有学者分析称，与机器相比，人类更擅长从负面样本数据中学习，而机器在这方面面临巨大…
有学者分析称，与机器相比，人类更擅长从负面样本数据中学习，而机器在这方面面临巨大挑战。从负面样本数据中学习是机器AI发展中的一个重要方面，也是AI发生颠覆性变化的重要因素之一，它能推动AI技术在理论和方法上的创新，使模型能够更好地适应复杂多变的现实世界场景，近年来的研究已经开始探索如何让AI更好地利用负面样本数据来提升性能和泛化能力。 以下哪项如果为真，最能支持上述学者的观点？
A. 负面样本的反馈在人类学习中起到重要的强化作用，能显著改变人们的行为或决策B. 人类天生擅长从错误中吸取教训，而数据不平衡可能导致有效信息难以被机器提取C. 人类大脑比机器的适应性更强，能够更快地从负面样本中调整学习，寻找解决方案D. 在负面样本中加入可解释的提示或标签，可以帮助机器更好地理解负面样本的含义先想一想，再看答案与解析 ▸
正确答案：C
【正确率 35%｜考点：补充论据】
第一步：找出论点和论据。
论点：与机器相比，人类更擅长从负面样本数据中学习，而机器在这方面面临巨大挑战。
论据：无。
本题只有论点，没有论据，加强优先考虑补充论据。
第二步：逐一分析选项。
A项：该项指出负面样本的反馈在人类学习中的积极作用，与人类和机器谁更擅长从负面样本数据中学习无关，无法加强，排除；
B项：该项指出人类擅长从错误中吸取教训（即从负面样本数据中学习），而机器可能难以提取有效信息，说明机器可能难以从负面样本数据中学习，补充论据，可以加强，保留；
C项：该项指出人类比机器适应性更强，能够更快地从负面样本中调整学习，说明人类比机器更擅长从负面样本数据中学习，补充论据，可以加强，保留；
D项：该项指出让机器更好地从负面样本中学习的方式，与人类和机器谁更擅长从负面样本数据中学习无关，无法加强，排除。
对比B、C两项，均为补充论据，B项为可能性表述，C项为确定性表述，C项加强力度更强，当选。
故正确答案为C。
考点补充论据