根据下列文案生成视频 "今天咱们先聊聊强化学习的 “世界观”—— 它到底要解决什么问题？先想象个场景：你正教小狗学 “坐下”，会怎么做？", // 1 "你打个手势或者说 “坐”，如果小狗真坐下了，马上给块零食；要是它跳起来或者跑开，可能没奖励甚至说 “No”。", // 2 "慢慢的，小狗就明白 “坐下 = 有零食”，为了多吃零食，会更爱做这个动作。这就是强化学习的核心！", // 3 "和监督学习不同哦 —— 监督学习像直接告诉模型 “这是猫”，但强化学习没有 “正确答案”。", // 4 "智能体（比如小狗）得自己试错，和环境（你、房间）互动，从奖励惩罚里学经验，找到 “最能赚奖励” 的策略。", // 5 "总结一下：强化学习就是学 “做什么能让奖励最多”，没人直接教，得自己摸索！", // 6 "现在用专业术语拆解 “教小狗” 例子 —— 第一个核心元素：智能体（Agent）。它是学习者 + 决策者。", // 7 "第二个元素是环境（Environment），智能体之外的一切，是它互动的对象。", // 8 "智能体和环境的互动，靠这三个元素循环：状态、动作、奖励。先看状态（State）—— 某一刻环境的 “快照”，是做决定的信息。", // 9 "比如小狗看到你举手、听到 “坐”，这就是一个状态；如果它已经坐下了，那是另一个状态。技术上像 CartPole 的状态：[小车位置，速度，杆子角度，角速度]。", // 10 "动作（Action）是智能体能选的操作。小狗可以 “坐下”“站立”“摇尾巴”；CartPole 更简单，只有 “左推” 或 “右推”。", // 11 "奖励（Reward）是环境给的 “评分”，一个数字。小狗做对了给零食（+1），做错了没零食（0 或 -1）。CartPole 更直接：杆子立着每步+1，倒了游戏结束。", // 12 "现在串起来看一次完整互动：初始状态 S0，小狗站着看你举手。它选动作 A0 “坐下”。", // 13 "环境根据动作变到新状态 S1（小狗坐下，你笑了），同时给奖励 R1（一块零食！）。循环继续，小狗会用新状态和经验选下一个动作。", // 14 "但智能体的终极目标不是一次奖励，是 “未来所有奖励的总和”！小狗要学的是 “持续稳定得零食” 的本事。", // 15 "今日作业来啦 —— 用五个术语描述 “婴儿学走路” 和 “玩跳棋”。比如：婴儿是 Agent，环境是地板/家长，状态是“站不稳”，动作是“抬脚/扶墙”，奖励是“家长鼓掌”。", // 16 "预习任务：电脑装 Python，打开终端运行 “pip install gymnasium”。想玩带画面的游戏，就装 “pip install gymnasium[box2d]”。", // 17 "今天咱们理解了强化学习的基本框架，下次课咱们深入它的数学基石 —— 马尔可夫决策过程（MDP）！" // 18