看到这个标题，你想到什么？随机森林, SVM, K-means, KNN，还是深度学习及其变体?
我认为是回归（Regression）。
一些人可能要笑了，你怎么能预测未来？预测100年后的事情太疯狂了！
是什么让我认为回归将在2118年继续使用呢？
答案是林迪效应。是的，我用的启发式预测是林迪效应。
什么是林迪效应？
维基百科是这样定义的：
“一些不易被破坏的事物，比如技术或想法，未来的预期寿命与当前的年龄成正比，所以，如果当前寿命越长，那就意味着预期寿命也会很长。”
我最喜欢的一名作家，纳西姆·塔勒布在他的著名作品《反脆弱性:从无序中获得的东西（Antifragile: Things that gain from disorder）》中也定义了林迪效应。
“如果一本书已经印了四十年，我希望它能再印四十年，这后四十年就是预期寿命。值得一提的是，现实寿命增加，预期寿命也会增加。简单地说，这是一个规则，告诉你为什么长期存在的事物，不会像人一样‘老化’，而是走向相反方向——成熟和固化。每一年，如果它没有灭绝，它的预期寿命将会增加一年。对一些不会自然消亡的物品来说，物品的预期寿命与生命成正比!”
那为什么回归会存活那么久呢？
因为，它已经存活很久了。回归(最小二乘法)作为一个概念，最早在19世纪，由卡尔·弗里德里希·高斯和阿德里安·玛丽·勒让德提出。他们用回归确定行星和其他天体绕太阳的轨道路径。
“回归”这个词由弗朗西斯·高尔顿创造，原本是用来形容身材较高的父亲往往有相对较矮的儿子，而身材较矮的父亲往往有相对较高的儿子!这种趋势叫回归。
现在，回归已经存在200多年了，因此，根据林迪效应，它还将持续200年。因此，我认为回归会在2118年继续使用还是一种保守说法。
回归长寿背后的秘诀是什么？
举例来说，2016年Kdnuggets的调查报告如下：
事实上，在Kdnuggets 2011年进行的另一项调查中，回归的生命已经到头了。但在林迪效应的影响下，回归在排行榜冠军位置盘踞了五年之久！
(更新:在写这篇文章时，我不知道还有2017年的调查。在该调查中，回归的使用程度超过上图所示的67％，根据林迪效应，说明它的预期寿命也会相应地延长)。
回归仍然是人们广泛使用的机器学习算法。人们钟爱它有三个原因：
·简单
·高度可解释
·很管用
各个领域的人都在使用回归，因为它能很好地为人们工作。人们因此获得了可观的投资回报。例如，在市场营销中，市场混合模型背后的驱动力是回归。其他领域也是如此。如果回归在交付结果时没有用处，就会逐渐被淘汰。现在它仍然被业界和学术界广泛使用，就是因为“管用”。
那么神经网络及其变体呢？会在2118年继续使用吗？
到目前为止，林迪效应对神经网络的预测不是很好。神经网络曾面临人工智能的严冬期。这种中断对于技术的寿命来说不是一个好兆头。
但从积极的方面看，过去十年，人工智能的进步日新月异，前景一片光明。 而我作为一名终身学习者，将继续为最新的AI突破而着迷。因此，乐观估计是，我们会看到神经网络及其变体在未来10-20年存活下去，希望埃隆·马斯克所说的“奇点”恐惧不会导致另一个人工智能的严冬。
是什么减弱了机器学习算法的林迪效应？
过度使用。
是的，由于机器学习算法的错误应用和过度使用，林迪效应将被减弱。我见过人们是怎么使用机器学习算法的，一些简单的基础方法都会起作用。
即使数据科学领域，目前最流行的工作也改变不了这种状况。机器学习算法成了数据科学家手中的锤子，哪里有问题，就去哪里修修补补，没有实质的进展。错误的应用或过度使用，导致人们逐渐失去对价值的幻想。这将是一个由自我造成的“AI严冬”。
但目前看来，回归将是笑到最后的赢家，甚至到2118年。
作者Venkat Raman，是一名数据科学家和统计学家。
来源：Towards Data Science
作者：Venkat Raman
智能观 编译
—完—
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我们都知道，在AI领域的应用上，国内走得比较快；但在研究和思想方面的前瞻性上，国内尚落后于欧美。
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祝安！
智能观 一米
2018-2-9 于北京中关村
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