1. 面试官：如果你要向一个非技术背景的人解释强化学习，你会用什么样的比喻？

2. 面试官：在强化学习中，讨论奖励函数的重要性时，你会如何解释和举例说明？

3. 面试官：强化学习中的探索与利用之间的平衡是什么意思？它是如何影响强化学习算法的？

4. 面试官：解释强化学习中的“价值函数”和“策略”之间的区别和联系。

5. 面试官：如果你对比强化学习与监督学习，在训练过程中会引起怎样的思考？

6. 面试官：强化学习中的“马尔科夫决策过程”（MDP）是如何被建模和应用的？

7. 面试官：强化学习中的“探索-利用”困境是什么？它如何影响智能体的学习和决策过程？

8. 面试官：当强化学习智能体需要处理部分可观察环境时，会遇到哪些挑战？你会如何应对这些挑战？

9. 面试官：强化学习中的“深度强化学习”与传统强化学习方法有哪些区别？你会如何评价它们各自的优劣势？

10. 面试官：如果有一个完全不确定的环境，强化学习会面临哪些挑战，以及如何解决这些挑战？