La descente de gradient est un outil puissant pour les espaces d'optimisation qui vérifient l'hypothèse des variétés, mais l'espace de raisonnement est discret et combinatoire. La descente de gradient échoue dans des paysages en forme de falaise où un seul changement discret (une étape logique) modifie l'ensemble du résultat. À moins que...???