به یاد دارید که پلتفرم های بازی Star Atlas، Axie و Decentraland انفجار بزرگی در دنیای تکنولوژی بپا کردند؟ خب، اکنون این محبوبیت به جایگاه جدیدی به نام بازی Move To Earn (M2E) رسیده است. این بازی یک فرصت بینظیر برای تناسب اندام است. اولین بازی NFT برای کسب درآمد توسط بلاک چین Solana طراحی شد و نام این بازی STEPN است. STEPN یک برنامه مراقبت بهداشتی و تناسب اندام Move-To-Earn مبتنی بر بلاک چین است. کاربران برای کسب توکن‌ها و NFT میتوانند در فضای باز حرکت کنند. STEPN دارای یک کیف پول داخلی، بازار و سیستم RNPL است تا بازی را به پلی میان کاربران تبدیل کند.
بازی کریپتو (Move To Earn) M2E چیست؟
تصور کنید که می‌توانستید با حرکت کردن پول در بیاورید، چطور به نظر می‌رسد؟ حتی فکر کردن به آن هم بسیار هیجان انگیز است. Move-To-Earn به شما پیشنهاد می‌کند که در حین انجام این کار خوش اندام شوید و جوایز عالی کسب کنید. در عین اینکه پاداش دریافت می‌کنید، سلامتی خود را نیز بهبود می‌بخشید. بازی Web3 Move To Earn (M2E) این امکان را برای همه فراهم می‌کند تا با فعالیت و جابه‌جایی، پاداش مالی و دستمزد دریافت کنند!
متاورس و بازی STEPN
STEPN برنامه بازی و شبکه اجتماعی مبتنی بر بلاکچین Solana است. SOL را می‌توان برای خرید محصول در بازار STEPN استفاده کرد، اما خود بازی از توکن‌های ساتوشی سبز (GST) استفاده می‌کند. این همان چیزی است که کاربران به عنوان جایزه به دست خواهند آورد. این بازی به تلاش فیزیکی زیادی نیاز دارد. STEPN اولین بازی Web3 است که هدف آن حرکت در فضای باز از مکانی به مکان دیگر است. به دست آوردن توکن‌های بیشتر و شانس بیشتر برای برنده شدن فقط کافی است جابجا شوید. با کفش‌های ورزشی NFT Metaverse،می‌توانید ژتون‌هایی را برای پیاده روی و دویدن استفاده کنید. با این کار از ویژگی‌هایی مانند: جعبه‌های اسرارآمیز، سفارشی‌سازی NFT و برش کفش‌های ورزشی جدید لذت ببرید.
چه کسی بازی STEPN را ساخته است؟
Find Satoshi Lab یک استودیوی فین تک استرالیایی است که بازی STEPN را ایجاد کرده است. کاربران مجهز به کفش‌های کتانی Web3 NFT STEPN میتوانند برای دریافت پول، جابجایی، کسب توکن‌ها و دریافت پاداش‌های NFT در فضای باز حرکت کنند. STEPN همچنین دارای یک سیستم توکن دوگانه، یک توکن بازی، توکن ساتوشی سبز (GST) و یک توکن گرین متاورس (GMT) است. GSTها روزانه توسط کاربران از طریق جابجایی و اجاره کفش‌های ورزشی NFT ساخته می‌شوند. از این توکن‌ها برای ارتقا کفش‌های ورزشی جدید NFT سوزانده می‌شود. توکن سوزی به منظور افزایش ارزش رمز ارزها انجام می‌شود.
GMT چیست؟
زمانی که کاربران کفش‌های ورزشی NFT را در بازی STEPN، اجاره یا توکنیزه کردن می‌کنند، درصدی از مالیات به آن‌ها تعلق می‌گیرد. این مالیات‌ها به خزانه داری STEPN می‌رود. GMT نشان STEPN است و بازیکنان برای رای دادن به نحوه توزیع سود خزانه داری STEPN در GMT شرکت می کنند. توکنیزه کردن به این معناست که نسخه دیجیتال اثر هنری خود را به بخشی از بلاکچین اتریوم تبدیل کنید. توکنیزه کردن یک فایل آن را در دفتر کل عمومی اتریوم که غیرقابل تغییر و غیرقابل دستکاری است ثبت می‌کند. GMT نشانه بازی STEPN است که شامل موارد زیر می‌شود:
حکومت: هر چه سهام مشارکت در حکومت دوره طولانی‌تری داشته باشد، قدرت رای بالاتری خواهد داشت.
