１．この本を一言で表すと？ ・人工知能を、多面的に解説した論文集。 ２．よかった点を 3〜5 つ 第１章 人工知能研究と脳研究―歴史と展望 →研究の歴史が把握できてよい。シンギュラリティの根拠の薄弱さも指摘している。「人間の脳を超える」の定義が 曖昧というのは納得。 第２章 身近なところで使われる機械学習 ・ 機械学習でできること、できないこと(p109) →AI に奪われない仕事が明確になっている 第３章 Watson の質問応答からコグニティブ・コンピューティングへ ・ 質問応答技術の応用(p127) →医療に使えるのは初めて知った。医者も不要になるのか？ 第５章 ナチュラル・コンピューティングと人工知能─アメーバ型コンピュータで探る自然の知能 →自然現象を観察し、そこから計算モデルを作る、とうことは分かった。 〔技術解説〕ディープラーニングとは何か？ ・ ニューラルネットワークの学習は汎用 GPU と相性がよい(p294) →NVIDIA が AI の世界でリードしている理由がわかった。 ２．参考にならなかった所（つっこみ所） ・一般向けではない内容で、難解な部分が多い ・脳型コンピュータの可能性 の部分はよくわからなかった。 ・ナチュラル・コンピューティングと人工知能 の部分は、概要は分かったが詳細理論は理解できなかった。 4．全体の感想・その他 ・一般向けではない内容で、難解な部分が多い。 ・著者ごとに異なる内容を別々で書かれているので、総じてどうなのかとまとめるのが難しいと感じた。

またまた長い時間をかけて読んでいるのでほとんどの内容は思い出せない。甘利先生の巻頭言にはわかりやすく解説されていると書かれているが、合原先生の一般向け総論以外はほぼ理解できなかったと思う。ナチュラルコンピューティングはおもしろそうだなあということだけが残っている。ディープラーニングについては、いろいろと略語が多すぎて、何が何を意味しているのかつかみきれない。いちいちもどってていねいに読むなんてことするわけもなく、さらっとわからずじまいで読み通すことになる。テレビでお笑いタレント相手に一生懸命解説されていたが、そのレベルぐらいまでもっていかないと自分には理解できない、ということがよくわかった。しかし、本を書くということもそうだし、講演会や講義をするということもそうだが、どのレベルの人間を相手にするのかによって書き方、話し方は変えていかないといけない。本書は専門書ではないのだろうから、もう少しなんとかならんかったかなあ。それをするのは編集者の仕事だろうかなあ。などと、自分の理解力のなさを棚に上げて、思いながら読んだ。