دسته: اموزش

کوالکام با معارفه و انتشار کردن خبر اراعه نسل تازه‌ای از تراشه‌های هوش مصنوعی خود، گامی بزرگ در رقابت با غول‌های این حوزه همچون انویدیا و AMD برداشت. این خبر قیمت سهام شرکت را ۱۱ درصد افزایش داد.

خبر اراعه تراشه‌های هوش مصنوعی کوالکام جهت رشد ۱۱ درصدی قیمت سهام شرکت شد و نشان داد کوالکام در مسیر گسترش فعالیت خود فراتر از بازار تلفن‌های همراه و تجهیزات بی‌سیم حرکت می‌کند. به نقل از CNBC، انویدیا اکنون با سهم ۹۰ درصدی، قوت مطلق در این صنعت به‌شمار می‌رود و AMD در جایگاه دوم قرار دارد.

رشد دیدنی سهام کوالکام در پی معارفه تراشه‌های تازه هوش مصنوعی

کوالکام اظهار کرده که دو تراشه تازه خود یعنی AI200 که در سال ۲۰۲۶ اراعه می‌بشود و AI250 که برای سال ۲۰۲۷ برنامه‌ریزی شده، قادر خواهند می بود در سیستم‌هایی با خنک‌کننده مایع در یک رک کامل مورد منفعت گیری قرار گیرند. این تراشه‌ها بر پایه فناوری Hexagon Neural Processing Unit گسترش یافته‌اند؛ یعنی همان فناوری‌ که در پردازنده‌های موبایل کوالکام برای اجرای قابلیت‌های هوش مصنوعی به‌کار می‌رود.

تراشه‌های تازه کوالکام برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، نه برای آموزش آنها. تمرکز مهم این شرکت بر قسمت استنتاج (Inference) است تا بتواند نیاز شرکت‌هایی همانند گوگل، مایکروسافت، آمازون و OpenAI را که درحال گسترش شتاب‌دهنده‌های اختصاصی خود می باشند، برآورده کند.

کوالکام ادعا می‌کند سیستم‌های رک این شرکت با مصرف ۱۶۰ کیلووات انرژی، منفعت‌وری بالایی اراعه خواهند داد و از نظر هزینه عملیاتی مقرون‌به‌صرفه‌تر از برخی سیستم‌های GPU انویدیا می باشند.

این چنین تراشه‌های کوالکام از ۷۶۸ گیگابایت حافظه رم حمایتمی‌کنند که ظرفیت بیشتری نسبت به مدل‌های جاری انویدیا و AMD است. این شرکت تصمیم دارد اجزای گوناگون تراشه‌های خود از جمله CPU و پردازنده‌های AI را به‌صورت جداگانه نیز اراعه کند تا مشتریان بتوانند سیستم‌های خود را سفارشی طراحی کنند. در همین جهت، شرکت سعودی Humain تحت مالکیت صندوق اندوخته‌گذاری عمومی عربستان، همکاری خود با کوالکام را برای گسترش مراکز داده مبتنی بر تراشه‌های AI200 و AI250 اغاز کرده است. این همکاری گامی مهم در مسیر گسترش وجود جهانی کوالکام در عرصه پردازش هوش مصنوعی به‌شمار می‌آید.

به‌حرف های «دورگا مالادی»، مدیرکل قسمت دیتاسنتر و فناوری‌های لبه کوالکام، این شرکت بعد از اثبات توانمندیهای خود در دیگر حوزه‌ها، اکنون آماده است تا داخل سطح بالاتری از رقابت در مراکز داده بشود. او پافشاری کرد که ورود کوالکام به این بازار، رقابت تازه‌ای را در یکی از سریع‌ترین صنایع درحال‌رشد جهان رقم می‌زند. بر پایه برآورد McKinsey، تا سال ۲۰۳۰ نزدیک به ۶.۷ تریلیون دلار اندوخته برای گسترش مراکز داده، به‌اختصاصی آنهایی که مبتنی بر تراشه‌های هوش مصنوعی می باشند، هزینه خواهد شد.

منبع های معتبر قبول کرده‌اند که سامسونگ تصمیم دارد گوشی تاشو سه‌تکه خود موسوم به Galaxy TriFold را تنها در چند بازار منتخب اراعه کند و برخلاف انتظار، این دستگاه در تعداد بسیاری از کشورها از جمله آمریکا و اروپا در دسترس نخواهد می بود. به حرف های منبع مشهور، «ایوان بلس»، برنامه اراعه شامل کشورهایی چون کره‌جنوبی، چین، تایوان، سنگاپور و به گمان زیادً امارات متحده عربی است. این تصمیم، تعداد بسیاری از بازارهای بزرگ را از دسترسی به نخستین گوشی سه‌تکه سامسونگ محروم می‌کند.

