“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。
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