【第6章：强化学习基础与深度强化学习—6.4 强化学习在游戏、自动驾驶等领域的应用案例】

你是否想过，为什么《王者荣耀》的AI总能预判你的走位？特斯拉的Autopilot如何实现复杂路况的决策？这背后都藏着一个改变人工智能格局的技术——强化学习。今天我们将深入这个让机器学会"思考"的黑科技，揭开它从基础理论到工业应用的全貌。

一、强化学习的"生存法则"

想象一下教婴儿学走路的过程：跌倒了就皱眉（负反馈），站起来就鼓掌（正反馈）。强化学习正是让AI通过这样的"试错"过程自学成才。与监督学习需要标注数据不同，强化学习构建了一个动态的决策宇宙：

• 马尔可夫决策过程（MDP）：用五元组<S,A,P,R,γ>构建的数学模型，S代表状态空间（比如游戏画面），A是动作集合（比如方向盘转角），P是状态转移概率，R是即时奖励，γ是未来奖励的折扣因子

• 价值函数V(s)：就像下棋时评估局面优势，这个函数预测当前状态的长期收益。贝尔曼方程V(s)=E