この記事では、Trevor McInroeによって提案された「テラ・ノヴァ」という新しい包括的チャレンジ環境（CCE）について述べています。この環境は、ゲーム「Civilization V」からインスパイアを受けたもので、強化学習（RL）の研究に特化しています。テラ・ノヴァは、部分的な可観測性やクレジット割り当て、表現学習、広大なアクションスペースなど、複数の代表的なRL課題が同時に発生する単一の環境を提供します。エージェントの習熟を測るためには、多くの相互作用する変数にわたる統合的で長期的な理解が求められ、単に無関係なタスクを並行して実行する能力を評価するものではないと強調されています。これは、直接的な推論や深い理解を必要とする多様な課題に対処する能力を試すための環境です。