符合人类期望

传统强化学习主要基于奖励信号进行优化，智能体的行为往往局限于追求最大化累积奖励，这种行为可能在某些任务中表现出色，但在复杂、多目标的环境中，智能体的行为可能显得单一、短视，甚至可能产生不符合人类期望的行为。

将事实强化和价值强化结合起来，并确保它们之间的对齐，是实现智能体符合人类期望行为的关键，在许多实际应用中，仅仅依赖事实强化可能导致智能体的行为与人类的价值观背道而驰，一个基于事实强化训练的算法可能通过作弊或不道德的方式获得高奖励，但这种行为是不符合人类价值观的。

更符合人类期望的行为，能够使智能体的行为更加符合人类的价值观和社会规范，从而在实际应用中更具可接受性和安全性。

“价值强化”这一概念可以理解为在强化学习中引入更深层次的价值判断和目标导向，而不仅仅是基于短期的奖励信号，在一些复杂任务中，仅仅依赖短期奖励信号可能无法实现长期的、符合人类期望的目标。

价值性强化将使机器在复杂任务中做出更符合人类期望的决策，从而提高生产效率和资源利用效率，在智能制造中，机器可以根据生产计划、资源分配和环境影响等因素进行综合决策，实现更高效的生产流程。