確かに、強化学習以外の手法によってもターゲットタスクに適応した知識転移は可能です。例えば、メタ学習アルゴリズムの改良や、アダプティブな重み付け手法を導入することで、ソースタスクの重要性を動的に評価し、ターゲットタスクに対する知識転移を最適化することができます。具体的には、タスクの関連性やパフォーマンスに基づいて重みを調整する手法や、異なるメタ学習戦略を組み合わせることで、より効果的な知識転移が実現できるでしょう。これにより、ターゲットタスクの特性に応じた柔軟なアプローチが可能となり、強化学習に依存しない多様な手法が考えられます。