اراعه محدود گوشی تاشو سه‌تکه Galaxy TriFold سامسونگ

گزارش‌های تازه شایعه ها قبلی درمورد بازدید گمان اراعه Galaxy TriFold در آمریکا را بی‌اعتبار می‌کند. بااین‌حال، تصمیم تازه سامسونگ با سابقه این شرکت در محافظه‌کاری حوالی فناوری‌های نو هم‌خوانی دارد. سامسونگ طبق معمولً ابتدا محصولات نوآورانه خود را در بازارهای محدود آزمایش می‌کند تا پیش از اراعه جهانی، عکس العمل کاربران را بسنجد همان گونه که مدل گلکسی زد فولد ۶ SE را ابتدا فقط در کره‌جنوبی و چین معارفه کرد.

حرف های می‌بشود گوشی تاشو سه‌تکه Galaxy TriFold فعلاً به‌صورت محدود و با نزدیک به ۵۰ هزار دستگاه تشکیل می‌بشود. این تصمیم مشخص می کند سامسونگ تا این مدت نسبت‌ به استقبال عمومی از این چنین فرم‌فاکتور پیچیده‌ای یقین نیست. شرکت زمان‌ها است آماده اغاز تشکیل بوده اما نگرانی درمورد مقدار تقاضا در بازار جهت تعویق در اراعه شده است.

بر پایه گزارش بلومبرگ، سامسونگ تصمیم دارد این گوشی را تا چند روز دیگر در اجلاس APEC معارفه کند. حرف های می‌بشود دستگاه با نام احتمالی گلکسی G فولد یا مولتی فولد ۷ به نمایش گذاشته می‌بشود، اما امکان لمس مستقیم آن وجود نخواهد داشت. اراعه عمومی نیز برای اواخر سال جاری میلادی برنامه‌ریزی شده است.

قیمت تقریبی این مدل نیز یکی از دلایل مهم محدودیت اراعه است؛ حرف های می‌بشود قیمتی در نزدیک به 3 هزار دلار برای گوشی سه‌تکه سامسونگ در نظر گرفته شده که رقم بالایی برای یک گوشی هوشمند است. این محصول دو لولا دارد و در حالت باز، توانایی‌ای همانند به تبلت‌های بزرگ اراعه می‌دهد، توانایی‌ای متفاوت از سری گلکسی زد فولد که تنها از یک نقطه تا می‌بشود. از این‌رو TriFold می‌تواند بزرگ‌ترین تحول در مسیر تلفنهای تاشوی سامسونگ از سال ۲۰۱۹ باشد.

بااین‌حال، تعداد بسیاری از کاربران علاقه‌مند به فناوری امکان پذیر از این تصمیم نومید شوند. باتوجه‌به پیچیدگی طراحی سه‌تکه، بلس معتقد است اراعه محدود تصمیمی هوشمندانه است؛ چون نسل اول این چنین دستگاه‌هایی طبق معمولً با مشکلات فنی همراه است و سامسونگ ترجیح داده ابتدا عکس العمل بازار را بسنجد.

جنرال موتورز با یک معماری محاسباتی متمرکز تازه، که سیستم‌های الکتریکی و نرم‌افزار را در خودروهای برقی و بنزینی یکپارچه می‌کند، درحال منقلب کردن صنعت ماشین است. این فناوری که قرار است در سال ۲۰۲۸ با کادیلاک اسکالید IQ معارفه بشود، با مقصد ساده‌سازی الکترونیک ماشین، افت پیچیدگی و بهبود کارکرد صرف‌نظر از نوع پیشرانه، گسترش یافته است.

در طول تاریخ، الکترونیک ماشین به طور جداگانه تکامل یافته است. سیستم‌های گوناگون برای عملکردهایی همانند ترمز، کنترل تهویه، سرگرمی و ایمنی زیاد تر توسط فراهم‌کنندگان گوناگون با سازگاری پایین ساخته خواهد شد. معماری تازه جنرال موتورز این رویکرد جداگانه را با یک سیستم منطقه‌ای، شبیه خودروهای برقی مدرن همانند تسلا و ریویان، جانشین می‌کند. این فناوری، چندین ماژول را در واحدهای محاسباتی کمتر و پرقدرت ادغام می‌کند و به‌روزرسانی‌های سریع تر، تشخیص بهتر و تشکیل کارآمدتر را مقدور می‌سازد.

