什么是强化学习（Reinforcement Learning）？带你入门强化学习基本概念

引言

近年来，伴随着人工智能（AI）研究不断深入，强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）作为一种具有“智能体从交互中学习行为策略”的范式，已被广泛视作机器学习的重要分支。在围棋、电子游戏、机器人控制、自驾车、推荐系统等多个应用场景中，强化学习都展现出强大的潜力。相比传统的监督学习（Supervised Learning）或无监督学习（Unsupervised Learning），强化学习强调智能体（agent）与环境 (environment) 的互动、试错学习 (trial & error)，以及追求累积回报 (cumulative reward) 的能力。尽管这一范式已有数十年历史，但伴随深度学习、算力提升、仿真环境完善、数据可获取性增强等因素，强化学习在近年迎来快速发展。

本文旨在为读者提供一个系统的、深入但仍入门友好的视角，带你从强化学习的“是什么”开始，逐步了解其核心组成、常见算法、最新研究动态、应用方向与未来挑战。特别地，文章将引用 2023–2025 年发布的综述或研究性文献，以保证信息的新鲜度与可靠性。

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一、强化学习是什么？

定义与基本思想

在最基本的层面上，强化学习研究的是：一个智能体（Agent）在环境（Environment）中，通过选择动作（Action）影响环境状态（State）并获得奖励（Reward），以学习出一个策略（Policy）从而在未来获得最大的累积回报（Return）。与监督学习不同，强化学习并不依赖大量 “输入–标签” 形式的数据；与无监督学习不同，它不仅仅寻找数据结构，而是强调行为决策与反馈机制。

为更好理解，可从以下几点补充说明：</