Если Вам кажется что традиционная статистика выглядит "мертвой" на фоне LLM/ViT/GNN, то так кажется не только Вам. В 2024-м топы статистики из Стэнфорда, Гарварда и CMU собрались на конфу "Statistics in the Age of AI". К чему пришли: - Колоссальные объемы данных снимают большинство ограничений, накладываемых на выучиваемые распределения. - Современные модели живут в тысячемерных пространствах и отлично себя чувствуют, что не укладывается в традиционное "проклятие размерности". - Просто предсказывать следующее слово эффективнее, чем строить сложные лингвистические теории. - Модели все чаще учатся на синтетических данных, которые не выдерживают критики традиционной статистики. - Феномен "двойного спуска" противоречит классическому компромиссу смещения и дисперсии. - В академической среде "чистка данных" считается черновой работой, не достойной престижной публикации, а в ИИ это основа успеха. То, что началось со статьи Лео Бреймана "Statistical Modeling: The Two Cultures" еще в далеком 2001 году, сегодня стало очевидно всем. Теперь "строгость" это не только про математическую элегантность, но и про воспроизводимость (когда метод стабильно дает надежные результаты). Скорее всего в будущем статистика уже будет не похожа на то, чему нас учили в универах.