Suivi intéressant de notre travail sur Physical Atari. Les personnes qui n'ont utilisé le RL qu'avec des environnements simulés rapides et simples sous-estiment largement la complexité du monde réel ; elles finissent par développer des objectifs de recherche qui ne peuvent pas être atteints dans des environnements complexes (par exemple, la généralisation zéro-shot, l'apprentissage de modèles causaux). Physical Atari est encore un environnement extrêmement simple et pourtant il suffit de mettre en évidence les limites des méthodes qui ont été développées pour l'apprentissage avec des simulations rapides. Les humains et les animaux apprennent dans des environnements qui sont des ordres de grandeur plus complexes que Physical Atari. Développer des algorithmes capables de faire de même devrait être l'objectif si nous voulons une intelligence abondante.