在那股浪潮中，父亲在遭受冷遇的同时，仍暗地里继续潜心研究。作为引领整个日本AI项目的其中一人，他终于迎来了可以光明正大面向世人的日子。面向大众的AI解说书的版税以及演讲费等收入，立刻飘进了父亲的口袋。
父亲用那些钱在自家宅院中建造了钢铁构架的预制装配式工作室，并在其中设置了多台计算机。当时，就深度学习的研究来说，超级计算机是必要的，但是现在由于CPU数据处理能力的提高，普通的计算机也能发挥相应的性能。
父亲不去大学时就把自己关在工作室内，夜以继日地进行相关研究。主屋里没有足够大的空间放置计算机，这样一来，就算父亲彻夜工作，我的生活节奏也不会受影响。
这次的火灾现场正是那个独立的工作室。
长久的忍耐就要结束，父亲终于迎来了属于自己的时代——本应如此。但就在这时，父亲
神经回路制造出神经网络。之后，英国研究者灵光一闪，在机械功率方面进步的基础上，成功地让神经网络深层化。这就是深度学习。
深层化的原理过于专业，我也很难理解。对大众来说更为重要的是，深度学习能够做到什么。
多亏了深度学习，计算机才——
能够识别猫。
就只是这样？你会觉得这很一般吧。我最初也是同样的想法。二〇一二年，谷歌宣布攻克了一直未能解决的研究难题，“成功让电脑识别出了猫”，这成为具有跨时代意义的事件，一度成为热门新闻。我也在父亲的说明下，明白了它的了不起之处。
人类可以认出猫是猫，这大概是因为我们迄今为止见过了太多的猫，把握住了它们的共同“特征”吧。但是如果要用某种词汇来说明那种“特征”也相当不容易：耳朵尖尖的，长有胡须，四条腿走路，全身被皮毛覆盖……这么说的话，狗也是这样。一定存在无数的无法用语言形容的“特征”，将猫与其他动物区别开来。
正因为人类无法将其转化为文字描述出来，所以猫具体是什么样的，想叫电脑明白这点，一直十分困难。然而使用“深度学习”技术，通过大量分析猫的图像，就能够让电脑自己抓住它们的共同“特征”。
不只是猫。只要拥有大量的情报信息，迄今为止很多无法教给电脑的事情，都能够让电脑自行学习。这非常重要。
而现代社会是信息化社会。互联网上充斥着大量信息，这为“深度学习”的活跃提供了完整的环境。
据此，完全像人类一样思考的，真正意义上的人工智能“强AI”就要成为现实了，不是吗？此前也有许多被称为人工智能的存在，但那些无非是自动扫地机或者围棋计算机程序这类东西，是只局限于此的“弱AI”。
