参考回答：
强化学习是机器学习里面的一个分支。它强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期收益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，既有机体如何在环境给予的奖励或者惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能够最大利益的习惯性行为。结构简图如下：
因为强化学习考虑到了自主个体、环境、奖励等因素，所以很多人包括强化学习的研究者Richard Sutton 都认为它是人工智能中最高层的模型，其它深度学习、机器学习模型都是它的子系统。在围棋界先后打败世界冠军的李世乭和柯洁额alphaGo就使用了强化学习模型，也正是这两次比赛，把人工智能这个概念传递给了大众。使用的是卷积神经网络结构。
