强化学习是一种基于奖励信号的学习方法，它可以使智能体在复杂的环境 中学习有效的行为策略。然而，强化学习也面临着一些挑战，如效率低下、样本 复杂度高、交互能力弱等。引入自然语言作为强化学习的辅助信息不仅带来了新 的可能性和机遇，而且为强化学习的应用提供了更广阔的前景和潜力。首先，自 然语言的引入可以帮助智能体更加准确地理解环境和任务。通过自然语言的语 义、逻辑和结构信息，智能体可以更好地识别任务目标、理解指令和规则，从而 更有效地制定行动策略和决策。这种语言能力的增强使得智能体在复杂环境下 的学习和决策能力得到提升，从而提高了其应对复杂任务的能力和效果。其次， 自然语言作为一种反馈信号，为智能体提供了及时的指导和反馈，加速了学习过 程。通过分析自然语言的内容和语境，智能体可以及时了解其行为的有效性和合 理性，从而及时调整策略和改进行动，提高了学习效率和性能。综上所述，引入 自然语言作为强化学习的辅助信息具有重要的意义和价值，可以有效提升智能 体的学习性能、交互能力，推动强化学习技术在实际应用中的广泛应用和发展。

论文的主要工作和创新点归纳如下:

(1) 视觉状态自然语言表征的内在奖励学习算法。本文提出的自然语言问答 方法为强化学习在稀疏奖励环境中的应用提供了新思路。将自然语言问答作为 内在动机，激发智能体的好奇心和探索欲望，能够帮助智能体更有效地利用环境 中的信息和反馈。创新之处在于将问题的模板化特性与人类专家的知识结合起 来，引导智能体的学习过程。这种方法不仅借助人类专家的指导获得宝贵见解， 还通过问题-状态映射的建立实现了智能体与环境的更有效交互。这种基于自然 语言问答的方法为强化学习在稀疏奖励环境中的应用提供了一种新的思路和解 决方案。通过引入问题的模板化特性和人类专家的知识，可以有效提高智能体的 学习效率，加速学习的收敛过程，为解决复杂任务提供了一种可行的解决方案。

(2) 自然语言目标与状态表征驱动的内在奖励学习算法。在处理复杂的目标 问题时，仅依赖视觉状态和自然语言表征的内在奖励学习算法可能面临挑战。为 了提高算法的性能和灵活性，本文引入了一种基于自然语言的轨迹-目标对齐方 法。该方法结合了轨迹状态信息和自然语言描述的目标特征，通过相似度匹配 计算状态和目标之间的对齐程度。通过引入基于自然语言的轨迹-目标对齐方法， 算法在应对复杂任务时表现出更具灵活性和适应性。相比仅仅依赖视觉状态和 自然语言表征的方法，这种对齐方法能够更充分地利用轨迹信息，并结合自然语 言的语义特征，使得智能体更智能地理解和解决复杂目标问题。