強化學習（Reinforcement Learning, RL）是人工智慧領域中的一種重要學習範式，核心理念源自於行為心理學的「獎勵與懲罰」機制。不同於監督式與非監督式學習，強化學習並不依賴大量標註資料，而是透過智能體（Agent）在環境（Environment）中不斷嘗試與互動，根據回饋訊號（Reward）來優化決策策略，以最大化長期回報（Cumulative Reward）。
在技術架構上，強化學習的基本元素包括狀態（State）、動作（Action）、獎勵（Reward）與策略（Policy）。常見的演算法涵蓋 Q-learning、策略梯度（Policy Gradient）、以及結合深度學習的 深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）。其中，DeepMind 透過 DRL 成功訓練出能在 Atari 遊戲與 AlphaGo 棋局中超越人類專家的系統，展現了強化學習在複雜決策問題上的強大潛力。
在應用層面，強化學習廣泛運用於自駕車導航、智慧機器人控制、金融投資策略優化，以及推薦系統的動態調整。這些應用突顯其在需要連續決策與不確定性環境下的優勢。
然而，強化學習仍面臨挑戰，包括訓練過程需要大量試錯與高昂的計算資源、在真實環境中難以模擬的風險，以及探索與利用（Exploration vs. Exploitation）的平衡問題。未來的發展重點在於提升學習效率、改善可解釋性，並拓展至更多真實世界的複雜應用場景。