随着深度神经网络在人工智能领域占据主导地位，神经信息处理系统大会（NeurIPS 2020）已成为该领域最受欢迎的会议。本届会议上，强化学习成为热点议题，95篇入选论文在标题中提及该技术。

强化学习的强大之处在于能够通过反馈自适应学习，并通过探索决策空间实现优化。该技术模拟人类通过试错进行学习的过程，仅需奖励信号而非预设损失函数即可实现适应。在强化学习中，智能体通过探索环境并尝试不同应对策略，逐步学习能够最大化奖励的决策方案。

马尔可夫决策过程为强化学习提供了理论框架。该模型包含状态转移模型和奖励模型，决策者需同时考虑即时反馈和长期状态价值。当将机器学习引入该框架时，核心问题转变为如何平衡模型学习与策略优化。传统两阶段方法（先学习模型后优化）存在扩展性局限，而现代方法则强调针对性学习关键状态区域。

探索-利用困境是强化学习的核心挑战之一，常通过多臂赌博机问题建模。后验采样（汤普森采样）作为贝叶斯方法，既能提供理论保证，又能保持较低的探索成本。该技术正被拓展应用于深度强化学习领域，展现出融合理论严谨性与实践效率的双重优势。