چطور جنرال موتورز صنعت خودروهای برقی و بنزینی را یکپارچه می‌کند؟

این معماری شامل یک کامپیوتر مرکزی خنک‌شونده با مایع است که جانشین ۱۲ ماژول سنتی، یک ماژول اتصال برای عملکردهای بی‌سیم و سه تجمیع‌کننده با ماموریت تحکیم داده‌های حسگرها می‌بشود. این طراحی نیاز به جعبه فیوزهای سنتی را از بین می‌برد، تعمیر و نگهداری را ساده می‌کند و به طور بالقوه هزینه‌ها را افت می‌دهد.

یکی از چالش‌ها، تطبیق این فناوری با خودروهای درون‌سوز، به اختصاصی خنک کردن کامپیوتر مرکزی بدون دسترسی به سیستم‌های خنک‌کننده باتری خودروهای برقی است. با وجود این، جنرال موتورز تصمیم دارد این معماری را در کل خط تشکیل خود بدون نیاز به طراحی مجدد پیاده‌سازی کند.

از دیدگاه مصرف‌کننده، مزایای این فناوری قابل دقت است. خودروها به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری بیشتری دریافت می‌کنند، از امکانات خودران پیشرفته حمایتمی‌کنند و گزینه‌های اتصال و سرگرمی بهتری اراعه خواهند داد. جنرال موتورز آینده‌ای را فکر می‌کند که در آن خودروها هوشمندتر و پاسخگوتر و نگهداری از آن‌ها آسان‌تر است.

این استراتژی این چنین جاه‌طلبی‌های گسترده‌تر جنرال موتورز در عرصه هوش مصنوعی، رباتیک و خودروهای خودران را بازتاب می‌کند. گسترش خودروهای برقی با موانعی همانند هزینه‌های بالای تشکیل باتری و افت تخفیف‌های دولتی مواجه شده است. اکنون معماری جنرال موتورز به آن اجازه می‌دهد تا نوآوری شبیه خودروهای برقی را به مدل‌های بنزینی بیاورد. این نوآوری ضمانت می‌کند که پیشرفت فناوری در سراسر خط تشکیل آن ادامه می‌یابد.

در نهایت، معماری محاسباتی متمرکز جنرال موتورز نشان‌دهنده تحول قابل توجهی در فلسفه طراحی ماشین است. با استانداردسازی این سیستم در انواع پیشرانه‌ها، جنرال موتورز تصمیم اراعه خودروهای هوشمندتر و کارآمدتر را دارد، در حالی که عرصه را برای آینده‌ای تحت سلطه خودروهای نرم‌افزارمحور فراهم می‌کند.

نمایندگان مجلس در راستای بازدید «مطرح ملی گسترش هوش مصنوعی»، ماده سه آن را تصویب کردند. براین مبنا، سازمان ملی هوش مصنوعی ذیل ریاست جمهوری و به گفتن یک سازمان جدا گانه فعالیت خواهد کرد. 

رئیس این سازمان با حکم رئیس جمهور تعیین می‌بشود و اساسنامه آن باید با همکاری معاونت علمی، سازمان اداری و استخدامی سرزمین، سازمان برنامه و بودجه سرزمین، وزارت علوم، وزارت بهداشت و وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات تدوین و به تصویب هیئت وزیران برسد.

یادآور می‌بشود در دولت قبل، «سازمان ملی هوش مصنوعی ایران» راه اندازی و در دولت جاری نیز منحل شد.

زبان یکی از با اهمیت ترین ابزارهای ارتباطی انسان‌ها است و مدام تلاش شده تا ماشین‌ها نیز بتوانند زبان ما را فهمیدن کنند. پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد متن و گفتار انسانی را تجزیه، تحلیل و حتی تشکیل کنند. از موتورهای جستجو گرفته تا دستیارهای هوشمند همانند Siri و ChatGPT، همه انها بر پایه تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی کار می‌کنند. در این مقاله به‌طور کامل بازدید می‌کنیم که پردازش زبان طبیعی چیست، چه الگوریتم‌ها و مفاهیمی در آن به کار می‌رود و چه کاربردهایی در صنایع گوناگون دارد.

---

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing (NLP) ترکیبی از علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و زبان‌شناسی محاسباتی است که مقصد آن آموزش به کامپیوترها برای فهمیدن و منفعت گیری از زبان انسانی است. در واقع، NLP همان پلی است که ربط بین زبان انسان و زبان ماشین را برقرار می‌کند.

