人工知能でフェイクニュースを見抜け！専門家が「3つの伝播パターン」発見
各国の大統領選にまで影響を与え始めていると言われる「偽情報＝フェイクニュース」と、その対処への関心が高まっている。ジャーナリストの津田大介氏は、ニュースメディア「ドット（dot.）」に次のように書いた。 「フェイクニュースの影響力は日々増大するばかりだ。4月23日に実施された仏大統領選の第1回投票で、中道系独立候補のエマニュエル・マクロン前経済相と極右政党・国民戦線のマリーヌ・ルペン党首が5月7日の決選投票に進んだ。決選投票では順当に行けばマクロン候補が勝つと見られているが、マクロン候補にとっては油断していられない状況が続く。選挙戦でフェイクニュースを使ったネガティブキャンペーンを何度も仕掛けられたからだ」（「大統領選をも左右するフェイクニュース」2017.05.11） フェイクニュースは、日本とも無関係ではない。過去に「natural news.com」というウェブサイト上には、「福島原
進化しすぎて地形が変化する"リアルポピュラス" 「超加速世界！ 激アツ!! 深セン 現地レポート」に行ってきた！
5月2日、新橋のツクモデジタル.ライフ館にて、トークイベント「超加速世界！ 激アツ!! 深セン 現地レポート」が開催された。主催はPANORA、協賛はProjectWhite。 このイベントは、中国の電脳都市深センについて語り尽くそうというもの。登壇者は、近藤義仁氏（エクシヴィ代表取締役）、高口康太氏（ジャーナリスト、翻訳家）、山形浩生氏（翻訳家）、クレス・バオ氏（テンセント）、高須正和氏（チームラボ）の5人。司会も務める高須氏の進行により、超絶な進化を遂げる深センの今と、その理由が密度の濃い情報と共に語られた。 トーク前半は登壇者それぞれの深センレポート、後半はパネルディスカッションや観覧者からの質問に答える形式で進んだ。まずは各登壇者のレポートをお届けする。 高須正和氏（チームラボ） チームラボMake部の発起人。チームラボ／ニコニコ学会β／ニコニコ技術部などで明るく元気に活動中。日本
マストドン始めて1カ月、2つのiPhoneアプリに集約
日々変わっていくマストドンiPhoneクライアント事情。ぼくがマストドン（Mastodon）を始めてからちょうど1カ月が経過した今、どうしているかを書きとめておこう。 昨日、2つのマストドン検索サイトが落ちている間隙を縫うように、アプリ内でトゥート横断検索ができるiPhoneアプリ「Tootdon」が発売されたと報じた。今朝になってマストドン検索ポータルが復活したことで、他のアプリユーザー、非iPhoneユーザーもマストドン内のエゴサーチができるようになったわけだが、モバイルでの検索に関してはTootdonの優位性は動かない。 しかしこれをメインに据えるかというと、どうしても譲れないものがあるのだ。 それは「Ore2」。ホーム、ローカル、連合、ハッシュタグ、Twitterリスト、Twitter検索などのタブを横スワイプで切り替えられ、さらに、過去のトゥートをさかのぼることができる。 複数の
Amazon Dash Buttonを押すと、LINEに通知されるようにする - Qiita
更新履歴 @Tomonobu3110さんからの温かいご指摘があり、LINE Notifyを使った通知方法を最後に載せました。 また、『LINEに通知させるプログラム』内の amazon.jsにおいて、一部記述ミスがあったため、訂正しました。 はじめに いろいろとAmazon Dash Buttonに関する記事を見ていて、LINEに通知させることはできないかなという、しょうもない考えを一生懸命記なるべく分かり易く記事に書き起こしました。 なので、間違っていることが多くあるかも知れません。 何かマズいことがあれば、是非教えてください。 （特にNode.js、初めて触りました） LINEのPush APIについて 今回はLINEのMessaging APIのPush APIを使用します。 本当は、Push APIは有料なのですが、どうやら開発用のアカウントであれば、友達の上限が50人という条件で
BOTで使える会話API・ライブラリ・サービスまとめ - Qiita
自動会話について 最近AIなどの話題がつきませんが、普通のディベロッパーでも使えるようなAPI・ライブラリ・サービスが国内でも出てきています。 もしかしたらBOT開発などで使用する人もいるかと思うので、ここでまとめておきます。 ユーザーローカル人工知能ボットAPI ユーザーローカルというビッグデータ解析を得意とする企業が作成したAPI。 法人と個人では申請の仕方が異なり、法人は要相談だが個人だと必要な情報を入れて申し込むと、APIキーと共にAPIの使用が開始できる。 <特徴> 料金：無料 API制限：1時間あたり500回まで使用可能(それ以上は有料に) メッセージ文字数:最大1000文字まで その他：自動会話APIだけでなく、キャラクター会話変換API、氏名自動識別API、形態素解析APIなども同時に使用開始できる。 (使用イメージ)(9/17追記) 結構畜生な性格の持ち主(あまり使い物に
LINE BOT APIで会社のマスコットキャラに命を吹き込む - Qiita
