・病気の予測システム（ディープ・ペイシェント）は、その並外れた病気が発生する予知能力があるが、一抹の不安がある。その根拠・理由は教えてくれない（ｐ８）
・パターン認識において、人工知能は今や人間を抜き去ったと見られている、ある職種がパターン認識に依存する度合いが高ければ高いほど、それはコンピュータやAIに奪われる可能性が高い（ｐ１９）
・現在進みつつある第四次産業革命では、人間にとっての最後の砦として残されてきた「制御系のシステム」つまり「マシンをコントロールする権利」が、ついに私たち人間からマシン自体へと委譲されようとしている、自動化の最終プロセスである点が今までと異なる（ｐ２５）
・内部がブラックボックス化されている、ディープラーニングでは、それがどのようにして何等かの結論に至ったかを医師は説明することが出来ない（ｐ５５）
・AI脅威論の本質は、その制御に人間が関与しないこと、である。（ｐ６０）
・車体周囲の３Dマップを作成するには、様々な技術（LIDAR、超音波センサー、DMI、振動センサー等）が必要であるが、どう組み合わせるかは、車の開発・製造コストとの兼ね合いである、テスラ「モデルS」には、高額なLIDARの代わりに、超音波センサー（測定距離５メートル程度）が使われている（ｐ８１）
・理論（正規分布）と現実（ファットテール）との「ずれ」がしばしば問題となる、現実世界では「ファットテール曲線」に従っている（ｐ９９）
・人工知能は絶対的に正しい診断や治療法ではなく、最も確信度（正解確率）が高い回答候補を返してくれるに過ぎない、どれほど性能がアップしても、誤った答えを返す可能性がある（ｐ１２７）
・不愛想なロボドクターは腕は良さそうだが、理由を説明して患者を安心させるところまでは気が回らない（ｐ１７０）
・米軍の「第三の軍事刷新」では、AIを搭載した自律的兵器の導入により、兵士の「戦死」「負傷」が減少するといわれている（ｐ１７８）
・現在のAIが苦手とするのは、戦場のように何が起きるかわからない複雑な状況下で、臨機応変に行動する柔軟な対応力である（ｐ１７９）
・現在のAIは、通常の人間なら敵わないような難題を楽々とこなす一方で、梯子を上る・ノブを回してドアを開ける・ボトルの蓋を閉める、といった子供でも簡単にできる日常行為に四苦八苦している（ｐ２２０）
