我是机器学习和人工智能的新手。据我了解，通过使用强化学习（奖励/惩罚环境），我们可以训练神经网络来玩游戏。我想知道，是否可以使用这个训练好的模型，根据玩家的技能水平，实时动态地决定下一关的难度？例如，请考虑使用强化学习训练神经网络来玩手机游戏（国际象棋/拼图等）。该游戏不包含先前设计的静态游戏关卡集。训练结束后，该模型是否可以通过检测特定玩家的游戏风格（得分、经过时间）来动态决定下一关卡的难度，并实时为每个玩家提供定制的游戏关卡？

非常感谢您，任何帮助将不胜感激。