پاداش شرط بندی: سهامداران GMT میتوانند در تصمیم گیری توزیع جوایز شرط بندی سهیم باشند.
انباشت درآمد پروتکل: GMT برای دسترسی به ویژگی‌های درون برنامه‌ای مانند: تغییر و ارتقای کفش‌های ورزشی و خرید کفش‌های کتانی جدید استفاده می‌شود.
ویژگی‌های بازی STEPN
برنامه تلفن همراه: STEPN در فروشگاه برنامه iOS و فروشگاه Google Play یافت می‌شود.
کفش ورزشی NFT: هر کفش ورزشی دارای انواع، کیفیت‌ها، ویژگی‌ها و قیمت‌های متفاوت است. کاربران میتوانند توکن‌ها را بسوزانند تا کفش خود را ارتقا دهند یا کفش مورد نظر خود را سفارش دهند.
حرکت و کسب درآمد: کاربران با کفش ورزشی NFT میتوانند در فضای باز حرکت کنند و توکن به دست آورند.
سیستم اجاره: کاربران میتوانند یک کفش کتانی را به صورت رایگان کرایه کنند و با حرکت درآمد کسب کنند. سپس درآمد خود را با صاحب کفش کتانی تقسیم کنند.
حالت انفرادی (حرکت و کسب درآمد): کاربران به سادگی با فشار دادن دکمه START میتوانند حرکت را آغاز کنند و براساس شانس خود یک جعبه اسرار آمیز دریافت کنند که حاوی Gems NFT است.
بازار NFT: کاربران میتوانند کفش‌های ورزشی NFT، جواهرات و دستاوردهای خود را در بازار مبادله کنند. همچنین میتوانند کفش‌های کتانی را در اینجا به صورت رایگان اجاره کنند.
کیف پول غیرمتمرکز و مبادله: کاربران میتوانند ارزهای دیجیتال را از طریق پورتال بایننس خریداری نمایند و توکن‌ها را با ارزهای دیجیتال دیگر تعویض کنند.
بازار NFT درون برنامه‌ای: کاربران میتوانند NFTهای خود را در بازار معامله کنند.
مبادله درون برنامه‌ای: امکان مبادله درآمد توکن با دیگر ارزهای دیجیتال فراهم شده است.
کیف پول غیرمتمرکز درون برنامه‌ای: کاربران ارزهای رمزنگاری شده را میتوانند به کیف پول سپرده خود ارسال کنند.
نکات کلیدی در بازی STEPN
تجربه یکپارچه کریپتو: STEPN اکو سیستمی با کیف پول درون برنامه، مبادله و بازار ایجاد می‌کند تا استفاده از برنامه به صورت بصری باشد.
کاربران غیر رمزنگاری داخلی: سیستم اجاره به کاربران غیر رمز نگاری این امکان را می‌دهد تا بتوانند به صورت رایگان بازی STEPN را امتحان کنند و هنگامی که توانستند توکن‌های کافی ذخیره کنند، میتوانند یک کفش ورزشی NFT بخرند و سفر کریپتو خود را آغاز کند.
کفش‌های متناسب برای همه‌ی اندام‌ها : انواع مختلفی از کفش‌های کتانی برای همه‌ی انسان‌ها با توجه به تناسب اندام افراد طراحی شده است، کاربران میتوانند راه رفتنیا آهسته دویدن را برای دریافت جایزه انتخاب کنند.
موجود در iOS/Android: کاربران میتوانند STEPN را از AppStore iOS و Google Play Store دانلود کنند.
کسب درآمد از بازی STEPN
برای شروع کسب درآمد از بازی STEPN، به کفش‌های کتانی نیاز دارید، اما برای شروع نیازی به خرج کردن حتی یک سکه هم نیست. در واقع، تمام ویژگی‌های برنامه برای کاربرانی که اولین بار از آن استفاده می‌کنند، رایگان می‌باشد. هنگامی که بازیکنان به سطح برتر برسند، میتوانند شروع به کسب GMT کنند که همان رمز حکومت است. استفاده از برنامه STEPN بسیار آسان است. بازیکنان بدون تجربه بلاکچین یا بازی میتوانند به راحتی در برنامه حرکت کنند. همچنین برای به دست آوردن ژتون‌های GST باید در فضای باز پیاده روی کنند.
