66. (1.0分) mP神经元已具备自动学习能力。()A. 对B. 错

本题考查对mP神经元特性的理解。解题思路是明确mP神经元的基本概念和功能，判断其是否具备自动学习能力。

mP神经元即McCulloch - Pitts神经元，它是一种简单的人工神经元模型。其工作原理是根据输入信号的加权和与阈值的比较结果来决定输出。具体来说，设输入信号为 $x_1,x_2,\cdots,x_n$，对应的权重为 $w_1,w_2,\cdots,w_n$，阈值为 $\theta$，则输入信号的加权和为 $S=\sum_{i = 1}^{n}w_ix_i$。当 $S\geq\theta$ 时，神经元输出为1；当 $S<\theta$ 时，神经元输出为0。

在mP神经元模型中，权重 $w_i$ 和阈值 $\theta$ 通常是预先设定好的，并不会根据输入数据自动调整。而自动学习能力是指模型能够根据输入数据自动调整自身的参数（如权重等），以提高对数据的处理和预测能力。所以，mP神经元本身并不具备自动学习能力。