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答案

B

解析

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能,，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能,。它是人工智能的核心,，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,，它主要使用歸納,、綜合而不是演繹。

擴(kuò)展知識(shí)

機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位,。一個(gè)不具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個(gè)真正的智能系統(tǒng),，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習(xí)的能力。例如,，它們遇到錯(cuò)誤時(shí)不能自我校正,；不會(huì)通過經(jīng)驗(yàn)改善自身的性能；不會(huì)自動(dòng)獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識(shí),。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納,，因此至多只能夠證明已存在事實(shí)、定理,，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理,、定律和規(guī)則等。隨著人工智能的深入發(fā)展,，這些局限性表現(xiàn)得愈加突出,。正是在這種情形下，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能研究的核心之一,。它的應(yīng)用已遍及人工智能的各個(gè)分支,，如專家系統(tǒng)、自動(dòng)推理,、自然語言理解,、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺,、智能機(jī)器人等領(lǐng)域,。其中尤其典型的是專家系統(tǒng)中的知識(shí)獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法加以克服,。