人类反馈的强化学习（Human-in-the-Loop Reinforcement Learning，简称HILRL）是一种针对算法和人类专业知识结合使用的强化学习方法。它的基本思想是，在强化学习算法和系统中加入人类专业知识，例如专家的经验或领域知识，并将其作为反馈信号，共同让计算机系统学习并改进。

在传统的强化学习中，算法通过试错机制学习，并根据奖励信号评估其行为。但是，这种学习方式需要耗费大量时间，才能获得足够的奖励信号。而HILRL方法则通过在学习过程中结合人类专业知识，使算法能够更快速地学习知识，并避免不必要的尝试和错误行为。

具体来说，HILRL方法将人类专家的知识和经验嵌入到算法中，以指导学习过程。例如，在机器学习和自动驾驶的领域中，专家可以根据自己的经验和知识，给机器智能模型提供指令、调整模型参数或给出实时反馈。这样能够加速模型的学习并提高模型的学习效果，从而提高系统的性能。

总之，HILRL方法通过结合算法和人类专业知识，可以更快速、高效地学习，提高算法在实际应用中的表现。