هنگامی انسان‌ها با یکدیگر سخن بگویید یا مکاتبه می‌کنند، به‌طور ناخودآگاه از قواعد دستوری، معناشناسی و حتی لحن منفعت گیری می‌کنند. اما ماشین‌ها زبان ما را به شکل داده‌های خام می‌بینند. پردازش زبان طبیعی تلاش می‌کند این فاصله را پر کند تا رایانه بتواند متون و گفتار انسانی را نه‌تنها بخواند، بلکه مفهوم آن را نیز بفهمد و جواب مناسب اراعه دهد.

به‌طور خلاصه، NLP مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد کارهایی همانند ترجمه خودکار متن، شناسایی احساسات، تشکیل محتوای متنی، جواب‌گویی به سؤالات و حتی تشخیص گفتار را انجام بدهند. امروزه تعداد بسیاری از سرویس‌های هوشمند همانند موتورهای جستجو، چت‌بات‌ها، سیستم‌های حمایتمشتری، و ابزارهای تحلیل شبکه‌های اجتماعی، از پردازش زبان طبیعی منفعت می‌برند.

نظر مطالعه: هوش مصنوعی چیست؟

دو رکن مهم در پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی بر پایه دو رکن مهم بنا شده است که در کنار هم به ماشین‌ها پشتیبانی می‌کنند زبان انسان را فهمیدن کرده و تشکیل کنند. این دو رکن عبارت‌اند از فهمیدن زبان طبیعی (NLU) و تشکیل زبان طبیعی (NLG).

فهمیدن زبان طبیعی (NLU)

فهمیدن زبان طبیعی یا (NLU) Natural Language Understanding مسئول قسمت «فهمیدن» است. این قسمت به سیستم پشتیبانی می‌کند متن یا گفتار ورودی را تجزیه و تحلیل کرده و معنی، ساختار دستوری، موجودیت‌های مهم و روابط بین کلمات را تشخیص دهد. برای مثال، هنگامی شما در یک موتور جستجو عبارت «رستوران‌های نزدیک من» را داخل می‌کنید، NLU تشخیص می‌دهد که مقصد شما اشکار کردن مکان‌های نزدیک محل زندگی‌تان است، نه فقطً کلمه «رستوران».

تشکیل زبان طبیعی (NLG)

تشکیل زبان طبیعی یا (NLG) Natural Language Generation قسمت «جواب دادن» یا تشکیل محتوا توسط ماشین است. در این مرحله سیستم بر پایه داده‌ها یا تحلیل‌های قبلی، یک متن یا گفتار طبیعی تشکیل می‌کند. برای نمونه، هنگامی یک چت‌بات بعد از سوال شما درمورد حالت پرواز می‌گوید: «پرواز شما در ساعت ۱۸:۳۰ از فرودگاه امام خمینی انجام خواهد شد»، این متن توسط قسمت تشکیل زبان طبیعی ساخته شده است.

به گفتن ساده، می‌توان او گفت NLU همانند گوش و مغز سیستم است که زبان را می‌فهمد، و NLG همانند دهان سیستم است که با زبان انسان جواب می‌دهد. ترکیب این دو رکن علتشده است که تعامل انسان و ماشین به سطحی فراتر از دستورهای ساده برسد و همانند یک او گفت‌وگوی طبیعی بشود.

تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی قدمتی بیشتر از نیم قرن دارد و مسیر رشد آن با پیشرفت‌های علمی در حوزه‌های زبان‌شناسی و هوش مصنوعی گره خورده است. این حوزه در دهه ۱۹۵۰ میلادی و هم‌زمان با ظهور اولین رایانه‌ها نقل شد. یکی از نخستین کوششها در این عرصه، پروژه ترجمه ماشینی بین زبان روسی و انگلیسی می بود که نشان داد اگرچه ایده دلنشین است، اما محدودیت‌های زبانی زیاد پیچیده‌تر از آن چیزی است که در نگاه اول فکر می‌شد.

دهه‌های ۶۰ و ۷۰

در دهه‌های ۶۰ و ۷۰، زیاد تر کوششها بر پایه الگوریتم‌های Rule-based (قانون‌محور) انجام می‌شد. در این روش، قواعد دستوری و زبانی به طور دستی داخل سیستم می‌شدند، اما مشکل مهم آن مقیاس‌پذیری پایین و ناتوانی در پوشش همه استثناها می بود.

دهه ۹۰ میلادی

با ورود به دهه ۹۰ میلادی و گسترش داده‌های متنی، رویکردهای آماری (Statistical NLP) جانشین شدند. در این دوره، الگوریتم‌ها از حجم بسیاری داده برای یادگیری الگوهای زبانی منفعت گیری کردند و دقت سیستم‌ها به شکل قابل توجهی افزایش یافت.

