“嗯？”
田言真跟鲁东义交换了一个眼神，依然由田言真问道：“你仔细说说。”
“好的，田导。”
“您应该知道我们现在的大数据挖掘跟人工智能命题要进一步发展其实有很多基础性数学问题亟待解决。大致可以分解为这些小问题。”
“第一，专门支持用于大数据分析的基础数学理论还未建立，现在大数据分析跟挖掘依然使用的是传统统计学跟分析方法，随着大数据越来越被重视，这些技术也越来越落后，比如超大型数据的异地迁移，超算之间的协同计算，依然是个世界性难题。”
“第二，现在还没有一个大数据基础算法，用于大数据环境的重建。”
“第三，针对人工智能涉及到两个不同分布数据间规律转移问题，也就是举一反三的学习问题。”
“第四，建立机器学习函数空间向学习理论。现阶段的机器学习主要是对样本跟数据的选择跟泛化，我们要将这一思路推广到让机器在处理具体问题时候，也能对任务进行选择跟泛化。”
“如果具体到这次的课题申请命题的话，可以选择第一个分类。支持大数据分析的基础数学理论研究。”
宁为这番话让田言真无话可说。
因为宁为说的这些已经证明了他希望能换研究方向并不是一时脑热，而是经过深思熟虑后的选择。而且的确是掐中了目前时代发展的脉络。
说白了，这个时代的人工智能依然属于弱人工智能的时代，对于大数据的处理，实际上也在最初级阶段。
即便是目前最先进的所谓深度学习技术，其每一层有多少个元素，每一个元素用什么非线性机制等等，都需要人工去事先进行预设，哪怕名动天下的阿法狗也是如此。
没有举一反三的理解能力，所有的人工智能只能依托于大数据时代极为初级数据挖掘技术，自然孕育不出真正的强人工智能。
如果宁为真能将这个选题给解决了，也的确算是开宗立派了。
相当于给未来的人工智能跟大数据计算技术研究，搭建了一个基础，定下了一个标准。
如果宁为真能在四年里针对这个问题有所建树，不说完全解决整个大命题，只要他细分出的四个小命题，能选一个完全解决，在加上他在推进NS方程解中给予的贡献，以及证明KLS猜想的成就，菲尔兹奖也唾手可得。
甚至没有之前那些成就，拿个菲尔兹奖也大概率没有问题。
原因？
呵，什么叫开派宗师？就是未来整个针对这个方向的研究都需要用到他的研究理论。
菲尔兹奖如果不颁发给开派宗师，就等于直接否定了未来投入这个派系继续研究的所有数学家拿奖的可能。
因为这个方向未来所有的研究成果都是以宁为研究出的数学理论为基础的，整个领域最牛的那位数学家你不颁奖，给他的徒子徒孙颁奖，这个奖项的公信力呢？
宁为针对NS方程的研究，提出的解决办法，还能说是站在前人的肩膀上开创的。
但现阶段的确还没有专门针对大数据且被证明行之有效的基础数学理论被提出。真做出来了，那就是又开创了一个数学细分领域的先河。