探索-活用のトレードオフの自動調整は、人間の創造性や発見につながる可能性があります。GLEETのフレームワークは、深層強化学習を活用して探索と活用のバランスを最適化することで、最適化問題における新たな知見や発見を促進することができます。人間が手動で設計するよりも効率的に最適な戦略を見つけることができるため、より複雑な問題に対しても適用可能です。このような自動化されたアプローチにより、人間の負担を軽減しながら、より創造的な問題解決や新たな発見を促進することが期待されます。