海岸线文学

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141 我不敢指导你了（第2页）

“但不要紧，你还年轻，今年才22岁，四年后的ICM大会你也才26岁，也就是说下次ICM大会才真正是你表现的舞台。但这涉及到一个问题，你目前在数学上最主要的成就是一个待验证的超临界值研究解决方法，跟KLS猜想的证明。这能否让你在四年后拿到菲尔兹奖还未可知。”

“经过卢卡森·弗兰德那件事，你也应该明白，这类学术大奖的主流评审官还是西方那些学者们。这也意味着四年后你要征服他们就需要有更具备说服力的成绩做佐证！”

“如果你能继续这个方向推进下去，乃至完备证明这一难题，加上证明KLS猜想的成就，我可以说四年后的ICM大会上，你将是那颗最闪耀的数学新星！他们找不到任何理由拒绝将菲尔兹奖颁发给你。”

“但如果你现在换了研究方向，能不能在四年里出世界级成果还两说。但到时候哪怕你的解决方法被证明是正确的，也有更多的数学家通过你的方法，推进了NS方程的解，且在菲尔兹尔提名跟评选过程中，你肯定也能获得极高的呼声，但却不是万无一失，你懂了吗？”

田言真言辞恳切的试图让宁为改变想法。

当然这不止是他一个人的期望，事实上现在华夏很多数学家都希望宁为能在四年后拿到菲尔兹奖。想想看吧，实现0的突破同时，直接还打破了菲尔兹获得者最低年龄的突破，这都是值得大书特书的事情。

总之，宁为的天赋不能让他给浪费了！

然而宁为依然摇了摇头，道：“田导，我知道您是为了我好。其实针对这个问题我也想了很久，可让我继续推进NS方程实在没太大兴趣。我也研究过菲尔兹奖的颁奖理由，说白了要么就是解决世界性难题，要么就是开宗立派。我现在想走的是第二条路。不瞒您说，我现在对统计学真的略有心得呢。”

话已经说到这个份儿上，宁为依然坚持己见，这让田言真也觉得无话可说了。

尤其是对统计学略有心得，对统计学略有心得的人多了，怎么没见哪个人拿菲尔兹？

至于旁边的鲁东义已经彻底被小师弟表现出的淡定折服了。

大家都推着你去拿个菲尔兹回来，你这却要在关键时候换研究命题？

难道过年时候那突入其来的灵感是假的？

“好吧，那你说说，你接下来想要研究的命题是什么？”田言真压着在胸中酝酿的怒气问道。

“新的大数据计算跟强人工智能的基础算法数理搭建。”宁为毫不犹豫的脱口而出。

这是他考虑了很久的命题，也是他准备在研究生到博士生阶段解决的问题，因为他能感觉到自己对这个命题方向有着极为强烈的研究冲动。

“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。