ویژگی محدویت زمان در بازی STEPN
استفاده از این برنامه دارای محدودیت روزانه برای میزان دویدن شماست، به این معنا است که محدودیتی برای مقدار پولی که کاربر می‌تواند کسب کند وجود دارد. 25 درصد انرژی شما که هر 6 ساعت به طور خودکار پر می‌شود. با کفش‌های کتانی با کیفیت می‌توانید مقدار مشخصی انرژی در روز داشته باشید. این مقداری است که مستلزم آن است که می‌توانید هر روز 100 دقیقه به دویدن بپردازید.
حتی پس از تمام شدن انرژی می‌توانید به دویدن ادامه دهید، اما دریافت پول برای جابجایی دریافت درآمد تا روز بعد متوقف می‌شود. همچنین یک سرعت سنج وجود دارد که باید از آن پیروی کنید. این یکی از چالش برانگیزترین جنبه‌های بازی است که شما را ملزم می‌کند که برای هر بار دویدن، فرم بهینه داشته باشید. کفش‌های ورزشی STEPN را می‌توان از بازار درون برنامه‌ای STEPN خریداری کرد. از طرف دیگر، می‌توانید کفش‌های ورزشی NFT را در Magic Eden معامله کنید.
بازی STEPN و Web3
STEPN یک برنامه بازی Move To Earn است که به کاربران برای حرکت در فضای باز پاداش می‌دهد و برای به دست آوردن توکن، کاربران یک کفش ورزشی دیجیتالی را از بازار NFT می‌خرند و در فضای باز به پیاده روی و دویدن می‌پردازند. بهبود سلامت فرد در حین کسب ارز دیجیتال یک انگیزه قوی برای بازی است.
STEPN یک برنامه قدرتمند طراحی کرده است که برای استفاده روزانه بازیکنان را تشویق می‌کند. این بازی با تطبیق فعالیت‌های دنیای واقعی با گیم پلی دیجیتال، و دستاوردها، باعث ایجاد عادات سالم می‌شود. STEPN با انجام این کار مخاطبان زیادی را برای تناسب اندام به دنیای وب 3 Metaverse جذب کرده است.
چگونه STEPN (GMT) بخریم؟
برای خرید STEPN، باید صرافی‌هایی را بررسی کنید که از رمز GMT پشتیبانی می‌کنند. به عنوان مثال، Coinbase هنوز به کاربران خود اجازه خرید STEPN را نمی‌دهد، در حالی که Binance چنین شرایطی در اختیار کاربران قرار می‌دهد. برای خرید STEPN مراحل زیر را با صرافی Binance دنبال کنید:
اپلیکیشن Binance را دانلود کنید یا به وبسایت آن بروید تا یک حساب کاربری رایگان ایجاد کنید.
پس از تایید هویت، حساب خود را با استفاده از کارت اعتباری، سپرده بانکی یا کانال‌های پرداخت شخص ثالث مانند Simplex، GEO Pay و غیره تامین کنید.
یک نوار پیمایش(navigation) پیدا کنید و STEPN (GMT) یا جفت‌های معاملاتی را با STEPN (GMT) جستجو کنید و مقدار توکن‌های GMT که می‌خواهید بخرید را وارد کنید.
STEPN (GMT) خود را با استفاده از کیف پول‌های انتخابی خود ذخیره کنید.
نتیجه گیری
برنامه‌های بسیاری در حال حاظر برای تناسب اندام وجود دارند و استارتاپ‌هایی مانند: Ergatta، Aviron، Zwift و Playpulse میلیون‌ها نفر را جمع آوری کرده‌اند. بازی STEPN دارای یک سیستم توکن دوگانه، یک توکن بازی، توکن ساتوشی سبز (GST) و یک توکن حاکمیتی، توکن گرین متاورس (GMT) است. علاوه بر این، محققان ثابت کرده‌اند که بازی‌سازی فعالیت بدنی منجر به تغییرات مثبتی می‌شود که می‌تواند سلامت بیماران را در درازمدت بهبود بخشد. STEPN از طریق جوایز درون بازی، ارتقا سطح بازی، کفش‌های ورزشی سفارشی ، انرژی روزانه و موارد دیگر، فقط و فقط براساس حرکات بازی می‌کند.
در سال های اخیر، دنیای محاسبات با مشکلات زیادی روبرو بوده است. آینده پژوهان و فناوران آشکارا نگران سرنوشت رایانه‌هایی هستند که با CPU و GPU کار می کنند. مطالعات جدید نشان می‌دهد که یک رایانه کاملا متفاوت ممکن است رهبری این حوزه را بر عهده بگیرد: کامپیوتر فوتونیک وارد می‌شود. آینده درخشان است. پردازنده‌های فوتونیک نوید سرعت محاسباتی فوق‌العاده‌ای را با مصرف کمترین انرژی می‌دهند و میتوانند یادگیری ماشینی را متحول کنند.
