奖励学习与遗传筛选都用反馈，但更新单位不同

强化学习课程描述智能体通过试错和奖励信号改善动作；MarI/O 则依据关卡推进距离与速度计算适应度，筛选并繁殖网络。两者都利用任务反馈，但一种更新策略决策，另一种选择跨代网络个体，能避免把所有“没有标签的学习”混为一类。