謎解きと技術について
こんばんは
アナビ6期のととろです
多分知らない人が多いと思うので、まず初めに自己紹介したいと思います
なまえ：ととろ（本名ととき）
Twitter：@clock_kl
アナビ入会年：2018年4月(6期)
学年：修士2年
年齢：24才
研究室：コンピュータ・アーキテクチャ系の研究室
主に(1)低消費電力プロセッサを扱うグループ
(2)FPGAを用いてアプリケーションの高速化などを行うグループ
(3)HPC・データセンタ向けネットワークなどを扱うグループ
の上三つのグループが存在していて、自分は(3)に該当するのですが、
最近はグループの中でもまたマイナー路線に進み、HPC向け3次元プロセッサ
の冷却やら積層を考えたりしています
なぜ、修士2年なのにアナビに入ったの？と言われるとただ単に普段から脱出ゲームによく行くからですね
（大体のアナビの上級生は自分の年下です（）
謎解きが好きな大学生は、他大学年関係なくアナビに入ることを強くお勧めします
なんとはいいませんがアナビには謎があふれていますし、スタッフするのも楽しいですし、刺激的な生活が待っています
駒場祭の公演も持ち帰り謎も、アナビ入会1年目の新入生たちの初めての外部向け制作となるのですが、大学1年生から修士2年生まで、東大から他大生いろんな学生が集まり、わいわい制作してましたし、大学や学年を気にせず制作できる環境があるかなと思います*1
他大生とか学年が高いと行きづらいって思う人もいるかもしれませんが全く気にしなくていいと思います。
どちらかというと大学とか学年とかではなく、謎解きへの熱意がある人が合うサークルだと思いますね。というのも制作とかにがっつり関わって行くと毎日のように会議する生活が待っていたりします（）
もちろん色々な関わり方ができますので、忙しいでも活躍してる人ももちろんいますよー
普通に人生変わるかなと思います、わいわい
ということでそろそろ本題に入っていこうと思います
今回は表題の通り、謎解きと技術について話したいと思います
と言っても、特に結論も主張もなく、雑談みたいなお話になりますので、それでもいいよって方だけ読み進みていただけると幸いです
また走り書きの文章で技術的な話において不正確な部分もあるかもしれませんのでご了承ください
ただ単に紙とペンしかなかった謎解きが、時間を経過するごとに色々なコンテンツと混ざり合い変化していったように思います*2
SCRAPのある晩餐会や魔法図書館のプロジェクションマッピングを利用した脱出ゲームがあり、その他にもARを利用した謎解きがあったりなどが記憶に新しいのではないでしょうか
謎解きという体験を作り上げるために、そういった技術を取り入れることはとてもとてもいいことだなーと思っています
ところで最近学会に言ったのですが、googleの社員さんが基調講演で機械学習あたりの話をしていたのを聞きました
それは主にGoogle TPUに関する話でした
Google TPUは機械学習に特化した自社開発プロセッサで、汎用のプロセッサで行うメモリ書き込みをなくして演算回路内で直接渡していき効率的に早く計算して行くアーキテクチャを持ったものです
こういった機械学習などのツールは一般人とか中小企業には取り扱いづらいように思うのですが、googleは機械学習などを行うツールを解放しています
その時の公演で衝撃だったのは、二郎のラーメン識別の話です
割と知っている人には有名な話らしいのですが自分は初めて聞きました
以下が参考記事です
ラーメン二郎の画像を機械学習により9割以上の精度で見分けるシステムがGoogleのCloud AutoML Visionを用いて開発される - GIGAZINE
このGoogleのCloud AutoML Visionは機械学習の知識がない人でも、ラベルとラベリングした画像と一緒に読み込ませることで、画像認識用のカスタム機械学習モデルを作るというシステムだそうです
二郎ラーメンを皆さん食べますでしょうか
僕は食べません（）、断然つけ麺派です、食べるのが遅いのが関係あるかもしれません
二郎ラーメンは大体、大量のもやしとチャーシューとがついてきます
この記事では、同じ系列のお店４０店舗でそれぞれ同じラーメンだとしても、各店舗ごとに盛りつけ方が異なり、それらをラベリングして学習させたところ、人間でも分からない違いを認識して、ラーメンの写真からどの店舗で撮られたかということを９割以上の精度で判別されたものです
これを聞いて僕はこのAVCC2018で何をやるか決めました
最近自分は東大ナゾトレの制作チームにもひょこっと入らせてもらい何問か問題を出させてもらっています
多分明日（日時的には今日）の200点問題で自分が作らせてもらった問題が出ると思います*3
例えば、東大ナゾトレで出題されている問題と、その他で出題されている問題をこの機械学習で判別できれば面白いのではないかと
そうすれば逆にいれば、無秩序に文字や記号を発生させ問題を作成し、それが東大ナゾトレで出ている問題だと判定された問題を案として提出すればいいのではないかと考えました
自動的に問題を生成させ、その生成させた問題の中で、東大ナゾトレっぽい問題だと判定された問題ってどういうものなのか気になりませんか？
結局のところこれは、東大ナゾトレで使用するフォント、サイズ、デザイナー依存の方が影響が出るのかもしれませんね
では結果を見てみましょう
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(ここにその素晴らしい謎が入る予定であったのである)
ごめんよ！！！！！！！！！！！！！
実装する時間がなかったんだよ！！！！！！！！！！！！！！
ほんとごめんなさい！！！！！*4
そして、もし面白いなって思った人いたら、実際に何か遊んで試してみて教えて欲しいです！
そこのあなたが実装してくれたら僕はとても喜んで跳ねます
今度のアナビフェス12/22,23に行われる新作公演「Toys' Panic」*5
でそこそこ制作関わらせてもらってます
つまり忙しかったのです
ついでに言えば、自分の大学では12/22,23は修論最終発表免除日ですが
それを免除申請するためのジャーナル原稿を書き書きしていてこれまた忙しかったのです
これは仕方ないとしか言いようがない（）
当日自分スタッフでいるのでよろしくお願いします！
機械学習による画像認識を利用すると、カメラで撮ったものを認識するなど、文字を解読するなどいろいろなことを、謎解き制作でできるようになるんだなと思っています
最近は、パズルとかの実装も、ちょくちょくプログラミングをかいてみるなどリアル実装力を高めていく遊びをゆっくりとやってたりします
面白いものができたら、いい感じのタイミングで投稿するかもしれません
そしてもし、この記事を読んだ人がいて、例えば機械学習とか使って新たな謎を作ったりとか、面白いことを考えた人とかいたら教えてくださいー
技術的にゴリゴリした謎解き公演を一回は作ってみたいなーっと考えたりしています
それでは、ここまで読んでくれてありがとうございます！
アナビ６期のととろでした！
