・人工知能の今までのブーム、１）1956-60年代、２）1980年代、があった（ｐ５）
・５０年ぶりに訪れたブレークスルーをもたらすかもしれない新技術「ディープラーニング」の意義をどうとらえるかにかかっている、大きなインパクトをもたらすかもしれないし、限定された範囲内で適切な値を見つけ出すかかもしれない（ｐ８）
・現在市街地の30－50％は駐車場として使われているが、シェアリングエコノミー（所有をやめて必要なときに自動運転車を利用する）となれば、駐車場の少なく済み、交通渋滞も緩和される（ｐ２１）
・天才的なひらめきで流れるように文章を生み出すのは苦手だが、有望な組み合わせを大量につくり、トライ＆エラーで結果のレベルを上げていく作業は得意である（Ｐ２５）
・人工知能が自分より賢い人工知能をつくり始めた瞬間こそ、すべてが変わる特異点となる、レイ・カーツワイル氏はそこを2045年としている（ｐ３１）
・グーグルが猫を認識する人工知能を開発した、というニュースが、実は自動運転車よりも、ずっと本当にすごい、ことである（ｐ３５）
・鳥のまねをするような「はばたく」飛行機を何度も作ろうとして失敗した、成功したのはエンジンを積んだ「はばたかない」飛行機であった。生物をまねしたいと思っても、必ずしも生物と同じようにやる必要はない（ｐ４６）
・将棋ソフトが強くなった秘訣は、１）機械学習の適用、２）そのためのよりよい「特徴量：データの中のどこに注目するか」が発見されたこと（ｐ７８）
・ワトソン自体は、質問の意味を理解して答えているわけでなく、質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを、高速に引っ張り出している（ｐ９９）
・機械翻訳において、統計的自然言語処理と呼ばれる領域が急速に発展した、これは文法構造や意味構造を考えずに、機械的に訳される確率の高いものを当てはめていく、というもの（ｐ１１５）
・機械学習において、学習とは、「分ける＝イエスかノーで答える問題」という処理である、どんなデータを用意するか、どのように正しい出力（正解データ）を用意するか、この２つの組み合わせによって、いくらでも新しい仕事をさせることができる（ｐ１１６、１２５）
・機械学習の精度を上げるには、「どんな特徴量を入れるか」にかかっている、それは人間が頭を使って考えるしかなかった、これが機械学習の最大の関門であった、これが人工知能の５０年来のブレークスルーである「ディープラーニング」である（ｐ１３６、１４１）
・ディープラーニングとは、データをもとに、コンピュータが自ら特徴量を作り出す、人間が特徴量を設計するのではなく、コンピュータが自ら高次の特徴量を獲得し、それをもとに画像を分類できるようになる、これにより、これまで人間が介在しなければならなかった領域に、ついに人工知能が一歩踏み込んだ。従来の機械学習と大きく異なる点は、１）１層ずつ階層ごとに学習する、２）自己符号化器（オートエンコーダ）という、情報圧縮器を用いること（ｐ１４７、１４９）
・例えば、「手書きの３」の画像を入力して、これが３ですよ、と教えるのではなく、「手書きの３」の画像を入力して、答えは同じ「手書きの３」の画像と教える（ｐ１５１）
・触った感覚とは、圧力センサーの時系列変化である。人間がネコの動き、鳴き声や音、触り心地、さまざまな情報を組み合わせて「ネコ」と認識しているのと同じ事おを、コンピュータに処理させる（ｐ１８２）
・コンピュータが人間の言葉を理解できるようになるとは、コンピュータの中に何等かのシミュレータが備えられており、人間の文章を読むとそこに何等かの情景が再現できるようになっている、ということ（ｐ１９０）
・人工知能が人間を征服したり、人工知能をつくり出したりという可能性は、現時点ではない、というのが筆者の意見。現在行っているのは、世界の特徴量を見つけ特徴表現を学習こと、であり、これ自体は予測能力を上げるうえで重要であるが、このことと、人工知能が自らの意思を持ったり、人工知能を設計しなおしたりすることは、天と地ほど離れている（ｐ２０３）
・人工知能の発達段階として、１）画像認識(2014）、２）マルチモーダルな抽象化(2020)：感情理解、行動予測、３）行動とプランニング：自動運転、農業自動化、物流ロボット、４）行動に基づく抽象化：家事介護、感情労働の代替え、５）言語との紐づけ(2025)：翻訳、６）さらなる知識獲得(2030)：ホワイトカラー支援（ｐ２１７）
・５年以内にはそれほど急激な変化は起きないだろう、会計法律の分野で人工知能が入り込む可能性はある、5-15年以内には、生産管理・デザインの分野で人間の仕事が変わってくる、異常検知は、基本的にはセンサー＋人工知能で代替え可能、ルーチンでない志戸子、クリエイティブな仕事は人間の仕事として重要、顧客の例外対応や提案書作成、15年以上先の長期的には例外対応まで、人工知能がカバーできるだろう（ｐ２３２）
