意味不明。

深層学習が既存の近似法より優れている点は、
説明変数を人間がアドホックに与えなくて済みそうな点です。

ある法則の仮説検証は、アドホックに決めた近似式を用意して、
統計的に検証する事で行われますが、近似式をアドホックに
決める所が大変に難易度の高い作業です。

例えば、ニュートンは、f=maという単純な近似式を見出した事で
（古典的）重力理論の創始者となる事ができました。

深層学習では、学習した結果が、実測値の予測に優れている事が
証明されたうえで、何を学習したのかを中間層の重みを可視化する
などして調査する事で、より単純化した法則を導き出す事ができる
可能性があるという事です。

仮説→検証→仮説の法則化ではなく、深層学習→検証→法則と
なる可能性が出てきます。