「どうも～ミルクボーイですー」
「お願いします～」
「あーありがとうございますー。先日G検定の合格通知いただきましたー
」
「こんなもんなんぼあってもいいですからね」
「ゆーとりますけどもね」
学習済みAIおかん
「うちのAIおかんが好きな鳥がおるらしいんやけど」
「その名前を忘れてもうたらしくてね」
「好きな鳥の名前を忘れてしもうて、どうなってんねんそれ」
「それで色々聞くんやけど全然わからへんねんな」
「わからへんの？いやほんなら俺がね、AIおかんの好きな鳥の名前ちょっと一緒に考えてあげるから」
「どんな特徴があったか教えてみてよ」
アヒルを思い出したいAIおかん
「AIおかんが言うにはな、その鳥にはくちばしがあって羽が生えとるらしいねん」
「その特徴では具体的な鳥を絞れへんがな。他には何か言ってなかった？」
「その鳥は鳥類に分類されるらしいねんな」
「いや、だからその特徴ではわからへんねん」
「カモノハシではない、ってことしか分からへんでそれー」
「他には何か言ってなかった？」
「AIおかんが言うにはな、その鳥は足が2本あってそこに羽毛は生えてないらしいねん」
「いやだからその特徴では（以下略）
AIおかんは適切にアヒルとしての特徴を抽出できていないようです。
白鳥を思い出したいAIおかん
「実はAIおかんはもう1種類好きな鳥がおるらしいねんな」
「さっきはうまく特徴を捉えてなかったけど、今度は大丈夫やろー」
「じゃあその鳥の特徴を教えてくれるー？」
「AIおかんが言うにはな、その鳥にはくちばしがあって羽が生えとるらしいねん」
「それさっきも言ってたやん」
「そんなんほとんど全部の鳥に当てはまるんやから1種類の鳥の特徴としては不適切やで？」
「他には何か言ってなかった？」
「その鳥は鳥類に分類されるらしいねんな」
「おんなじやん」
「さっきの鳥と重複する特徴はもう教えてくれんでいいのよー」
「AIおかんが言うにはな、その鳥は肺呼吸しとるらしいねん」
「いやだからその特徴では（以下略）
この定理が言いたいことは
おかんが人間なら好きな鳥の特徴をあげる際に、鳥類全般に共通する特徴を言うことはなかったはずです。
しかし、AIおかんはどうやら白鳥の特徴として鳥全般の特徴を選んでしまったようです。
確かに翼やくちばしは鳥の大きな特徴であり、鳥の種類を分類する学習をさせず、複数のモデルそれぞれ1つずつに1種類の鳥を学習させるとうまくいかない可能性があることも頷けます。
例えば白鳥とそれ以外を分類するAIでアヒルを判定した場合、アヒルを白鳥と判定する特徴だけを選んでしまうかもしれません（今回のケースだと鳥としての特徴だけを選択していた）
この定理では、学習時に適切な特徴を選べるような設計をしなさいよ、ということが言いたいのだと私は理解しています。
あとがき
公式テキストだけ読んでみにくいアヒルの子定理理解できる人いるんだろうか。。。
ちなみにG検定自体はめちゃくちゃ簡単でかつ体系的にAI事情を学べるのでAI興味ある方は勉強してみるといいかもしれません。（試験は受ける意味があるのかどうかしらん）
間違ってたらマサカリください