کامپیوتر فوتونیک چیست؟
فوتونیک یک سیستم کامپیوتری است که محاسبات را با سرعت فوق العاده‌ای با استفاده از پالس‌های نوری و با مصرف انرژی بسیار کمتر انجام می‌دهد. این فناوری می‌تواند یادگیری ماشین را متحول کند. اگر این پردازنده‌ها به صورت انبوه تولید شوند، پتانسیل ایجاد انقلابی بزرگ در صنعت یادگیری ماشینی و وظایف محاسباتی را خواهد داشت. درحال حاظر، این کامپیوتر فوتونیک بسیار جذاب به نظر می‌رسند و در آستانه ورود به بازار هستند. این کامپیوترها میتوانند اوضاع را به شدت تغییر دهند. ایده رایانه‌های فوتونیکی ایده جدیدی نیست و ضرب‌های ماتریس نوری برای اولین بار در دهه 1970 دلیلی برای اثبات آن است. با این حال، هنوز موانع بسیاری برای آن‌ها در سطح عملی وجود دارد که باید حل شود.
کامپیوتر فوتونیک چه کمکی به انسان می‌کند؟
استفاده از فوتون‌ها یک انتخاب خوب برای سرعت بخشیدن به کارهاست. کابل‌های فیبر نوری نسبت به سیم‌های آلومینیومی یا مسی برای دنیای مدرن و ارتباطات با داده‌های دیجیتال برتری دارند. در مقایسه با سیم کشی فلزی، آن‌ها میتوانند اطلاعات بیشتری را سریع‌تر و بدون تخریب سیگنال‌ها منتقل کنند.
حتی اگر در حال حاضر برخی از دیتاسنترها از کابل‌های نوری برای انتقال سریع داده‌ها استفاده می‌کنند، باز هم انتقال داده‌ها از نقطه A به B با قرار دادن خطوط فیبر نوری روی یک تراشه که امکان پردازش ماتریسی را فراهم می‌کند، کاملا متفاوت است. رایان هامرلی در مقاله IEEE Spectrum، پرونده تراشه‌های فوتونیکی را همراه با پیشنهادهایی برای حل مسائل کلیدی آن مطرح کرد.
تفاوت پردازنده‌های سنتی و کامپیوتر فوتونیک
اولین و مهم‌ترین روشی که پردازنده‌های سنتی با آن کار می‌کنند، مبتنی بر ترانزیستور غیر خطی است. هامرلی می‌گوید: «غیرخطی بودن چیزی است که به ترانزیستورها اجازه می‌دهد روشن و خاموش شوند و آن‌ها را به گیت تبدیل می‌کند. در سوی دیگر، فوتون‌ها از معادلات ماکسول خطی پیروی می‌کنند، به این معنی که خروجی یک دستگاه نوری معمولا متناسب با ورودی‌های آن است. راه حل این است که از خطی بودن دستگاه‌های نوری برای انجام چیزی که یادگیری عمیق بیشتر به آن متکی است استفاده کنید.
مزایای سیستم کامپیوتر فوتونیک
مزایای بالقوه کارکرد چنین سیستمی می‌تواند بسیار زیاد باشد. با فناوری های موجود عصر حاضر، ادعاهایی مبنی بر این که محاسبات شبکه‌های عصبی هزاران بار بهتر از سیستم‌های فعلی هستند نیز مطرح می‌شود. هامرلی اعتراف می‌کند که هنوز موانع بزرگی وجود دارد که باید بر آن‌ها غلبه کرد. او می‌گوید شاید دست یافتن به شبکه‌های عصبی فراتر از دقت 10 بیتی امکان پذیر نباشد. اگرچه در حال حاضر سیستم‌های 8 بیتی وجود دارند، اما برای اینکه واقعا کارها را پیش ببرند به دقت بسیار بیشتری نیاز است.
پس از آن، مشکل قرار دادن اجزای نوری بر روی تراشه‌ها وجود دارد. این ابزار نوری نه تنها فضای بسیار بیشتری را نسبت به ترانزیستورها اشغال می‌کنند، بلکه نمی‌توان آن‌ها را در جایی نزدیک به تراشه قرار داد و این یک مشکل نسبتا بزرگ ایجاد می‌کند. اگرچه چالش‌هایی که با آن روبه‌رو می‌شویم هنوز بسیار زیاد است اما مزایای این فناوری می‌تواند پیشرفت‌هایی را به ارمغان بیاورد.
