RL即强化学习,是让智能体通过“尝试-反馈-调整”学会决策的机器学习方法。其核心逻辑类似生物自然学习:从试错中积累经验,用奖励信号引导行为以最大化长期收益。运行依赖智能体、环境、动作、状态、奖励五个环节闭环——智能体选动作,环境反馈状态与奖励,智能体据此调整策略。与监督、无监督学习不同,它无需“标签”,主动通过尝试获取反馈。如AlphaGo通过上亿次自弈,凭“试错-奖励”机制学会顶尖围棋策略;应用还包括推荐系统、机器人等。本质是“从经验中学习决策”,推动AI从“处理数据”转向“自主决策”。...