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地域の小さな本屋の引越を、200人超のファンがバケツリレーで支援

1977年開業のイギリス南部サンサンプトンの書店オクトーバーブックス(October Books)が、家賃の高騰に悩まされた結果、クラウドファンディングやクラウドレンディングでかき集めたお金で、近くの古い銀行の建物を購入し、引越することになったそうです。

しかし、近所とはいえ、引越を業者に頼むとお金がかかるし、引越中は営業も止まってしまいます。

そこで考えたのが、ボランティアを募ってのバケツリレー。

「人間の鎖に参加しませんか?」「無料でワークアウトしませんか?」という移転のポスター

当日は200人を超えるの参加者が集まり、たった1時間のうちに、旧店舗から新店舗へと、2000冊以上の本が手渡しで移されました。

地図で新旧の店の場所を見てみましたが、直線距離で160mぐらい。歩くと2分ぐらいということです。

お金を払えるところをボランティア任せにするのは最近いろいろと批判の声が上がっているところですが、引越先の店舗の入手にしても、今回の引越作業にしても、多くの地域の人がこの小さな書店の存続を願って手伝っているのだろうということで、これはいい話といっていいのではないかなと思いました。

via NPR

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賞金の出る4択クイズゲームを隠しカメラとOCRで解くプロジェクト

https://github.com/tensor8/hacking_slot_machines

イギリスのパブなどに置いてあるゲーム機に、クイズを解き続けることで勝ち進み、最後は賞金が出るものがあるそうです。

GitHub に公開されたこちらのリポジトリでは、そのトリビアクイズ機を解いてしまう支援ツールが公開されています。

こちらのアニメーションgif でプレイしている様子が見られますが、質問文と、4択の回答が表示されて、時間内に正答をタッチすると次の問題へ行けるんですね。

https://github.com/tensor8/hacking_slot_machines

こちらの動画に、ドラマか何かの中で出てくる、この手のゲームで遊んでいるシーンがあります。

Github上の解説によると、

  • カメラ内蔵のボタンで撮った画面の画像を Raspberry Pi へ送信
  • 画面の傾きを補正、OpenCV で問題・4つの回答のボックスを切り出す
  • Google Tesseract で文字を抽出
  • 得られた文字を[問題・回答]のデータから総当たり検索
  • espeak で音声合成した結果を隠しイヤホンに送る

という作りで、画面に映った問題の答えがイヤホンで聴こえてくる仕組みを実現しているそうです。

上にあるように、すべての問題と回答のデータはある前提で、これはゲーム機のROMからごく簡単な暗号化されたデータが取れていて、Pythonスクリプトで逆変換しています。

最初は問題文だけの検索で済ませるつもりだったそうですが、問題文の認識精度が完全ではなく、回答(20個のうち正答含めた4つがランダムに選ばれる)もあわせ、読み取りに間違いがある前提で単語間距離が小さいものを検索することで質問を特定しているとのこと。

当初は Raspberry Pi だけでこの処理を完結させるつもりだったそうですが、それだと回答が出てくるのに30秒掛かって間に合わないため、バックパックに入れたノートパソコンに画像を飛ばして、イヤホンへの音声合成もそこでやっているということ。Raspberry Pi はあまり関係なかった

やってる内容が内容なので、Hacker News のコメント欄では法律やモラルの問題を指摘する声も多く出ています。ボタンの穴から写す隠しカメラや、小型コンピュータであるラズパイ、バックパックに隠したPCなどの道具だてから、隠れてやるつもりがあるのも明らかですし。

Hacker News に紹介した id:jamesough が本当の作者なのかは確認できてませんが(作者である風にコメントで答えてはいます)、コードの更新日が2年前なので、これを実際に使ってたとしても前のことなのでしょうね。

アメリカのカジノでは、こういった本人の努力や知識で結果が変わるギャンブル機は無いそう。規則で許されていないようです。また、イギリスではこの手の Skill with prize (スキルで賞金)ゲームはギャンブルの範疇には入らないそうで、そのためパブ・映画館・ショッピングモールなどに自由に置くことができるのだとか。

この手の知識を問うゲーム機、特に賞金が出るものは、最初は簡単に答えられるものの、勝ち進めば進むほど問題の難度が上がり、またとても人間が答えられなさそうな問題も出るようになっているそうです。しかし、こんな風に機械による支援を受けた人間なら解ける、となってしまうと、賞金を出すビジネスモデルではもう立ちいかなくなってしまうでしょうね。

via Hacker News

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教育

イギリスは「九九」じゃない。12×12までの掛け算を暗記する意味ってあるの?

小学校で習う「九九」、一桁同士の計算の結果表をそのまま暗記しておくことで、計算速度を早くする技術。説明するならそんな感じかなと思います。日本では9×9 まで覚えればいいことになってますが、この上限は国によって違うみたいですね。

イギリスや旧英植民地では、9×9 じゃなくて 12×12 までの掛け算表を小学生に覚えさせたりしているようです。「九九」的に言うなら「十二十二」ですね。イギリスの場合は9歳までに 12×12 までを覚えることとされているよう。また、インドでは 20×20 まで覚えさせられた、という話も見つかります。

掛け算の表を暗記すると、計算の時にどれだけ有利になるか

Wolfram Alpha の12×12 の掛け算テーブルを覚える意味はあるの?というブログが、大きな数の掛け算の答えを暗記する教育に対して、数式を使った効果検証をしています。

ブログでは、掛け算の答えを暗記しておくことの利点を3つ挙げています。

  1. 日常の役に立つ (でも、12×12 を覚えて 13×13 や 39×39 を覚えない根拠は?)
  2. 筆算の役に立つ (その場合、11と12の桁は役に立たないのでは?)
  3. 概算の役に立つ

1,2については、上記のように「12まで覚える」理由が無さそうだ、ということで、筆者は、3について考察を続けています。

7203 x 6892 という計算の結果を大体の概算で求める時、九九の 7×7 を覚えていれば、

7000 x 7000 = 49000000

だいたい4900万、と出せて、これは本当の結果 49643076 との乖離が 1.2% となります。

もし、72×72 までのテーブルを暗記していたら、

7200 x 6900 = 49680000

がわかるので、乖離は 0.07% 。72×72 まで覚えてる人は、概算での間違い方が 1.2% → 0.07% に改善できるということになります。

このような乖離率を、多数の掛け算について機械的に求めることで、どこまで暗記しておけば、どれだけ概算が正確になるか、求めたものがこちらのグラフ。

7×7 ぐらいまで覚えていると、概算の正確さはグングン上がりますが、その後は乖離率はなかなか下がっていきません。

ブログ記事では、さらに、一つ多くの数字まで覚えた場合に覚えなければならない答えの数の増え方が大きいことを踏まえて、覚える答えの数に対する改善率を求めていますが、これだとさらに、たいへんな苦労をして11以上の表を暗記しても、概算の正確さはさほど上がらない、というのが見て取れます。

また、実用上ということで言えば、11の桁、12の桁を覚えるよりも、15や25との掛け算の結果を覚えたり、掛けて100や100前後になるような組み合わせを覚えたほうが、少ない記憶で概算の正確さが上がるよ、ということも述べています。

前提となる「概算の役に立つから九九(やそれ以上の結果を)丸暗記する」というのに同意するかどうか、という点はあるものの、「結果がどれだけ良くなるか、で、どれぐらい努力するかを決める」というのは合理的で、考え方としていいのではと思いました。このブログ記事の組み立てに説得されてしまったわけですが、別に 11の段とか12の段とか、無理して覚えなくてもいいんじゃないかな、という気がします。