يُعد التعلم المعزز أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تمكين الأنظمة من اتخاذ قرارات متسلسلة عبر التفاعل مع البيئة المحيطة. يعتمد هذا الأسلوب على مبدأ المكافأة والعقوبة، حيث يتعلم الوكيل (Agent) اختيار الأفعال التي تحقق أعلى مكافأة تراكمية بمرور الوقت. بخلاف التعلم المراقب، لا يعتمد التعلم المعزز على بيانات معنونة مسبقًا، بل يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يتكون هذا النموذج من عناصر أساسية هي: الوكيل، البيئة، الحالة، الفعل، والمكافأة. الهدف الرئيس هو تعلم سياسة مثلى تحدد أفضل إجراء في كل حالة. من أبرز خوارزمياته Q-Learning وDeep Q-Network (DQN) التي دمجت الشبكات العصبية العميقة مع التعلم المعزز لمعالجة البيئات المعقدة. وقد أسهم هذا الدمج في تحقيق إنجازات كبيرة في عدة مجالات. ففي الروبوتات يُستخدم لتعليم الروبوتات الحركات الدقيقة والتكيف مع الظروف المتغيرة. وفي الطب يُطبق لتحسين خطط العلاج وتخصيص الجرعات الدوائية. كما يُستخدم في أنظمة القيادة الذاتية وتحسين إدارة المرور. وفي مجال الألعاب، حقق التعلم المعزز نتائج لافتة، ومن أبرز الأمثلة نظام AlphaGo الذي طورته شركة DeepMind، والذي تمكن من هزيمة بطل العالم في لعبة Go عام 2016. كذلك يُستخدم في الأنظمة المالية لتحسين استراتيجيات التداول، وفي أنظمة التوصية لتقديم محتوى مخصص للمستخدمين. ورغم التحديات المتعلقة بمتطلبات الحوسبة العالية وطول مدة التدريب، يبقى التعلم المعزز من أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي تطورًا وأهمية في الوقت الحاضر.ومن الجوانب المتقدمة في التعلم المعزز ما يُعرف بالتعلم المعزز العميق (Deep Reinforcement Learning)، الذي يجمع بين قدرات الشبكات العصبية العميقة وآلية اتخاذ القرار التفاعلية، مما يسمح للنظام بالتعامل مع بيانات عالية الأبعاد مثل الصور والفيديو. كما برزت تطبيقاته في إدارة الطاقة الذكية، وتحسين استهلاك الموارد في مراكز البيانات، وحتى في تصميم الأدوية واكتشاف مركبات جديدة. ومع تطور الحوسبة السحابية وتسارع قدرات المعالجات الرسومية، أصبح تدريب نماذج التعلم المعزز أكثر كفاءة.