強化學(xué)習(xí)（RL）是一種人工智能技術(shù)，其核心思想是通過試錯來學(xué)習(xí)最優(yōu)行為。在RL中，有兩個重要的部分：策略（Policy）和價值函數(shù)（Value function）。

其中，策略是一種決策規(guī)則，指示智能體在給定狀態(tài)下采取什么行動。策略通常被表示為一個函數(shù)，將狀態(tài)映射到行動。在RL中，策略常常被稱為左眼（Left Eye），因為它是智能體觀察世界的“窗口”，幫助智能體做出決策。

另一方面，價值函數(shù)是一個估計函數(shù)，用于評估給定狀態(tài)的好壞程度。價值函數(shù)可以分為兩種類型：狀態(tài)價值函數(shù)（State Value Function）和動作價值函數(shù)（Action Value Function）。狀態(tài)價值函數(shù)估計在特定狀態(tài)下智能體能夠獲得的期望回報，而動作價值函數(shù)估計在特定狀態(tài)下采取特定行動的期望回報。在RL中，價值函數(shù)通常被稱為右眼（Right Eye），因為它幫助智能體理解世界的價值和獎勵。

總之，在RL中，左眼（策略）和右眼（價值函數(shù)）都是非常重要的部分，它們共同幫助智能體理解和適應(yīng)環(huán)境，并做出最優(yōu)決策。