强化学习 (RL) 是一种机器学习，其中AI通过采取行动并根据这些行动获得奖励或惩罚来进行学习。目标是随着时间的推移最大化奖励。
示例：想象一下教机器人玩游戏。机器人尝试不同的动作，每做一次好动作（例如得一分），它都会得到奖励（例如 +1）。做错动作（例如丢一分），它会受到惩罚（例如 -1）。随着时间的推移，机器人会了解哪些动作可以得分最高，从而变得更擅长玩游戏。
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