逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是机器学习的一个分支，其核心目标是从观察到的专家行为中推断出潜在的奖励函数。与传统强化学习不同——后者需要预先定义明确的奖励机制来指导智能体学习——逆强化学习通过分析专家（如人类操作者）在特定任务中的决策轨迹，反向推导出专家行为背后隐含的奖励标准。这种方法尤其适用于机器人领域，因为许多复杂任务（如抓取不规则物体或社交导航）难以用数学公式直接定义奖励函数。
在机器人应用中，逆强化学习的价值在于它能将人类经验转化为可计算的优化目标。例如在工业分拣场景中，通过观察工人抓取不同材质物品的力度和角度，IRL可自动生成兼顾效率与安全性的奖励函数，进而指导机械臂自主学习操作策略。近年来，随着模仿学习与元学习的结合，IRL在服务机器人、自动驾驶等需要高度拟人化决策的领域展现出独特优势，其核心挑战在于如何从有限样本中鲁棒地推断奖励函数，并解决专家行为与多目标优化之间的映射关系。