Skvělé pokračování naší práce na fyzickém Atari. Lidé, kteří používali RL pouze s rychlými a jednoduchými simulovanými prostředími, výrazně podceňují složitost skutečného světa; Nakonec rozvíjejí výzkumné cíle, kterých nelze dosáhnout v komplexních prostředích (např. zero-shot generalizace, učení kauzálních modelů). Fyzické Atari je stále extrémně jednoduché prostředí, a přesto stačí k tomu, aby poukázalo na omezení metod vyvinutých pro učení pomocí rychlých simulací. Lidé a zvířata se učí v prostředích, která jsou řádově složitější než fyzické Atari. Cílem by mělo být vyvíjet algoritmy, které dokážou totéž, pokud chceme hojnou inteligenci.