Słownik

dziedzina sztucznej inteligencji, w której chodzi o osiągnięcie celu w niepewnym, potencjalnie złożonym środowisku. Sztuczna inteligencja staje tu przed sytuacją podobną do gry: w drodze prób i błędów komputer szuka rozwiązania danego problemu. By maszyna mogła robić to, czego oczekuje od niej programista, za działania, które wykonuje, jest karana albo nagradzana. Poza karami i nagrodami programista nie udziela jej jednak żadnych wskazówek ani sugestii. To od maszyny zależy, jak wykonać zadanie, by zmaksymalizować nagrodę. Tak więc zaczynając od zupełnie przypadkowych prób, kończy ona na wyrafinowanej taktyce i nadludzkich wręcz umiejętnościach. Uczenie się ze wzmocnieniem jest dziś najskuteczniejszym sposobem uczenia maszyn kreatywności. W przeciwieństwie do ludzi, sztuczna inteligencja może bowiem gromadzić doświadczenia z tysięcy równoległych rozgrywek, o ile algorytm pracuje na wystarczająco mocnych komputerach.Uczenie się ze wzmocnieniem jest wykorzystywane m.in. w teorii informacji, teorii gier, teorii sterowania, statystykach i algorytmach genetycznych.