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- 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）作为人工智能领域的一个重要分支，已广泛应用于智能控制系统中。从无人驾驶到机器人控制，DRL通过模拟和训练智能体，能够在复杂环境中做出决策并执行控制任务。本文将探讨DRL在智能控制系统中的应用、所面临的挑战以及如何克服这些挑战。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）作为人工智能领域的一个重要分支，已广泛应用于智能控制系统中。从无人驾驶到机器人控制，DRL通过模拟和训练智能体，能够在复杂环境中做出决策并执行控制任务。本文将探讨DRL在智能控制系统中的应用、所面临的挑战以及如何克服这些挑战。
- 在人工智能和认知科学领域，“推理”与“行动”是定义智能行为的两个核心且密不可分的概念。推理是智能体内部的信息处理过程，旨在从知识、信念和目标中得出结论、制定计划或做出决策。行动则是智能体对外部环境施加影响、执行计划以实现目标的具体行为。本文将深入探讨推理与行动的各自内涵、它们之间复杂的交互关系，以及如何将二者整合到统一的框架中，从而创造出具身性、自适应和真正智能的系统。 第一章：核心概念解析... 在人工智能和认知科学领域，“推理”与“行动”是定义智能行为的两个核心且密不可分的概念。推理是智能体内部的信息处理过程，旨在从知识、信念和目标中得出结论、制定计划或做出决策。行动则是智能体对外部环境施加影响、执行计划以实现目标的具体行为。本文将深入探讨推理与行动的各自内涵、它们之间复杂的交互关系，以及如何将二者整合到统一的框架中，从而创造出具身性、自适应和真正智能的系统。 第一章：核心概念解析...
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