从机器学习的角度来看，这一规律可以应用于特征工程 。从给定的数据集中，人们只能提取一定数量的特征，在此之后，性能上的收益开始减少，付出的努力是不值得的 。在某些方面，它与奥卡姆剃刀原理一致，并增加了更多的细节 。
13 专家系统在机器学习开始真正意义上的商业化之前，很少有其他系统已经突破常规计算的边界 。其中一个显著的应用是专家系统 。
艾伦图灵的定义标志着机器智能被认可的时代的开始，人工智能领域也随之诞生 。然而，在早期（一直到20世纪80年代），机器智能或机器学习领域仅限于所谓的专家系统或基于知识的系统 。专家系统领域的顶尖专家之一，Edward Feigenbaum博士，曾经这样定义专家系统：
一种智能计算机程序，使用知识和推理过程来解决很难解决的以至于需要大量的人类专业知识才能解决的问题 。这种系统能够替代某些领域的专家 。这些机器经过编程，用于执行基于复杂逻辑运算的复杂启发式任务 。
尽管这些系统能够取代特定领域的专家，但如果我们将其与人类智能进行比较，就会发现它们并不是真正意义上的“智能”系统 。原因是系统被“硬编码”为仅解决特定类型的问题，如果需要解决一个更简单但完全不同的问题，这些系统将很快变得完全无用 。
【符合人工智能概念的产品 人工智能包括哪些方面】尽管如此，这些系统还是非常流行和成功的，特别是在需要重复但高度精确的性能的领域，例如诊断、检查、监测和控制 。
延伸阅读《机器学习与人工智能》
推荐语：全面介绍了人工智能和机器学习技术的理论和应用 。为人工智能和机器学习提供了直观、易懂的学习指南，较少使用数学 。结合应用介绍所有机器学习和人工智能技术及实现 。
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