_(:з)∠)_外行强答
这应该算是控制论的问题,或者说是信息论的问题,取决于“知识”的本质,其实可以说,从机器学习的模型中再去提取知识又是一次近似,必然会损失某些信息,不妨在设计模型引入近似的时候,就设计成易于理解的样子来的快……
“知识”从来只是我们为了理解实验的现象引入的各种近似的结果,从实验/实践到知识,如果单向地搞过来,只能一层一层的损失“暂且不看重的”信息,最完整的还是实验本身(甚至还有一些不知道的因素的存在)
怎么认识可能不重要,怎么去用可能更重要一些吧,毕竟哲学家用_____,而重在于____(逃)
——割
噫好像就是 @曾晋哲 的意思?
所以大家快建易于交流的工程级数据集,别搞太多可解释模型了(滑稽