リプレイはここでの境界線をぼかします-それは、記憶からの学習として、または計画のための予測の改善として組み立てることができます。計画は、経験をそれほど繰り返す必要なく決定を最適化するのに役立ちます。計画と学習の組み合わせは、どちらかを単独で行うよりもはるかに強力です。
よりスマートな探索アクションの選択。イプシロン貪欲は、貪欲な行動を取るか、完全にランダムな行動を取るかのどちらかであり、代替行動とその相対的なメリットについてすでに学んだことのある量を完全に無視します。値ベースのエージェントでは、Upper Confidence Boundなどを使用できます。
決定論的な世界では、学習と計画のバッチサイズを増やします。これは、遷移が一度学習されると、それに関するすべてを知っていると信頼できるためです。
各環境で実験する必要があります。報酬の少ない地域の近くを探索することについて、より保守的な学習エージェントを作成できます。ただし、最高の報酬を獲得するためにリスクを取る必要があるような環境の場合（ゲームではよくあることです）、「臆病な」エージェントがいるのは学習時間の点で最適ではない可能性があります。たとえば、パックマンの例では、ゴーストを避けなければならない場合もあれば、追いかけられる場合もあります。エージェントが最初に強い嫌悪感を学んだ場合、これを克服し、パワーアップを食べた後に彼らを追いかけることを学ぶには長い時間がかかる可能性があります。
スパイダーの例としては、実験のコンストラクターとして、噛みつきが毎回悪いことと、エージェントがそれをできるだけ避けなければならないことを知っています。ほとんどのRLアルゴリズムには、経験から得たものを除いて、そのような知識はありません。MDPワールドモデルは常識に一致する必要はありません。クモの噛みつきが悪い（-10報酬）、90％の確率で、10％の確率（+1000報酬）である可能性があります。エージェントは、複数回噛まれることによってのみこれを発見できます。。。RLは通常、この種のことを前提とするシステムから開始するものではなく、考えられるすべてのMDPに関する一般的なルールを思いつくことは不可能です。代わりに、基本的なRLシステムの場合、ハイパーパラメーターを変更するか、上記のように主要なイベントに焦点を当てることを検討できます。基本的なRLシステム以外では、他のものを複製することにメリットがあるかもしれません。