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一、强化学习（RL）和监督学习（SL）的核心区别

• 监督学习（比如分类， 回归）：本质是“老师教学生”——给固定的“输入-输出答案”（比如图片->猫/狗标签、历史数据->股票价格），模型学“输入到答案的映射”，学会就只能做同类预测。
• 强化学习：是“学生自己摸爬滚打”——没有固定答案，只有“教练给反馈”（奖励/惩罚），模型（智能体）要通过不断和环境互动，试错找到“长期收益最高的做事方式”（最优策略）。

举两个直观例子：

二、强化学习的5个核心概念（用“围棋AI”贯穿理解）

这5个概念是RL的基石

1. 智能体（Agent）:做决策的主题——就是这个围棋AI（可以是深度学习模型，实体机器人等）
2. 环境（Environment）：智能体互动的场景——围棋规则（落子规则、输赢判断）+ 实时棋盘 
3. 状态（State,S）:环境的当前情况——当前棋盘上的棋子布局（比如“黑棋占右上角，白棋占中路”）
4. 动作（Action,A）：智能体的决策——AI下一步落子的位置（比如“右下星位”）
5. 奖励（Reward,R）：环境给智能体的反馈——赢棋得+1分（正奖励）、输棋得-1分（负奖励），无关落子得0分（无奖励）

核心逻辑链：

智能体在“状态S”下选“动作A”->环境变到新状态S'->环境给“奖励R”->智能体根据奖励调整决策，最终找到“赢棋概率最高的落子方式”。

三、智能体要学的2个核心技能：策略和价值函数

如果把智能体比作“想赢棋得棋手”，这两个技能就是“怎么落子”和“怎么判断局势”

1.策略（Policy,π）：“落子的决策指南”

策略是一个函数：