数据分析的基础数学理论体系，以及设计一套大数据基础算法用于大数据环境的重建。
这两个问题他已经差不多解决了，或者说起码解决了百分之八十。大数据基础数学理论体系已经搭起了框架，同时他也为目前的大数据结构设计了一套算法，足以支持目前大数据环境。
当然这个框架还需要往里面继续填充内容，不过他的理论已经吸引了不少人来做这件事，未来宁班的孩子们也将是这个研究方向的生力军，基本上后人沿着他的方向走下去就够了。
第三个问题是人工智能涉及到两个乃至多个不同分布数据间规律转移的问题。这个问题在他的人工智能引论里已经给出了解释，三月已经很好的做到这一点，所以这个问题也算是解决了。
第四个问题是建立机器学习函数空间向学习理论，这是唯一一个宁为还没开始动手设计的问题，也是接下来的主攻方向。
如果一定要解释第四个问题的重要性，大概就是一个能让类三月人工智能程序批量产生的问题。
三月最初的设计来自于灵感迸发时的冲动，还有许多设计上的盲点。
而且其成长性是独一无二的，可以说是人工智能界的始祖或者说全才。
但实际应用的时候，不可能有成千上万个三月遍布网络。如果宁为让这套理论成熟，理论上将能指导各行各业设计出专用的人工智能配套程序。
比如运用于医学，可以建设出专用的云医疗智能平台，人工智能可以通过数以亿万记的各种医学影像对比，对医学影像进行智能分析，其分析判断的准确度有望能超越经验丰富的医学影像医生，如果全世界各个医院都能慷慨的分享自己的病例给程序学习，能更精准的帮助医生判别各种疑难杂症。
甚至可以让软件设计师们针对各种医疗器械来设计程序，比如专门的人工智能程序用来做复杂度极高的外科手术。只要工业基础达到了水准，机械臂操持各种医疗器械的稳定度绝对能超过经验丰富的外科手术医生一个等级，最重要的是机械只要维护的好，一般是不会累的，一场大型手术下来不需要休息、不需要换人，只要不停电，就能保
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