在深度强化学习中，状态空间和动作是从机器的方面来创建的，奖励从工件方面创建可以嘛

在深度强化学习中，状态空间、动作和奖励都是可以从工件方面创建的。事实上，在许多实际应用中，奖励函数通常是根据工件的性能指标来定义的，以便在训练过程中优化机器的决策。例如，在机器人控制任务中，奖励可以根据机器人完成任务的效果来定义，例如一个成功抓取物品的奖励，或者一个成功到达目标位置的奖励。在游戏中，奖励可以根据游戏得分和胜利条件来定义。因此，从工件方面创建状态空间、动作和奖励是深度强化学习中非常常见的方法。