在人工智能的广阔领域中，强化学习是一种独特的机器学习方法，它授予了AI智能体（Agent）通过与环境的交互来学习的能力。
首先，让我们来看一个例子。
假设父母给了你一只小狗，此时，你想要演习小狗做出一些大略的动作，比如听到“蹲下”的指令后，小狗能够蹲下。
想一想，你会如何演习这只小狗呢？
你大概会这样做：先发出“蹲下”的指令，接着依据小狗的反应，给予褒奖或者惩罚。比方说，当你下达“蹲下”的指令后，如果小狗蹲下了，就给它一些食品；倘若小狗没有蹲下，或者做了其他动作，那就给它一点小小的惩戒。
经由反复实行上述操作，小狗终极肯定会被你演习得能够听懂“蹲下”这一指令。
实在上面这个例子就很好的阐明了强化学习的思想。
强化学习是 AI 的一个分支，个中的 AI 模型，即智能体，它与环境进行互动，并根据环境供应的反馈进行自我改进。
在演习小狗的例子中，小狗便是我们要演习的智能体，演习人以及演习人给予的褒奖和惩罚则组成了环境。
强化学习这种学习办法仿照了生物学习过程中的试错机制，通过褒奖和惩罚来勾引智能体的行为。
从视频游戏到股票市场建议，再到提高谈天机器人的信息准确性和措辞翻译，强化学习的运用范围极其广泛。它乃至被用于自动驾驶机器人的任务中，显示出其强大的潜力和实用性。
我们再来复习一遍强化学习是如何学习的。
在强化学习的过程中，AI 智能体与一个交互式环境相连，这个环境可能是一个视频游戏仿照器，或是一个工厂中的机器情面况。
环境会根据智能体在个中的每一个行动返回不同的褒奖或者惩罚。
而智能体的目的是避免惩罚，从而最大化其得到的褒奖。
当智能体实行了积极或有利的行动时，环境会给予正面的褒奖，比如智能体在限速 55 公里/小时的道路上以 50 公里/小时的速率行驶，这样环境就会反馈给智能体一个褒奖。
相反，如果智能体实行了负面或有害的行动，比如在停车时撞到墙，环境会返回惩罚以阻挡智能体在后续重复这一行动。
强化学习的核心是试错学习。
智能体通过考试测验和犯错，然后根据环境的反馈调度其策略。
这种学习办法使得智能体能够自我进化，不断改进其办理问题的方法。
一项令人瞩目的造诣来自于由强化学习驱动的 AI 系统 AlphaZero，它降服了天下上最为强大的国际象棋引擎之一 Stockfish。AlphaZero 仅仅依赖自我对弈，便创造出了令 Stockfish 都始料未及的独特策略。
随着技能的不断进步，强化学习正成为AI领域的一个主要分支。它不仅使AI智能体能够自主学习，还为办理繁芜问题供应了新的可能性。随着更多的研究和运用，我们有情由相信，强化学习将在未来发挥更加主要的浸染。
好了，以上便是我们本次课程的全部内容啦，我们下次再见！