Uczenie ze wzmocnieniem (RL) stalo si? przelomowym podej?ciem w dziedzinie systemów autonomicznych, umo?liwiaj?c inteligentne podejmowanie decyzji i kontrol? w robotyce, autonomicznych samochodach, opiece zdrowotnej, automatyce przemyslowej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadali?my podstawowe koncepcje, metodologie, wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych, podkre?laj?c zarówno jej potencjal, jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera si? na procesach decyzyjnych Markowa (MDP), które zapewniaj? ustrukturyzowane ramy dla sekwencyjnego podejmowaniadecyzji . Rozwój metod opartych na warto?ciach, takich jak Deep Q Networks (DQN), oraz podej?c opartych na polityce, takich jak metody Policy Gradient i Actor Critic, umo?liwil robotom i autonomicznym agentom uczenie si? zlo?onych zachowa? metod? prób i bl?dów. Co wi?cej, bezmodelowe i oparte na modelach techniki RL oferuj? ró?ne kompromisy pod wzgl?dem wydajno?ci próbkowania i zdolno?ci adaptacyjnych, toruj?c drog? dla bardziej wszechstronnych i praktycznych kontrolerów opartych na uczeniu si?.