تراشه Lightmatter Envise
با تمام آنچه گفته شد، در حال حاضر تعدادی از شرکت‌ها در حال توسعه پردازنده‌ها و شتاب‌دهنده‌های فوتونیکی هستند، از جمله استارت‌آپ‌های MIT Lightmatter و Lightelligence. شرکت‌هایی مانند این‌ها همراه با پردازنده Etile و Luminous، رویکردهای متفاوتی را برای حل مشکلات فعلی ارائه می‌دهند. در واقع Lightmatter در نظر دارد در اواخر امسال یک برد شتاب دهنده نوری به بازار عرضه کند.
Lightmatter ادعا می‌کند که تراشه فوتونیکی آن به نام Envise، پنج برابر سریع‌تر از پردازنده گرافیکی Nvidia A100 Tensor Core است و در برخی از قدرتمندترین دیتا سنترهای جهان قرار دارد. همچنین ادعا می‌کند که چگالی محاسباتی آن چندین برابر بیشتر از Nvidia DGX-A100 است. سیستم Blade این شرکت که شامل 16 تراشه Envise در پیکربندی سرور 4-U است، ظاهرا تنها 3 کیلو وات انرژی مصرف می‌کند!
این شرکت در اوایل سال جاری، 80 میلیون دلار برای کمک به عرضه تراشه خود به بازار جمع‌آوری کرد و اولیویا نوتبوهم، مدیر عامل سابق Dropbox نیز به هیئت مدیره این شرکت ملحق شد.
هدف تراشه Lightmatter Envise چیست؟هدف این تراشه بهبود است؛ از وسایل نقلیه خودران گرفته تا پردازش زبان و توسعه دارویی. ادعای بزرگی است، اما به نظر می‌رسد Lightmatter یک محصول واقعی دارد که به جای یک آزمایشگاه فناوری یا مقاله علمی کار می‌کند. نیاز به حل مسائلی مانند: مصرف برق و انتشار CO2 می‌تواند محرک‌های قدرتمندی در این “مسابقه فضایی” باشد؛ زیرا این موضوع تقریبا در صدر اخبار فناوری جهان قرار دارد. همانطور که با فراگیر شدن یادگیری ماشینی تقاضای محاسباتی افزایش می‌یابد، تقاضا برای جبران اثرات زیست محیطی نیز بیشتر می‌شود.
کامپیوتر کوانتومی فوتونیککامپیوتر فوتونیک با اتصالات واحدهای محاسباتی (کیوبیت) خود به سرعت محاسبات بالاتری نسبت به کامپیوترهای کلاسیک دست می‌یابند. دقیقا در این مقیاس است که رویکرد فوتونیک، که از ذرات نور (فوتون‌ها) به عنوان کیوبیت استفاده می‌کند، مزایای بسیار زیادی را به همراه خواهد داشت. این به این دلیل است که توابع مورد نیاز برای عملیات محاسباتی را می‌توان با استفاده از فرآیندهای پیچیده ساخت نیمه هادی بر روی یک تراشه تولید کرد.
Fraunhofer IPMS در حال انجام تحقیقاتی بر روی یک کامپیوتر فوتونیک است. هدف این پروژه ارائه مزیتی برای محاسبه برنامه‌های کاربردی مرتبط با صنعت می‌باشد. بهینه‌سازی زمان‌بندی در فرودگاه‌ها در صورت تاخیرهای پیش‌بینی نشده مثال بارزی از این فناوری‌ست. برای این کار، کنسرسیوم متشکل از تحقیقات دانشگاهی، استارت‌آپ‌ها و صنایع در حال توسعه یک محاسبات فوتونیکی جدید هستند که یک کامپیوتر کوانتومی با حداکثر 100 کیوبیت را در طول پروژه فعال می‌کند.
این پروژه بر اساس روشی که برای ساخت تراشه‌های کامپیوتری کوانتومی بسیار قدرتمند توسعه یافته بود، انجام می‌شود. فرآیند تراشه کامپیوتر فوتونیک با ایجاد کانال‌های نوری بر روی تراشه‌های سیلیکونی، قادر به انتقال، کنترل و نظارت بر کوانتوم‌ها می‌باشد. این فناوری جدید در تراشه‌ها در آینده میتوانند در رایانه‌های معمولی نیز استفاده شوند. طراحی یکپارچه بر اساس فرآیندهای تولید تراشه‌های نیمه هادی نوید توسعه بیشتر از 100 کیوبیت را می‌دهد. متناسب با این معماری جدید، الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده برای محاسبات کوانتومی در طول پروژه توسعه داده می‌شوند و از طریق اتصال ابری در دسترس عموم قرار خواهند گرفت.
