instruction: Magyarázza el a megerősítő tanulás fogalmát egyszerű és érthető módon.
output: A megerősítéses tanulás a mesterséges intelligencia olyan technikája, amelyben egy mesterséges intelligencia rendszer megtanulja, hogyan viselkedjen egy környezetben azáltal, hogy kölcsönhatásba lép vele, és cselekedeteiért jutalmat vagy büntetést kap. Olyan, mintha próbálgatással és tévedéssel tanulnánk. Ahogyan egy gyermek úgy tanul meg járni, hogy apró lépéseket tesz és néhányszor elesik, a mesterséges intelligencia rendszer is úgy tanulja meg, hogy különböző cselekvéseket próbál ki, és visszajelzést kap jutalmak vagy büntetések formájában.
  
  A folyamat során a mesterséges intelligenciarendszer arra törekszik, hogy idővel maximalizálja a kapott teljes jutalmat, azáltal, hogy a tapasztalat révén javítja a viselkedését. Minél jobban választja ki a mesterséges intelligencia rendszer a környezetében a legjobb cselekvéseket, annál több jutalmat kap, és annál többet tanul.
  
  A megerősítéses tanulás mindennapi példája egy labda elkapására betanított kutya. Ha a kutya sikeresen elkapja a labdát, jutalomfalatot kap. Idővel a kutya megtanulja, hogy a labda elkapása jutalomhoz vezet, így egyre jobban elkapja a labdát. Ugyanez az elv érvényesül a mesterséges intelligencia rendszer megerősített tanulása során is, mivel a rendszer megtanulja, hogy a környezetétől kapott visszajelzések alapján a legjobb döntéseket hozza meg.