・人工知能の「賢さ」とは、多くの事例の中からどれかに近づくことである（ｐ３９）
・ディープラーニングでは、画像のどこに着目すればいいかを判断する「特徴量」を作り出し、それによって顔が見分けられるようになる（ｐ５９）
・相関関係の中で、人間が原因と結果と思い込んでいるものが因果関係という感じである、往々にして因果関係の場合は、原因にあたるほうが時間的には過去となって、結果のほうが未来になることが多い、原因のほうが自分で操作可能な変数、自分の行動であることが多い（ｐ７８）
・人間の強味は、サンプル数（データ）が少なくても、自分でストーリーを構築（別の領域の知識を持ち込んでい）して、しかも人にアウトプットできる、これが人間がコンピュータに勝っているところ（ｐ８５、９２、１００）
・人間のパターン認識の精度を上げるためには、自分の専門以外のいろいろなことを学んだ方が、人間の学習速度や認識精度が上がる（ｐ９３）
・抽象化を重視した方がいろいろな物事に対応できて、生存確率が上がるので、普通の人は抽象化のほうに能力を寄せている（ｐ１４５）
・大事なところの設計は人間である、ロボットが何を良いと思い、何を悪いと思うか自体は、ロボット自身が決めることができない（ｐ１５３）
・どこまで知識をつけておく必要があるかは難しい問題、むしろ興味があるのは、ネット（フェイスブック、ライン等）と使ってもいいから１時間でこれを解きなさいという問題である、これはビジネスの能力を測るうえで役立つ（ｐ２４０）
・人間にできることは、意思決定と責任を取る機能だけになる（ｐ２４４）
・現在の人工知能のブームは、デジタル革命・ディープラーニング革命の二階建てで構成されている（ｐ２８７）
