Interesante seguimiento a nuestro trabajo con Atari físico. Las personas que solo han utilizado RL con entornos simulados rápidos y simples subestiman enormemente la complejidad del mundo real; terminan desarrollando objetivos de investigación que no se pueden lograr en entornos complejos (por ejemplo, generalización de cero disparos, aprendizaje de modelos causales). Atari físico sigue siendo un entorno extremadamente simple y, sin embargo, es suficiente para resaltar las limitaciones de los métodos que se desarrollaron para aprender con simulaciones rápidas. Los humanos y los animales aprenden en entornos que son órdenes de magnitud más complejos que Atari físico. Desarrollar algoritmos que puedan hacer lo mismo debería ser el objetivo si queremos una inteligencia abundante.