未来のハイパーカード｜ビルアトキンソンとの対話
1980年当時、コンピュータ？まだ、何をするものなのか、よくわかっていませんでした。ただ、人間の想像力を広げる相棒となるという未来の予感がありました。ビル・アトキンソンさんは、コンピュータの中の情報を、人が見て、指し、描き、選び、つなげられるものにした人です。中でも、ハイパーカード（HyperCard）は特別でした。
見えない光のおしゃべり｜世界の〈見える化〉
真っ暗闇では、何も見えません。光のおかげで、世界が見えます。でも、話はもう少し複雑です。実は、光そのものは透明です。私たちの目に、光そのものが見えているわけではありません。光のおかげで見えるのに、光は見えない。この不思議に、とてもおもしろい見方を与えてくれた人がいます。物理学者のリチャード・ファインマンです。
The unseen makes the world visible.(見えないものが、世界を見えるようにしている）
鏡にうつるじぶん (3) [思い込んでいた右と左]
私たちの生活で、とても身近かな右と左。意外な思い込みがあります。たとえば、心臓。ドキドキするのは左胸。でも、心臓は身体の左側でなく真ん中にあります。心臓が血液を送り出す時、左側から出ていきます。肺からいったん心臓に戻り、今度は身体中に送り出される。心臓は、ポンプの働きをする、すごい筋肉。身体感覚で身につけているのです。
Focus on what’s left.（身体に残る感覚に心を寄せて）
アメンボの気分とイマニュエル・カント
スイスイと泳ぐアメンボの気分。それを想像できるのは、人間に共感の力が備わっているから。私たちは「物事が先にあり、それがありのままに入ってきて、それを認識する」と思っていますが、実は話は逆なのです。体験と想像の働きによって、物事をみる形式を身につけているのです。「アメンボがスイスイとしている」のは、心という現象なのです。
I’m a water slider.（アメンボの気分）
ふたつの「生きる」様式（HALとグスコーブドリから考える）
テクノロジーは人間の創造物であり、人間は自然の産物である。スタンリー・キューブリックの映画『2001年宇宙の旅』（1968年）と、宮沢賢治の童話『グスコーブドリの伝記』（1932年）を通して、人間、自然、AIの関係を問い直す時、現れてくるもの。それは、人が「生きる」ことの意味です。実は、生きる様式は、ふたつあります。
You don’t die for others. You live for them, and with them.（人のために死ぬのではない。生きるのだ。心の中に）
Try it The Other Way Around ② さかさまにしてみる
地図をさかさまにしてみると新鮮な驚きがあります。「さかさまにしてみる」ことは、身についた習慣に気づくきっかけになります。「こうしたら、どうなる」という答えがすぐに得られると、気づかぬうちに考えていることも、ひとつの強力なフレーム（捉え方の枠組み、習慣）です。さかさまを試すことで、じぶんに気づく可能性がぐんと増えます。
You can always try it the other around.（いつだって、さかさまにしてみることができるよ）
環境が心に映る (複雑なのは心ではく、環境)
心が落ち着かない、複雑な気持ちだ。そんな時、原因を自分の中に探ろうとします。じぶんの体の中にある心が複雑になっている、と思うからです。でも実は、複雑なのは心でなく、環境です。心はそれを反映しているのです。感じていることが心に映し出されるということ。「サイモンのアリ」を思い出してください。気持ちが少し和らぐはずです。
Breathe out.（息を吐いて）
じぶんとつなげる共創AI｜AIの見え方が変わる⑤
AIは、入力されていないことを知ることができません。あなたの声、ふるまい、つまずき、変化は、記録されなければAIには見えません。共創AIとは、じぶんのプラクティスを見える形にし、AIとともに学びのしくみをつくることです。
No one can live in my stead. (じぶんの代わりには、だれも生きられない）
AIのしくみをじぶんにつなげる｜AIの見え方が変わる④
AIは人間が設計したしくみです。原理はありますが、計算の全過程を人間が追えるわけではありません。Hinton博士もその限界を語ります。入力を数に変え、何層にも変換し、確率的に出力する。原理を知ることで、AIは神秘ではなく、何が言えるか、何が推定かを見分けて使う道具として見えてきます。信じる前に、使い方を考えるためです。
Know the principle. Use it wisely.（原理を知って賢く使う）
中学数学から見えるAI｜関数・座標・ベクトルで見え方が変わる③
AIの入口は、中学で習う関数です。入力があり、変換があり、出力がある。そこにベクトル、行列、確率、統計、学習をつなげると、AIのしくみが見えてきます。AIは魔法の箱ではなく、すでに学んだことの延長にあります。じぶんとつなげて考えることで、バラバラだった知識が、ひとつのしくみに変わります。
Connect the dots. It becomes a system. （点をつなぐと、しくみに見える）