سال ۲۰۱۰ به سپس

از سال ۲۰۱۰ به سپس، با پیشرفت یادگیری عمیق (Deep Learning) و معارفه شبکه‌های عصبی عمیق، NLP داخل مرحله‌ای تازه شد. مدل‌هایی همانند Word2Vec توانستند کلمات را به بردارهای معنایی تبدیل کنند و سپس مدل‌های پیچیده‌تر همانند BERT و GPT به وجود آمدند که توانایی بی‌سابقه‌ای در فهمیدن متن و تشکیل زبان طبیعی داشتند.

امروزه، پردازش زبان طبیعی یکی از ستون‌های مهم فناوری‌های هوش مصنوعی به حساب می اید و در حوزه‌هایی همانند چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و تشکیل محتوا کاربرد گسترده دارد.

زیرشاخه‌ها و مفاهیم مقدماتی در NLP

پردازش زبان طبیعی یک حوزه بین‌رشته‌ای است که از ترکیب چند دانش مهم شکل گرفته است. برای فهمیدن بهتر، باید با برخی از زیرشاخه‌ها و مفاهیم پایه‌ای آن آشنا شویم.

زبان‌شناسی محاسباتی (Computational Linguistics)

زبان‌شناسی محاسباتی علمی است که به مطالعه ساختار زبان و مدل‌سازی آن توسط رایانه‌ها می‌پردازد. در این قسمت قواعد دستوری، معنایی و نحوی زبان استخراج خواهد شد تا الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی بتوانند روی آن‌ها عمل کنند. در واقع، این حوزه پلی بین زبان‌شناسی و علوم کامپیوتر است.

یادگیری ماشین (Machine Learning) و نقش آن در NLP

با ورود یادگیری ماشین (Machine Learning)، پردازش زبان طبیعی توانست از راه حلهای فقطً قاعده‌محور فاصله بگیرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های متنی، الگوهای زبانی را کشف کرده و مدل‌هایی تشکیل می‌کنند که می‌توانند وظایفی همانند طبقه‌بندی متن یا تحلیل احساسات را انجام بدهند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربرد آن

یادگیری عمیق (Deep Learning) در سال‌های تازه، یادگیری عمیق تحول بزرگی در NLP به وجود اورده است. شبکه‌های عصبی عمیق همانند RNN، LSTM و ترنسفورمرها توانسته‌اند فهمیدن معنایی و بافتاری از زبان را ممکن کنند. همین پیشرفت‌ها عرصه‌ساز گسترش مدل‌های گسترش یافتهای همانند BERT و GPT شدند که امروز در تعداد بسیاری از سیستم‌های هوشمند به کار می‌روال.

پردازش زبان طبیعی چطور کار می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی یک فرایند چندمرحله‌ای است که داده‌های خام زبانی (متن یا گفتار) را به اطلاعات قابل فهمیدن برای ماشین تبدیل می‌کند. هر مرحله ماموریت خاصی دارد و خروجی آن، ورودی مرحله بعدی خواهد می بود.

مرحله اول: پیش‌پردازش داده

در این مرحله داده‌های متنی برای تحلیل آماده خواهد شد. پیش‌پردازش شامل کارهایی همانند:

• Tokenization: شکستن متن به اجزای کوچک‌تر همانند کلمات یا جملات.
• Stop Word Removal: حذف کلمات پرتکرار و کم‌اهمیت همانند «از»، «به»، «که».
• Stemming و Lemmatization: افت کلمات به ریشه یا شکل مهم آن‌ها (برای مثالً «دویدن»، «دوید»، «می‌دود»، «دو»).

این کار علتساده‌تر شدن متن و افت پیچیدگی محاسبات می‌بشود.

مرحله دوم: آموزش مدل و الگوریتم‌ها

بعد از آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌های گوناگون روی آن‌ها آموزش داده خواهد شد. این مدل‌ها می‌توانند مبتنی بر قواعد (Rule-based)، راه حلهای آماری، یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باشند. انتخاب الگوریتم به نوع ماموریت و حجم داده بستگی دارد.

مرحله سوم: تحلیل و تبدیل خروجی

در آخرین مرحله، مدل آموزش‌دیده داده‌ها را تحلیل و خروجی تشکیل می‌کند. این خروجی می‌تواند شامل تحلیل نحوی و معنایی، ترجمه متن، تشکیل جواب در یک چت‌بات یا حتی تشکیل یک متن تازه باشد.

الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی

برای پردازش و تحلیل زبان انسانی، الگوریتم‌های مختلفی گسترش داده شده‌اند که هر کدام رویکرد خاصی دارند. این الگوریتم‌ها را می‌توان به سه دسته مهم تقسیم کرد:

الگوریتم‌های نمادین (Symbolic)

این دسته از الگوریتم‌ها مبتنی بر قواعد زبانی و دست‌نوشته‌های انسانی می باشند. در آن‌ها قواعد دستوری و لغوی به طور صریح تعریف خواهد شد. برای مثال، یک سیستم Rule-based می‌تواند جمله‌ها را با دقت به ساختار نحوی آن‌ها تحلیل کند. مزیت این روش شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری بالاست، اما مشکل آن در پوشش زبان‌های متنوع و استثناهای زیاد است.

الگوریتم‌های آماری (Statistical)

با رشد داده‌های متنی و محاسبات آماری در دهه ۹۰، این رویکرد محبوب شد. الگوریتم‌های آماری به جای تکیه صرف بر قواعد، از گمان وقوع الگوهای زبانی منفعت گیری می‌کنند. برای مثالً برای ترجمه ماشینی، این الگوریتم‌ها بازدید می‌کنند که چه گمان دارد یک کلمه در زبان مقصد معادل یک کلمه در زبان مبدأ باشد.

الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid)

این رویکرد تلاش می‌کند نقاط ضعف دو روش قبلی را پوشش دهد. در الگوریتم‌های ترکیبی از قواعد زبانی همراه با مدل‌های آماری یا یادگیری ماشین منفعت گیری می‌بشود. تعداد بسیاری از سیستم‌های مدرن NLP همانند موتورهای جستجو و چت‌بات‌ها از این رویکرد منفعت می‌برند.

ماموریت های مهم در پردازش زبان طبیعی (NLP Tasks)

پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های گوناگون ماموریت های گوناگونی را پوشش می‌دهد. از جمله: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌های نامدار، خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی، جواب‌گویی به سؤالات، تصحیح خطاهای گرامری و مدل‌سازی موضوعات.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

یکی از با اهمیت ترین ماموریت های NLP شناسایی احساسات مثبت، منفی یا خنثی در متن است. برای مثال، سیستم‌ها می‌توانند بازخورد کاربران در شبکه‌های اجتماعی یا نظرات مشتریان درمورد یک محصول را تحلیل کرده و دیدگاه کلی آن‌ها را اشکار کنند.

طبقه‌بندی متن (Text Classification)

در این ماموریت، متن‌ها بر پایه نوشته یا ویژگی خاصی دسته‌بندی خواهد شد. برای نمونه، ایمیل‌ها به دسته‌های «اسپم» و «غیر اسپم» تقسیم خواهد شد یا مقالات خبری در دسته‌های ورزشی، سیاسی و اقتصادی قرار می‌گیرند.

شناسایی موجودیت‌های نامدار (Named Entity Recognition)

در این قسمت، سیستم نام اشخاص، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها و دیگر موجودیت‌های مهم در متن را تشخیص می‌دهد. برای مثالً در جمله «ایلان ماسک مدیرعامل اسپیس‌ایکس است»، موجودیت‌های «ایلان ماسک» و «اسپیس‌ایکس» استخراج خواهد شد.

خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)

NLP می‌تواند متون طویل را به خلاصه‌ای مختصر و معنادار تبدیل کند. این قابلیت در تحلیل اسناد طویل، مقالات علمی و اخبار زیاد کاربردی است.

ترجمه ماشینی (Machine Translation)

یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای NLP، ترجمه خودکار بین زبان‌ها است. سرویس‌هایی همانند Google Translate مثالای از این ماموریت می باشند که از الگوریتم‌های پیشرفته برای ترجمه روان منفعت گیری می‌کنند.

جواب‌گویی به سؤالات (Question Answering)

در این ماموریت، سیستم با دریافت یک سوال، جواب دقیق و مرتبطی اراعه می‌دهد. چت‌بات‌ها و موتورهای جستجو از این قابلیت منفعت گیری می‌کنند.

تصحیح خطاهای گرامری و املایی (Grammatical Error Correction)

NLP می‌تواند خطاهای دستوری و نوشتاری را در متن تشخیص داده و نسخه اصلاح‌شده اراعه دهد. ابزارهایی همانند Grammarly از همین قابلیت منفعت می‌برند.

مدل‌سازی نوشته (Topic Modeling)

در این ماموریت، سیستم موضوعات مهم حاضر در مجموعه‌ای از متون را شناسایی می‌کند. این کار برای دسته‌بندی خودکار مقالات یا تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی زیاد سودمند است.

