强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，它通过与环境的交互来学习如何做出决策。在强化学习中，一个智能体（Agent）会根据当前的状态（State）选择一个动作（Action），然后环境会给出一个反馈信号（Reward），智能体根据这个反馈信号来调整自己的策略，以最大化累积奖励。

技术层面的描述

1. **定义问题和环境**：
   - 首先，需要确定强化学习是否适合解决这个问题。问题需要有明确的状态、动作和奖励机制。
   - 例如，在一个自动驾驶的场景中，状态可以是车辆的当前位置、速度和周围环境的信息；动作可以是加速、减速或转向；奖励可以是安全行驶的距离或避免事故。

2. **选择或设计智能体**：
   - 根据问题的特性选择合适的智能体架构，如Q-learning、SARSA、深度Q网络（DQN）或策略梯度方法。
   - 例如，对于高维状态空间的问题，可以使用深度Q网络（DQN）。

3. **定义奖励函数**：
   - 奖励函数是强化学习中的核心，它定义了智能体行为的优劣。
   - 在自动驾驶的例子中，避免