الكمبيوتر العادي، عندما يبحث عن قانون طبيعي من البيانات، يحاول تخمين الصيغة الجاهزة كاملة. هذا يشبه طباخًا لا يعرف الوصفة، يلقي بجميع المكونات دفعة واحدة في القدر، آملًا أن يخرج حساءً. في الغالب، تكون النتيجة خليطًا غير صالح للأكل: صيغة طويلة لكنها بلا معنى، وتخطئ عند تطبيقها على بيانات جديدة.
اقترح العلماء مسارًا مختلفًا: دع الآلة تسير على خطى كبار الفيزيائيين. أولًا، تجد نمطًا بسيطًا — مثل أن الكوكب يتحرك أسرع كلما اقترب من الشمس. ثم تضيف إليه حلقة تالية، ثم حلقة أخرى. هكذا، من عدة أجزاء واضحة، تتشكل سلسلة تؤدي في النهاية إلى قانون دقيق. أُطلق على هذه الطريقة اسم «سلسلة الانحدار الرمزي» (symbolic regression).
الاختبار على ثلاث مسائل — الغليان المضطرب لسائل، وتدفق سائل لزج في أنبوب، وتبخر المعدن تحت الليزر — أظهر أن الطريقة الجديدة أدق من الطرق القديمة. وعلى بيانات مقاومة الهواء لمختلف الطائرات، وجدت نمطًا لم يكن ملحوظًا من قبل. هذا يعني أن الآلة لا يمكنها فقط إعادة اكتشاف المعروف، بل أيضًا اقتراح صيغ مفيدة جديدة للمهندسين.
يشبه هذا النهج تجميع لعبة تركيب: كل قطعة بسيطة ومفهومة، ومعًا تشكل آلية معقدة. وهذا أكثر موثوقية من محاولة تخمين الآلية بأكملها دفعة واحدة.
الانحدار الرمزي هو عندما يبحث الكمبيوتر ليس عن مجرد رقم، بل عن صيغة يمكن كتابتها على الورق وفهم كيف تعمل.