疑問：今何を勉強して、何を後世に伝えるべきなのか？
回答：ストーリーの力を伝える。ストーリーを使って、世の中を変える
「知識と知識は繋がってこそ、新たな世界が想像できる。その瞬間が、とてつもなく楽しい」
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「人々がAIを簡単に使えるプラットフォームを作れば、儲かるよね（投資でも、情報でも、何でも）」
AIは計算や暗記が得意だが、創造や読解は得意じゃない。
しかし近年、ヒトも創造や読解が得意じゃなくなってきている。
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未来に生まれる仕事が、AIもヒトも不得意な仕事しかないかもしれない。
第1章：MARCHに合格
AIはまだ存在しない。
「ディープラーニングなどの統計的手法の延長では、AIは作成できない。それは統計そのものに限界があるから？」
「AI技術：AIを実現するために用いられる技術」と「AI」という言葉が混合して使われている。
シンギュラリティは「真の意味でのAIが，ヒトの力を借りずに自分よりも能力が優れた真の意味でのAIを作り出すこと。Technological Singularity」
ビッグデータ：人ほどの物体認知能力を機会に身につけさせるために必要なもの
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ディープラーイング：抽象的な概念で特徴を抽出し，物体認識能力を格段に向上させる。深層学習。
YOLO：1画像の認識速度を0.02秒にする技術
The future of employment how susceptible~
ブロックチェーンは帳簿に関する革新的なイノベーション。金や物の取引の記録を電子的にまとめながら、ブロックとして集約する。そのブロックを連鎖させながら、分散台帳として記録する。
第二章：桜散るーシンギュラリティはSF
日本は徹底的に失敗を学ばないが、米国は違う。
米国のAI技術開発には、大企業のニーズが後押しをしている。
ヒトが単純だとか常識だとか思うことは、AIにとっては複雑すぎる。
会話するAIの実現に躍起になっているところが多いが、それはできないだろう。
「ディープラーニングはうまくいかない」
「AIは計算機」
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AIが計算できないもの、AIが数字と計算式に変換できないものは、AIにはできない。
統計の可能性に光をともしたのは、ナイチンゲール
「数学は論理、確率、統計という3つの言葉しか持っていない」
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AIやコンピューターは意味を理解できない。
情報処理と検索では、AIは論理ではなく、（確率と）統計を利用している。
（確率は論理を基にしているが、統計はデータを基にしている）
確率過程と統計：予測変換など。意志などのよく分からないものを無視して、確率と統計を意図的に混合する。
「科学を過信せず、科学の限界を認識すること」
「マイクロソフトのOSのように、AIをパッケージにして大きな利益が得られることはない、とグーグルやマイクロソフトが決断している」
第3章：教科書が読めない
読解力を基盤とする、コミュニケーション能力や理解力をヒトが備えているのか？
「例示と証明の違いが分かっていないのでしょう。」
知らない単語があると、とばして読むという習性がある
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意味が理解できない。
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単語力をつければ、文章を読む気になる。
基礎読解力が人生を決める
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読解力はどうすれば身につく？（読解力を身につけない限り、そこから先の成績は伸びない）
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「さあ？」
「多読ではなく、精読、深読に意味があるのかもしれない」
中高校生は教科書が読めているのか？
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教科書が読める生徒は、読解力がある
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優秀な大学に行ける
格差は教科書を読めるかどうかで決まってくる。
読解力はいくつになっても養うことができる。
「１に国語、2と３が体を使った遊び、4が数学」
RST
第4章：最悪のシナリオ
ITやAIでは代替不可能な存在。意味が分かり、フレームにとらわれない柔軟性があり、自ら考えて価値を生み出せるような人材。
クラウドソーシングがこれから普及していくことになるだろうが（優秀な人材が手に入らないので）、一方でクラウドソーシングは最低賃金の制限を軽々と突破する。
AIが一般化すると、誰もが平等な知識と情報を持つことができる。
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非対称性の更なる減少。
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安値や価格の統一を強いられ、認知度が低い企業は負けていく
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低価格競争なんてしなくていい。
ストーリーの力（なんだ、結局同じ結論だな）
おわりに
ビックデータ解析は人間の将来の可能性を摘み取る
