本 ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン著 小川浩一訳 講談社

序章　から　しっかり　自分の言葉で自分の意見を述べている。とても刺激的な本のように思える。

ｐ９　私が本書を書こうと思ったのは、ＡＩに関する技術と方法の全体像を、難解な部分もすべて含めて説明するためだ。

本書では　コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を　安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。

ｐ１０　人工知能（ＡＩ）によって、機械による画像認識やテキスト翻訳が可能になった。

。。。ディープラーニングによってタスクを明示的にプログラミングするのではなく機械を訓練してタスクを実行させることが可能になったからだ。

（私にとってここは難しい）人工ニューラルネットワークの役割は、入力信号の加重和を計算しその和が一定のしきい値を超えた場合に出力信号を生成することである。（神経細胞におけるシナプスとアクソンのようだと私）　しかし、人工ニューラルネットワークはコンピュータプログラムが計算する数学的な関数であって、それ以上のでもそれ以下でもない。

ｐ１１　アイデアはすでに存在している。ただ休眠状態にあるだけなのだ。時が熟せば誰かの頭の中でそのアイデアが目覚める。科学的探究とはそのようなものだ。

ｐ１３　しかし言うまでもなく、どんな精巧で高性能になっても、機械は相変わらず限定的な用途にしか使えない。人間や動物に比べると、学習効率が著しく劣るのだ。

などなど　短い序章のなかに　とても大切な要素が詰まっている。