大学では、学生だけでなく教員からも教育が疎んじられている雰囲気があるが、大関はそんな雰囲気を変えたいと思い続けてきた。そこで授業の中で学生自身に自由に実験させ、科学的研究としても価値ある成果を出そうと考えた。

人類総プログラマー化計画の前提として、「果たしてみんな本当にプログラミングがしたいのか？」という問題がある。この問いに対する回答は往々にしてNoであり、それは簡単なプログラミング環境を提供するIFTTTやOn{x}といったサービスが世界を席捲するに至っていない状況を見ても明らかである。

研究プロジェクトは国民の税金によって成り立っているが、しかし高井によれば、科学者は社会的利益を目指しているのではなく「新しいことを知りたい」という自己欲求に突き動かされて研究を行うのだという。

イギリスで最初に自動運転車用の保険を出したのは大手ではなくブティック系の保険会社。自動運転車は、自家用戦車のような「ニッチかつユニークな趣味的なもの」として扱われているという感覚が伝わってきます。

コロンブスの卵的な開発の具体例として、システム「Gear」を紹介する。たくさんのコンテンツをブラウズするのは大変だ。youtube、写真、インターネットを同時に閲覧しようとすると、それぞれアプリを起動して閉じてを繰り返す、煩雑な作業を行わなければならない。「Gear」はこうした不便さを解消するシステムである。

HEREとパイオニアは、グローバルな地図ソリューションと、次世代位置情報サービスの提供に向けて戦略的な提携を進めることに合意した。自動運転用の高精度地図ソリューションの提供や、位置情報を各種のサービスと連携させる新ビジネス提供のサポートを行う。

想定外の出来事というのは曖昧な表現である。今後は、高性能センサーから得られる膨大な情報が専門家主観からの脱却を促進し、AIの判断とデータは想定のたたき台に代わる。AI成長過程の誤判断、データの分析から得た確率を外れることは、計算外という。

地球外生命の探索には最低でも700億円必要であると言われる。そして、もしこのプロジェクトが実現したとしても、地球外生命の発見は約束されているわけではない。こんなリスクの多いプロジェクトの実現は、遠い夢であるように思われる。

これまで現実世界のデータを扱うには、その法則性を見つけるために微分が用いられてきた。しかし昨今流行するビッグデータでは、データ量が多すぎるために法則性を見つけることが大変困難であり、微分方程式を適用することもできない。

自動運転車は居住性を追求することにより、必然的に住居の機能がオーバーラップしてくる。自動運転車をどの程度まで「住まうところ」として設計するか、また利用するかによって、様々な可能性と問題点の両方が発生することになるだろう。