Cristianini chiarisce la centralità epistemologica dell’impostazione dello statistico russo Vladimir Vapnik, che abbandonò l’Accademia delle scienze di Mosca, per gli ATT Labs del New Jersey:

L’approccio abbandonava (…) il tradizionale compito di identificare un meccanismo nascosto, quello che ha generato i dati stessi, in favore del compito più semplice di predire le osservazioni future. (…) In altre parole: se devi imparare a filtrare email indesiderate dalla casella postale, non risolvere il problema generale di comprendere il linguaggio umano, concentrati sul problema più semplice di eliminare lo spam. Una volta incorporato all’interno di una teoria statistica dell’apprendimento, questo stile di lavoro implicava una posizione epistemologica, non solamente metodologica: tutto ciò che conta è il comportamento dell’agente, lì dovrebbe ricadere l’attenzione, che si tratti di una raccomandazione o una classificazione o una traduzione, senza tentare di risolvere un problema generale come l’intelligenza o il linguaggio. Se le traduzioni possono essere approssimate senza comprendere completamente il fenomeno del linguaggio, perché complicarsi la vita? (N. Cristianini, “La scorciatoia. Come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano”)