“机器学习”的关键就在于学习“规则”。后期维特根斯坦认为学习是一个整体，规则在语境中才有意义，他主张用相似性取代规则。因此，在“机器学习”中既需要规则作为学习的基本结构，也需要相关性来展现语境，规则随之由封闭的界限变成了开放的相关性。相关性可以用要素之间的权重大小来表示，通过众多样例的集合形成语境，进而在动态的相关性中生成理解。由于相关性和语境紧密相关，而人类生活的语境恰恰是机器所匮乏的，因此机器学习虽然在某些方面胜过人类，但并不能取代人类学习，它只能作为人类学习的延伸。
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