AIがバグの発生を防ぐ手法では、大量の学習用データと何が必要になるか。
マシンパワー
バグ 
 AIの発達に伴い、プログラマーの書くコードをAIに監視させ、バグにつながりそうなコードを書いたら警告を与えてバグの発生を未然に防ぐ手法もある。難点としては大量の学習用データとマシンパワーが必要とされている。
プログラミング 
 可能な限り避けたいものではあるが、プログラムにはバグ (bug) の混入が避けられない。場合によっては仕様にバグがあることもある（もっとひどい場合には標準規格のようなものでもバグがある）。デバッグ (debug) とはバグを取る作業であり、プログラミングの過程に必要なものとして見積りなどでは含めておかなければならない。 誤り検出訂正 
 多くの誤り検出・訂正は、全体の誤り率が許容範囲でも、バースト誤りに対しては、1つのブロックに多くの誤りが集中するため、対応できない。そこで、符号の順序を入れ替え、同じブロックのデータを分散させ、バースト誤りが1つのブロックに集中しないようにする。この技術をインターリーブという。 ダイヤグラム 
 ダイヤの新規作成や改正は、安全確保と乗客の利便性、運行・運航効率などを勘案して行われる。専門知識を要する膨大な作業量となるため、人工知能（AI）や疑似量子コンピューターを援用する技術開発も行われている。 リスク 
 対策として、データのバックアップ、冗長化や、サイバーセキュリティへの対応など、いくつかの対策が求められる。標準化団体などが、対策として取るべき内容を規定している。 誤り検出訂正 
 特に音声や映像など、人間の感覚に訴える信号のディジタル化されたデータで真の値から多少の誤差が許容される場合、誤り検出は可能でも誤り訂正が不可能（訂正能力を超えている）かまたは誤り訂正が実装されていないとき、元のデータ自身に含まれる冗長性を利用して欠落データを予測して置き換えることがある。これを特に誤り補正 (error compensation) と呼んで区別する。補正されたデータは真の値と一致するとは限らないが、真の値から許容される誤差内にあると期待される。CDなどでは、誤り補正がデータ読み取り誤りに対する「最後の手段」として使われている。 クラヴ・マガ 
 基本的には、相手の最初の攻撃に対処し、次の攻撃を予防し、そして相手を制圧することを、緊迫した状況下で正確に行うことである。中でも、攻撃を仕掛ける相手から、いかに早く主導権を奪うかということが最も重要視されている。 カーネル 
 カーネルが巨大化するにつれて、様々な問題が明らかになってきた。最も明らかな問題はカーネルの大きさ（メモリ使用量）の増大である。これは仮想記憶をカーネル空間にも適用することである程度まで和らげられるが、全てのコンピュータ・アーキテクチャが仮想記憶をサポートできるわけではない。カーネルのサイズを削減するため、不要なコードを削除するなどの改善が必要となるが、これはカーネルの各モジュール間の明らかにされていない依存関係があるために非常に困難である。 RGB 
 高度な専門家などが映像・画像を制作・編集・出力する環境下では、色の適切な再生には、制作・編集の過程で使用される全機器において正確に色を合わせるためのカラーキャリブレーション（color calibration、色補正、色較正）を必要とする。この結果、制作・編集過程において色の一貫性を保証するため、機器依存の色空間の間での透過の変換などが行われる。しかし制作過程でデジタルイメージが様々な機器を経由しそのたびに変換されることで、イメージの色域が削減されるなどの劣化が起こる。このため、オリジナルのデジタル化画像の色域が広いほど、視覚的な劣化なく処理する方式が求められる。プロの機器やソフトウェアは色域の濃度を高めるため、48bpp（ピクセル当たり48ビット、RGBの各チャンネル当たり16ビット）の精細な画像を扱えるようになっている。 Transport_Layer_Security 
 このバグでは、インターネット上の誰もが、脆弱性のあるOpenSSLを利用しているシステムのメモリにアクセスすることが可能となり、サービスプロバイダの認証やデータの暗号化に用いられている秘密鍵、ユーザのアカウントおよびパスワード、実際にやり取りされたデータなどを取得できる。これにより、メッセンジャーサービス、電子メールの盗聴、データの盗難、なりすましなどが可能となる。 並列計算 
 Bernstein’s conditionsでは、異なるプロセス間でメモリは共有されないと仮定している。そのため、アクセスの順序性を確保する手段として、セマフォなどの同期機構が必要となる。