抽象的深钢筋学习（DRL）已成为人工智能领域（AI）领域的变革范式，在跨不同领域的决策中提供了前所未有的能力。本文探讨了DRL对增强AI系统的决策能力的深远影响，阐明其潜在的原则，应用和含义。DRL代表了深度学习和强化学习的融合，使机器能够学习复杂的行为并通过与环境互动来学习复杂的行为并做出决策。神经网络的利用允许DRL算法处理高维输入空间，这使其非常适合涉及复杂决策过程的任务。DRL的关键优势之一在于它可以解决稀疏和延迟延迟的问题的问题，在传统的增强学习中的共同挑战。通过反复试验的过程，DRL算法可以通过在庞大的决策空间中导航，适应动态环境，并随着时间的推移最大化累积奖励，从而学习最佳决策策略。DRL的应用跨越了各个领域，包括机器人技术，财务，融资，医疗保健，游戏和自动系统。在机器人技术中，DRL促进了能够自主浏览复杂环境，执行复杂任务并适应不可预见情况的智能代理的发展。在金融中，DRL被利用用于投资组合优化，算法交易和风险管理，这表明了其彻底改变传统财务战略的潜力。