Аннотация:
Машинное обучение в его современной формулировке подразумевает, что ответ любой задачи можно приблизить функцией очень специального вида: специально подобранной композицией тета-функций Хевисайда. Естественно задаться вопросом, могут ли некоторые уже известные ответы на вопросы быть представлены в этой форме. Приведены элементарные, но неочевидные примеры того, что это действительно возможно, и предложено начать систематическую переформулировку существующего знания на языке, совместимом с машинным обучением. Успех либо неудача этих попыток может пролить свет на целый ряд проблем, как научных, так и эпистемиологических.
Ключевые слова:точные подходы к квантовым теориям поля, нелинейная алгебра, машинное обучение, метод наискорейшего спуска.
Поступило в редакцию: 02.12.2022 После доработки: 06.12.2022