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ネットのサービス

CRAPPSY – 毎日トイレ(大)の写真を送って健康状態チェックするサービス

CRAPPSY は、15歳の高校生イスカンダル・ハンさん(ハンドル名かもしれないけどすごい名前)による新サービス。ほとんどの人類が毎日のように接するものをテーマにしています。お通じです。

大便の写真を撮影してアップロードすると、その状態を機械学習によって判定し、腸の状態を点数化した Crappsyスコアが表示されます。

スコアは、腸の消化状態を表しているそう。7段階に分類するブリストル便形状スケールがその基本にあるということ。

毎日撮影して送信することで、スコアの変化から自分の胃腸の消化能力を把握できるのではと。

医者に言われて排泄後の便をチェックしているような人もいるでしょうから、写真で記録するのも意味はあるでしょうし、写真から客観的な情報を抽出してくれるのも良さそう。ただこのサービスを使い始めるには心理的な壁もあるように思います。そもそも撮影したいか、という話もあるし、専用サービスとはいえそんな写真をネットの向こうに送り出してしまっていいのか、とかも。

機械学習による判定ということは、最初は既存の大便写真を大量に集めて元データを用意しているわけです。また、サービスにも毎日毎日大便の写真が届き続けることになります。人々の健康のためのサービスで15歳の高校生が起業することもすごいですが、このサービスの開発や運営には独特の苦労がありそう…

食べたものやカロリーを写真で記録するアプリやサービスも色々ありますが、入れたものと出したもので連携したりするのもありかもしれませんね。

iOS版 と Android 版の両方が存在します。

via Product Hunt

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ネットの事件

GoogleのCloud Vision API が画像内の男女の性別分類を停止

Cloud Vision API の利用者にメールで告知があったようです

2020年2月19日から、もう過ぎてますね、Vision API はラベルによる分類をした時に画像の中の人物に対して”man”/”woman”といった男女を区別したラベルを返さず、”person”を返すようになったということです。

人の性別は外見からわからないはずなのに、どちらかの性別にしてラベル付けしてしまっていたことが、Google が自ら取り決めて公開している GoogleにおけるAIの原則(Artificial Intelligence at Google: Our Principles)の第2項、「新たな偏見を生み出したり既存の偏見を強化しない」に反している、などが今回の変更の理由だということです。

見た目から性別を特定するのは偏見である、という考え方は良いと思います。Business Insiderの取材に回答したMozillaのフェローは、たいへんポジティブな変更だ、と評価しているよう。

このAPIで男女判定をしている既存のサービスやアプリは慌てているところかもしれませんね。

他社の同様のサービスはまだこのような方針になっていないため、とりあえずは別のAPIを利用するように直すのでしょうけれど。

via Business Insider

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工作

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