RL，全称为Reinforcement Learning，是一种基于“学习”的人工智能技术。相比于传统的监督式学习和非监督式学习，RL更侧重于通过“试错”来优化智能体的行为策略，以获得期望的最大化回报。
RL最核心的思想是“探索-利用”（exploitation-explore）的平衡。探索是指在未知环境中通过尝试新的动作来获取新的信息，而利用则是指在已知环境中通过奖励信号来加强已有行为的稳定性。
为了实现这个平衡，RL技术常常使用一些基于近似的方法，例如：贪心算法、蒙特卡罗方法、时序差分（TD）学习等，其中深度强化学习更是在这一方向上有着巨大的迭代。
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）最早于2013年由DeepMind团队提出，通过结合深度学习方法和强化学习思想，大大增强了人工智能的处理能力和学习效率。2015年初，DRL获得AlphaGo的胜利，这也是DRL领域跨越式发展的第一个重要里程碑。
目前，DRL已经广泛应用于游戏、机器人控制等领域，不仅取得了较好的效果，同时也为其他领域的人工智能应用提供了新的思路和方法。
在游戏领域，DRL被广泛应用于仿真和控制任务中。例如AI在多个游戏中取得了显著的成果，例如Starcraft2、Dota2、围棋和各种体育游戏（例如赛车和足球等）。
此外，RL技术还在智能机器人、IoT、供应链管理、广告投放和广义马尔科夫决策过程等领域取得了显著成果，在为企业提高效率、降低成本、提高服务质量等方面发挥着积极作用。
总的来说，RL技术的应用前景广阔，有望为人工智能领域的发展开启新的突破口，推动人工智能技术的进一步发展和落地。
