强化学习

这里的“事实强化”可以理解为基于环境反馈的客观数据驱动的强化学习过程：智能体（agent）在环境中采取行动，环境会根据当前状态和行动返回一个奖励信号和新的状态。

如在医疗决策中，强化学习模型不仅需要考虑治疗效果（事实），还需要考虑患者的舒适度、治疗的可接受性（价值）。

五、当机器的强化学习能够产生价值性的强化之际，真正的颠覆或许就开始了。

当机器的强化学习能够产生价值性的强化之际，颠覆就会开始了。

总而言之，当机器的强化学习能够产生价值性的强化时，确实可能引发一系列颠覆性的变化。

如在医疗决策中，强化学习模型不仅需要考虑治疗效果（事实），还需要考虑患者的舒适度、治疗的可接受性（价值）。