我是机器学习的新手，正在尝试使用Q-learning解决MountainCar-v0问题。现在我已经能解决这个问题了，但我仍然感到困惑。

根据MountainCar-v0的Wiki，每一步的奖励始终是-1，即使汽车已经到达目的地。不变的奖励如何帮助智能体学习？如果每一步都给出相同的奖励，智能体如何判断这是一个好动作还是坏动作？

提前感谢！

回答：

目标是让汽车尽快到达目的地。如果智能体运行得快，即使奖励仍然是负的，它也比智能体在相对较慢的运行中获得的较低奖励要高。这种差异足以让智能体学习。这个环境的奖励系统鼓励智能体尽快到达目标目的地，因为只有到达那个终止状态时，它才会停止接收负奖励。