什么是强化学习

强化学习（Reinforcement learning，RL）是一种机器学习技术，可以训练程序在给定的环境，做出相应的决策，以实现最佳结果。它是一种植根于试错学习（Trial-and-error learning）思想的智能化方法，通过与环境的持续交互不断优化系统决策能力。

强化学习的核心在于智能体（Agent）与环境（Environment）之间交互。这个智能体在与环境互动的过程中，根据奖励信号的指引，得到成长和学习。想象一下：当你教小狗做动作时，小狗（智能体）做对指令动作后，你（环境）会给予奖励（比如零食），做错时会有轻微惩罚。小狗通过这些反馈逐渐学会正确行为——这就是强化学习的基本逻辑。

如上图所示，强化学习的基本循环是：
智能体处于某个环境状态中；智能体执行特定动作；环境状态随之改变；环境给予智能体相应奖励；智能体根据奖励调整策略。

强化学习的最终目标很明确：最大化累积奖励——也就是让智能体多做能带来“好结果”的事，少做导致“坏结果”的事。