LINEの「BOT API Trial Account」が先着1万名限定で自由に開発できるということなので、ドコモの雑談対話APIと組み合わせて、 弊社School Withのマスコットキャラクター「うぃず吉」に命を吹き込みたいと思います。 用意するもの LINE BOT API Trial Account ドコモ雑談対話API用アクセスキー SSL証明書が設置されたWebサーバ LINE BOT APIアカウントを取得 取得したら下記をメモっておきましょう CHANNEL ID CHANNEL SECRET MID CallBack URLはこんな感じでポート番号まで指定してください。 https://example.com:443/callback またServer IP Whitelistには用意したWebサーバのIPを入力してください。 ドコモ雑談対話API用アカウントを取得 取得
Node-REDでLINE-Botへのメッセージを受ける - Qiita
Node-REDでBot作成しようと思い、とりあえずLINEメッセージをNode-REDで受けてみます。 先着１万名様でトライアルが使えるそうです。 http://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2016/1320 早速登録し、LINE developersの管理画面でNode-REDで作ったHTTPのエンドポイントを設定します。Callback URLのとこです。Port番号も書かないといけないみたいで、TLSは自己証明書だとダメみたいです。 Flowは結構適当です。 getTextsの中身は以下のような感じです。 var contents = msg.payload.result.map(function(r) { return r.content.text; }) msg.payload = contents; return msg; 実際にQRコードでBotを
myThingsを使ってLINE BOT APIで家電を操作する - Qiita
以下の技術を使って、LINE BOT APIから家電を操作してみようと思います。 LINE BOT API myThings IDCFチャンネル iRemocon webscript.io myThingsは様々なWebサービスやIoT製品を相互連携させることができるサービスです。 執筆時点で連携可能なサービスは45種類あるのですが、その中にLINE BOT APIは含まれていません。 ただIDCFチャンネルを使うことによって、myThingsが公式にはサポートしていないサービスや自分で電子工作したデバイスも連携させることができます。 今回はそのmyThingsとIDCFチャンネル、市販されているiRemoconというネットワーク接続が可能な学習リモコン、そしてLINE BOT APIを使って、LINEから家電を操作してみようと思います。 連携のフローは以下のとおりです。LINE BOT
今さら聞けない、雑談LINE BOTの作り方（１）「おじさんだって、ボットをつくってもいいじゃないか」 - Qiita
今さら聞けない、雑談LINE BOTの作り方（１）「おじさんだって、ボットをつくってもいいじゃないか」APILINEbotmessagingサーバーレスアーキテクチャ ～Google Apps Scriptとドコモ雑談会話APIによるLINE BOT開発日記～ あらかじめお断りしておくが、私は元インフラ系ＳＥで、開発畑の人間ではない。プログラミング経験はゼロではないが、自分で書いたコードをビジネスとして納品したことはない。もっぱらメインフレームやらＵＮＩＸサーバなどのＯＳやＤＢソフトウェアのインストールや運用管理をしていた… それも20年前の話だが（！） そんな時代遅れのオヤジが偶然、LINE Botのことを知り、何を勘違いしたのか年末年始の休みを利用して「関西女子高生」風の雑談Botを完成するに至るまでの経緯をまとめてみようと思う（大晦日も一心不乱にボット制作していたが、どうやら「今回の
AIが入ったBotの作り方を学ぼう - Part1 概要と開発環境のセットアップ - Qiita
この記事はLINEで動作する栄養士Botを開発するチュートリアルのPart1です。 食べたものを通常の話言葉でBotに報告すると、その食べ物のカロリー、栄養量を教えてくれる、というシロモノを開発していきます。 Bot本体のプログラムはNode.jsで開発し、Heroku上で稼働させます。その後、自然言語処理のapi.aiや形態素解析サービス、食品の栄養情報が格納されているクラウドデータベースと連携しながらBotを構築していきます。 このチュートリアルはOracle Cloud Developers Meetupでおこなうワークショップを記事化したものです。実際には動作するBotのデモンストレーションをご覧いただいてから作業に着手する流れとなっています。上図はその完成型のBotのアーキテクチャーで、このチュートリアルでは食事履歴の保存はカバーしない予定です。 今回はまず開発環境をセットアップ
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