Ein Lernparadigma im Reinforcement Learning, bei dem ein Agent eine intrinsische Belohnung erhält, wenn er neue oder überraschende Zustände in seiner Umgebung entdeckt. Dies fördert die Exploration, auch ohne externe Belohnungssignale.