پردازنده‌های نوری فوریه
تبدیل فوریه گسسته یکی از ابزارهای قدرتمند در پردازش سیگنال دیجیتال است که با استفاده از آن می‌توان طیف سیگنالی را با طول متناهی را به دست آورد. بسیاری از محاسبات، به ویژه در کاربردهای علمی، به استفاده از تبدیل فوریه گسسته دو بعدی (DFT) نیاز دارند. اگرچه فناوری‌های مدرن GPU معمولا محاسبات با سرعت بالا را امکان‌پذیر می‌کنند، اما در عین حال تکنیک‌هایی توسعه یافته‌اند که میتوانند با استفاده از خاصیت تبدیل طبیعی فوریه لنزها، تبدیل فوریه پیوسته را به صورت نوری انجام دهند.
ورودی با استفاده از یک مدولاتور نور فضایی کریستال مایع کدگذاری می‌شود و نتیجه با استفاده از سنسور تصویر معمولی CMOS یا CCD اندازه گیری می‌شود. چنین معماری‌های نوری میتوانند مقیاس‌بندی برتری از پیچیدگی محاسباتی را به دلیل ماهیت بسیار به هم پیوسته انتشار نوری ارائه دهند و برای حل معادلات حرارتی دوبعدی استفاده شده‌اند.
نتیجه گیری
Fraunhofer IPMS در حال توسعه و کنترل یکپارچه اجزای اپتوالکترونیکی کامپیوتر فوتونیک است و توسعه دهندگان این پروژه قصد دارند به زودی نمونه اولیه این فناوری جدید را ارائه کنند. علاوه بر این، حداکثر ظرف پنج سال آینده یک تراشه کامپیوتری کوانتومی با قابلیت انجام محاسبات در مقیاس بزرگ تر ساخته خواهد شد.
پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی، علوم رایانه و هوش مصنوعی است که به تعامل بین رایانه‌ها و زبان انسان برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها اشاره دارد. برای درک زبان انسانی، نه تنها کلمات، بلکه مفاهیم و نحوه پیوند آن‌ها با یکدیگر نیز بسیار اهمیت دارد. علیرغم این که زبان یکی از ساده‌ترین مهارت‌ها برای یادگیری ذهن انسان است. اما ابهام زبان همان چیزی است که پردازش زبان طبیعی را برای کامپیوترها بسیار دشوار می‌کند. این فناوری اطلاعات را به طور دقیق استخراج می‌کند سپس دسته بندی و سازماندهی آن‌ها را به طور کامل انجام می‌دهد. چالش‌های پردازش زبان طبیعی بیشتر شامل تشخیص گفتار، درک و تولید زبان طبیعی است. NLP در تلاش است تا بتواند متن یا داده‌های صوتی را درک کند و به آن‌ها پاسخ دهد.
پردازش زبان طبیعی یعنی چه؟
NLP یکی از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. این فناوری توانایی درک متن و کلمات را به همان روشی که در انسان وجود دارد، به رایانه‌ها یاد می‌دهد. در حقیقت، رشته تحصیلی که بر تعاملات بین زبان انسان و رایانه متمرکز است، پردازش زبان طبیعی یا به اختصار NLP نامیده می‌شود. این رشته در دسته علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، و زبان شناسی محاسباتی قرار دارد.
NLP زبان‌شناسی محاسباتی، مدل‌سازی مبتنی بر قواعد زبان انسانی را با مدل‌های آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. این فناوری‌ها در کنار هم، رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا زبان انسان را به صورت متن یا داده‌های صوتی پردازش کنند و معنای کامل آن را کاملا با هدف و احساسات گوینده یا نویسنده «درک» کنند.
پردازش زبان طبیعی NLP این قابلیت را دارد که یک متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند و همچنین می‌تواند دستورات گفتاری را کدگشایی کند و پردازش متن‌های زیاد را با سرعت بالا انجام دهد. کاربران با استفاده از پردازش زبان طبیعی NLP به سیستم‌های GPS، دستیارهای دیجیتال، نرم‌افزار تبدیل گفتار به متن، چت ربات‌های خدمات مشتری و سایر امکانات دسترسی خواهند داشت. بنابراین، NLP نقش رو به رشدی در سازمان ایفا می‌کند که به ساده‌سازی عملیات تجاری، افزایش بهره‌وری کارکنان و ساده‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار کمک می‌کند.
