強化学習
R a ( s , s ′ ) {\displaystyle R_{a}(s,s')} :行動 a {\displaystyle a} で s {\displaystyle s} から s ′ {\displaystyle s'} に遷移した後の即時報酬(immediate reward)
強化学習の目標は、エージェントが、即時報酬から蓄積される報酬関数(reward function)または他のユーザ提供の強化信号を最大化するような、最適または最適に近い方策を学習することである。これは、動物心理学で起こっていると思われるプロセスに似ている。たとえば、生物の脳は、痛みや空腹などの信号を負の強化、喜びや食物摂取を正の強化として解釈するように配線(hardwired)されている。いくつかの状況では、動物はこれらの報酬を最適化するような行動を学習することができる。このことは、動物は強化学習が可能であることを示唆している。
基本的な強化学習エージェント型人工知能(AI)は、離散的な時間ステップで環境と相互作用を行う。各時刻 t において、エージェントは現在の状態 s t {\displaystyle s_{t}} と報酬 r t {\displaystyle r_{t}} を受け取る。次に選択可能な行動の集合から、1つの行動 a t {\displaystyle a_{t}} を選択し、それを環境に送信する。