强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种模仿人类学习方式的机器学习方法，它通过“试错”的交互过程，从环境中获得反馈信号（奖励或惩罚），逐步优化决策策略。无论是围棋中击败人类顶尖棋手的 AlphaGo，还是帮助机器人实现灵活运动的智能控制系统，强化学习都展示出了极大的潜力和应用价值。