解释强化学习循环的流程。
强化学习是一种学习算法，它通过与环境交互并根据其表现找到最大化奖励或最小化惩罚的方法。强化学习循环包括四个步骤：观察、行动、奖励和更新。在观察步骤中，算法观察其环境并建立一个状态。在行动步骤中，算法根据状态采取行动。在奖励步骤中，算法根据行动获得相应的奖励。在更新步骤中，算法使用奖励从奖励步骤更新其策略。算法在学习不断完善其奖励最大化或惩罚最小化的过程中继续迭代执行该循环。