مدل‌های زبانی پیشرفته در پردازش زبان طبیعی

با ورود شبکه‌ عصبی و یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی جهشی بزرگ را توانایی کرد. مدل‌های زبانی پیشرفته توانستند به جای تکیه بر قواعد یا راه حلهای آماری ساده، معنی عمیق‌تر و بافت زبانی را فهمیدن کنند.

مدل‌های سنتی NLP طبق معمولً محدود به تحلیل سطحی متن بودند؛ برای مثالً شمارش کلمات یا بازدید ساختار نحوی. اما مدل‌های مدرن بر پایه ترنسفورمرها (Transformers) طراحی شده‌اند که قابلیت یادگیری روابط پیچیده بین کلمات را در کل متن دارند.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

مدلی است که توسط گوگل معارفه شد و امکان فهمیدن متن را به طور دوطرفه فراهم می‌کند. به این معنی که یک کلمه را هم بر پایه کلمات قبل و هم سپس از آن تحلیل می‌کند. BERT در تعداد بسیاری از ماموریت های NLP همانند جستجو، طبقه‌بندی و استخراج موجودیت‌ها دقت بالایی اراعه داده است.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

سری مدل‌های GPT توسط OpenAI معارفه شدند و تمرکز مهم آن‌ها روی تشکیل متن روان و طبیعی است. این مدل‌ها ابتدا با حجم عظیمی از داده‌ها آموزش داده خواهد شد و سپس می‌توانند متن تشکیل کنند، به سوال‌ها جواب دهند یا حتی داستان‌نویسی کنند.

تفاوت با مدل‌های سنتی

برخلاف مدل‌های قدیمی که زیاد تر روی داده‌های محدود و قواعد اشکار عمل می‌کردند، مدل‌های تازه توانایی تعمیم‌پذیری بالاتری دارند. آن‌ها می‌توانند از میلیاردها پارامتر منفعت گیری کنند و متونی زیاد نزدیک به زبان طبیعی انسان تشکیل نمایند.

به همین علت، امروزه ابزارهایی همانند ChatGPT یا موتور جستجوی گوگل بیشتر از هر زمان فرد دیگر توانسته‌اند توانایی‌ای هوشمند و طبیعی را در تعامل با کاربر فراهم کنند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های گوناگون

پردازش زبان طبیعی تنها محدود به یک حوزه خاص نیست، بلکه در قسمت‌های گوناگون زندگی روزمره و صنایع گوناگون نقش کلیدی ایفا می‌کند.

کاربردهای NLP در حوزه متن

زبان نوشتاری یکی از اولین حوزه‌هایی است که NLP در آن به کار گرفته شد.

• ترجمه ماشینی: سرویس‌هایی همانند Google Translate یا DeepL قادرند متون را بین زبان‌های گوناگون ترجمه کنند.
• چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند: تعداد بسیاری از سازمان‌ها برای حمایتمشتریان از چت‌بات‌های تجهیزبه NLP منفعت گیری می‌کنند.
• خلاصه‌سازی متن: مقالات طویل یا گزارش‌های خبری می‌توانند به طور خودکار خلاصه شوند.
• تحلیل احساسات: بازدید بازخورد کاربران برای شناسایی نظر مثبت، منفی یا خنثی.
• طبقه‌بندی متن و استخراج کلمات کلیدی: مقالات و اسناد به‌طور خودکار بر پایه نوشته دسته‌بندی خواهد شد.
• تصحیح خطای گرامری: ابزارهایی همانند Grammarly یا Microsoft Editor با NLP خطاهای نوشتاری را اصلاح می‌کنند.

کاربردهای NLP در حوزه گفتار و تعامل

زبان گفتاری نیز با منفعت گیری از NLP و تکنیک‌های پردازش صوت پیشرفت بسیاری داشته است.

• سیستم‌های تشخیص صدا و دستیارهای صوتی: ابزارهایی همانند Siri ،Alexa و Google Assistant نمونه بارز منفعت گیری از NLP در پردازش گفتار می باشند.
• تعامل انسان-رایانه (HCI): NLP امکان می‌دهد انسان‌ها با رایانه‌ها از طریق زبان طبیعی (صوت یا متن) ربط برقرار کنند.

کاربردهای NLP در صنایع گوناگون

• پزشکی: تحلیل داده‌های متنی و صوتی بیماران برای پشتیبانی به تشخیص بیماری‌ها.
• مالی: معامله های الگوریتمی و تحلیل گزارش‌های مالی متنی برای تصمیم‌گیری سریع تر.
• بازاریابی و خدمات مشتری: تحلیل بازخوردها و تشکیل سیستم‌های حمایتخودکار.
• موتورهای جستجو و SEO: پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو برای فهمیدن بهتر سوال‌های کاربران و نمایش نتایج دقیق‌تر به کار می‌رود.

