Natural Language Reinforcement Learning (NLRL) ist ein neues Framework für bestärkendes Lernen, das 2024 von Forschern des University College London, der Shanghai Jiao Tong University, der Brown University, der University of Bristol, der National University of Singapore und der University of Surrey vorgeschlagen wurde.Natürliches Sprachverstärkungslernen".

Die Kernidee von NLRL besteht darin, die Kernkonzepte des bestärkenden Lernens (RL), einschließlich Aufgabenzielen, Strategien, Wertfunktionen, Bellman-Gleichungen und Richtlinieniterationen, in eine auf natürlicher Sprache basierende Form zu übertragen und so einen neuen Weg für intelligenteres und natürlicheres Lernen der KI-Entscheidungsfindung zu eröffnen. Dieser Ansatz definiert RL-Prinzipien auf innovative Weise als Sprachgegenstücke neu und ermöglicht es KI-Systemen, durch Interaktion mit der Umgebung zu lernen, ohne auf von Menschen gekennzeichnete Daten angewiesen zu sein.