2017년에 DeepMind에서 작성한 논문 대부분의 딥강화학습은 많은 시나리오에서, 그들의 적용 가능성이 제한되고, 복잡한 환경에 대해서 데이터 비효율적입니다. 데이터 효율성을 개선하기위한 한 가지 방향은 공유된 신경망 매개 변수를 사용한 멀티 태스킹 학습이며, 여기서 관련 작업 간의 전송을 통해 효율성을 개선 할 수 있습니다.그러나 실제로는 일반적으로 관찰되지 않습니다. 다른 작업의 기울기가 부정적으로 간섭하여 학습을 불안정하게 만들고 때로는 데이터 효율성이 떨어질 수 있기 때문입니다.또 다른 문제는 테스크간에 서로 다른 보상 체계가 있다는 것인데, 이는 공유 모델의 학습을 지배하는 한 테스크로 쉽게 이어질 수 있습니다. 그래서 딥마인드는 다중 테스크들의 조인트 트레이닝에 관한 새로운 접근을 제안한다..