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
141 我不敢指导你了！(5/8)