NLP چه وظایفی دارد؟
زبان انسان مملو از ابهامات می‌باشد و نوشتن نرم افزاری که دقیقا معنای متن یا داده‌های صوتی را تشخیص دهد بسیار دشوار است. ارایه‌ها، استعاره‌ها، کنایه‌ها، آواها، اصطلاحات، قواعد کاربردی در ساختار جملات فقط کمی از پیچیدگی‌های زبان انسان را نشان می‌دهد. به همین دلیل یادگیری آن برای ماشین‌ها تا سال‌ها طول می‌کشد! اما برنامه نویسان در تلاشند تا برنامه‌های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را ارائه می‌دهند.
تشخیص گفتار به متن: ابزار تشخیص گفتار به متن داده‌های صوتی را به داده‌های متنی تبدیل می‌کند. سیستم تشخیص گفتار برای هر برنامه‌ای که دستورات صوتی را دنبال می‌کند یا به سوالات گفتاری پاسخ می‌دهد، لازم است.
تجزیه و تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل احساسات سعی می‌کند نگرش‌های ذهنی، احساسات، کلیدی، سردرگمی و سوء ظن را در متن تشخیص دهد.
موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی NLP
پردازش زبان طبیعی، نیروی محرکه هوش ماشینی است که در دنیای واقعی مدرن کاربرد بسیاری دارد. در این قسمت به چند نمونه اشاره می‌کنیم:
تشخیص اسپم
ممکن است تشخیص اسپم به عنوان یک راهکار NLP به نظر نرسد، اما فناوری تشخیص اسپم متن را برای اسکن ایمیل‌ها بررسی می‌کند. به همین ترتیب، زبانی که اغلب نشان دهنده اسپم یا فیشینگ است پیدا خواهد شد. این عناصر تهدید کننده شامل استفاده بیش از حد از اصطلاحات مالی، جملات تهدیدآمیز، نام برندها با املای اشتباه و غیره هستند.
ترجمه ماشینی
Google Translate نمونه‌ای از فناوری NLP می‌باشد که در همه‌ی مکان‌ها در دسترس است. این ترجمه ماشینی واقعا مفید و کاربردی است و در واقع چیزی بیش از جایگزینی ساده کلمات یک زبان با زبان دیگر می‌باشد. ترجمه موثر ترجمه‌ای است که معنی و لحن زبان ورودی را به دقت دریافت کند و آن را به متنی با همان معنا و تاثیر در زبان خروجی ترجمه کند. ابزارهای ترجمه ماشینی از نظر دقت پیشرفت خوبی داشته اند. یک راه عالی برای آزمایش ابزارهای ترجمه ماشینی، ترجمه متن به یک زبان و سپس بازگشت همان متن به زبان اصلی است.
عوامل مجازی و ربات‌های گفت و گو
برنامه‌های مجازی مانند: سیری اپل و الکسای آمازون از سیستم ترجمه برای تشخیص الگوهای دستورات صوتی و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کنند. سیری siriیک دستیار هوشمند است که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. این نرم افزار کاربردی در iOS وجود دارد.
بهترین این برنامه‌ها سرنخ‌های متنی در مورد درخواست‌های انسانی را تشخیص دهند و از آن‌ها برای ارائه پاسخ‌ها یا گزینه‌های بهتر در طول زمان استفاده کنند. پیشرفت بعدی برای این برنامه‌ها پاسخگویی به سؤالات است، توانایی پاسخگویی به سؤالات ما با جواب‌های مرتبط و مفید است.
تجزیه و تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی
NLP به یک ابزار تجاری و ضروری برای کشف بینش داده‌های پنهان، از کانال‌های رسانه‌های اجتماعی تبدیل شده است. تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند زبان مورد استفاده در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌ها، بررسی‌ها است و موارد دیگر را برای استخراج نگرش‌ها و احساسات در پاسخ به محصولات، تبلیغات و رویدادها تجزیه و تحلیل کند.
خلاصه‌سازی متن
خلاصه‌سازی متن از تکنیک‌های NLP برای هضم حجم عظیمی از متن دیجیتالی و ایجاد خلاصه‌ها و همچنین خلاصه‌هایی برای نمایه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی پژوهشی یا خوانندگان پرمشغله‌ای که وقت خواندن متن کامل را ندارند، استفاده می‌کند.
ابزارها و رویکردهای پردازش زبان طبیعی NLP
Python and the Natural Language Toolkit (NLTK)
زبان برنامه نویسی پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای انجام وضایف خاصNLP فراهم می‌کند. بسیاری از این موارد در Natural Language Toolkit یا NLTK، مجموعه‌ای open source از کتابخانه‌ها، برنامه‌ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه‌های NLP یافت می‌شوند.
NLTK شامل کتابخانه‌هایی برای بسیاری از وظایف NLP ذکر شده در قسمت بالا، به علاوه کتابخانه‌هایی برای وظایف فرعی، مانند تجزیه جملات، تقسیم‌بندی کلمات، ریشه‌گذاری و واژه‌سازی و نشانه‌سازی (برای شکستن عبارات، جملات، پاراگراف‌ها) است. همچنین شامل کتابخانه‌هایی برای پیاده‌سازی، قابلیت‌هایی مانند: استدلال معنایی، توانایی رسیدن به نتایج منطقی بر اساس حقایق استخراج‌شده از متن است.
NLP آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
NLP آماری را وارد می‌کند که بتواند الگوریتم‌های کامپیوتری را با مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب کند. تا به طور خودکار عناصر متن و داده‌های صوتی را استخراج، طبقه بندی و برچسب گذاری کند. و سپس احتمال آماری را به هر معنای احتمالی آن عناصر اختصاص دهد.
امروزه مدل‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) سیستم‌های NLP را قادر می‌سازند که در حین کار، «یاد بگیرند» و معنای دقیق‌تری را از حجم عظیمی از متن خام، بدون ساختار، بدون برچسب و مجموعه داده‌های صوتی استخراج کنند.
نحوه کارکرد پردازش زبان‌های طبیعی NLP چگونه است؟
NLP کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان طبیعی را مانند انسان درک کنند. چه زبان گفتاری باشد چه زبان نوشتاری، پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی برای دریافت ورودی‌های دنیای واقعی، پردازش آن و درک آن به گونه‌ای استفاده می‌کند که کامپیوتر بتواند آن را بفهمد.
همانطور که انسان‌ها حسگرهای مختلفی دارند مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن کامپیوترها هم برنامه‌های برای خواندن و میکروفون‌های برای جمع آوری صدا دارند. همانطور که انسان‌ها برای پردازش این ورودی مغز دارند، کامپیوترها نیز برنامه‌ای برای پردازش ورودی‌های مربوطه خود دارند. در مرحله‌ای از پردازش، ورودی به کدی تبدیل می‌شود که کامپیوتر می‌تواند آن را درک کند.
مزایای پردازش زبان طبیعی
مزیت اصلی NLP این است که نحوه ارتباط انسان و کامپیوتر با یکدیگر را بهبود می‌بخشد. مستقیم‌ترین راه برای دستکاری کامپیوتر از طریق کد زبان کامپیوتر است. با قادر ساختن رایانه‌ها به درک زبان انسان، تعامل با رایانه برای انسان بسیار شهودی‌تر می‌شود.
مزایای دیگر عبارتند از:
بهبود دقت و کارایی اسناد
توانایی ایجاد خودکار خلاصه‌ای قابل خواندن از یک متن اصلی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر.
برای دستیاران شخصی مانند الکسا مفید است، زیرا آن را قادر به درک کلمات گفتاری می‌کند.
سازمان را قادر می‌سازد تا از چت بات‌ها برای پشتیبانی مشتری استفاده کند.
آسان‌تر برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات، بینش‌های پیشرفته‌ای را از تجزیه و تحلیل‌ها ارائه می‌دهد که قبلا به دلیل حجم داده‌ها غیرقابل دسترسی بودند.
نتیجه گیری
پردازش زبان طبیعی (NLP) توانایی یک برنامه کامپیوتری برای درک زبان انسان به همان صورتی که گفته و نوشته می‌شود، به عنوان زبان طبیعی شناخته شده است. پردازش زبان طبیعی یکی از اجزای هوش مصنوعی (AI) می‌باشد. NLP بیش از 50 سال است که وجود دارد و ریشه در زمینه‌ی زبان شناسی دارد. NLP برای تجزیه و تحلیل متن استفاده می‌شود و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا نحوه صحبت انسان‌ها را درک کنند. این تعامل انسان و رایانه، برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی مانند خلاصه‌سازی خودکار متن، تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج موضوع، ریشه‌یابی و غیره را ممکن می‌سازد. NLP معمولا برای ترجمه ماشینی و پاسخگویی خودکار به سوالات استفاده می‌شود.