حوزه	نمونه کاربردها	توضیحات
متن	ترجمه ماشینی	ترجمه متن بین زبان‌های گوناگون (همانند Google Translate)
	چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند	جواب‌گویی خودکار به کاربران در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها
	خلاصه‌سازی متن	استخراج با اهمیت ترین قسمت‌های متن‌های طویل
	تحلیل احساسات	شناسایی مثبت، منفی یا خنثی بودن یک متن
	طبقه‌بندی متن و استخراج کلمات کلیدی	دسته‌بندی اخبار، ایمیل‌ها یا مقالات به موضوعات گوناگون
	تصحیح خطای گرامری	شناسایی و اصلاح اشتباهات نوشتاری (همانند Grammarly)
گفتار و تعامل	سیستم‌های تشخیص صدا	تشخیص و تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
	دستیارهای صوتی	Siri، Alexa و Google Assistant برای جواب‌گویی صوتی
	تعامل انسان-رایانه (HCI)	برقراری ربط طبیعی بین انسان و ماشین
صنایع گوناگون	پزشکی	تحلیل متون پزشکی یا گزارش‌های بیماران برای تشخیص بیماری
	مالی	تحلیل داده‌های متنی گزارش‌ها و اخبار اقتصادی در معامله های الگوریتمی
	بازاریابی و خدمات مشتری	اتوماسیون حمایتمشتری و تحلیل بازخوردها
	موتورهای جستجو و SEO	بهبود نمایش نتایج جستجو و تحلیل کوئری‌های کاربران

ابزارها و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی علاوه‌بر جنبه‌های نظری، ابزارها و فریم‌ورک‌های متنوعی هم دارد که کار گسترش‌دهندگان و پژوهشگران را آسان‌تر می‌کند. این ابزارها امکان پیاده‌سازی سریع الگوریتم‌ها، آزمایش مدل‌های گوناگون و حتی منفعت گیری از مدل‌های آماده را فراهم می‌کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در NLP

زیاد تر پروژه‌های پردازش زبان طبیعی با زبان‌های پایتون و جاوا گسترش داده خواهد شد.

• پایتون: به علت داشتن کتابخانه‌های قوی یادگیری ماشین و NLP، پرکاربردترین زبان در این حوزه است.
• جاوا: در سیستم‌های سازمانی و برنامه‌های در مقیاس بزرگ کاربرد دارد.

کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پرکاربرد پایتون

• NLTK (Natural Language Toolkit): یکی از قدیمی‌ترین کتابخانه‌های پردازش متن که ابزارهای متنوعی برای توکن‌سازی، ریشه‌یابی و تحلیل نحوی دارد.
• SpaCy: کتابخانه‌ای سریع و بهینه برای پردازش متن در مقیاس بزرگ، با امکانات پیشرفته همانند شناسایی موجودیت‌ها.
• HuggingFace Transformers: کتابخانه‌ای محبوب برای کار با مدل‌های مدرن همانند BERT ،GPT و RoBERTa.
• TextBlob: ابزار ساده برای ماموریت های پایه‌ای همانند تحلیل احساسات و ترجمه.

مثال ساده پیاده‌سازی NLP با پایتون

برای نمونه، کد زیر مشخص می کند که چطور می‌توان با منفعت گیری از NLTK یک متن ساده را به کلمات شکسته (Tokenize) کرد:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

# دانلود داده‌های موردنیاز در اولین اجرا
nltk.download('punkt')

text = "Natural Language Processing aka NLP has Many Libraries in Python."
tokens = word_tokenize(text)

print(tokens)

stop_words = set(stopwords.words('english'))  # برای فارسی می‌توان لیست سفارشی ساخت
filtered_words = [w for w in word_tokens if w.lower() not in stop_words]

print("بدون کلمات توقف:", filtered_words)

خروجی این کد لیستی از کلمات متن و حذف کلمات پرتکرار یا اضافی است که در مرحله های بعدی می‌تواند برای تحلیل‌های گوناگون مورد منفعت گیری قرار گیرد.

مزایا و محدودیت‌های پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی به‌گفتن یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، توانسته تحول بزرگی در تعامل بین انسان و ماشین تشکیل کند. بااین‌حال، همانند تعداد بسیاری از فناوری‌ها، هم مزایا دارد و هم محدودیت‌ها.

مزایا

یکی از با اهمیت ترین مزایای NLP، شدت و دقت بالا در پردازش حجم عظیمی از داده‌های متنی است. درحالی‌که انسان نمی‌تواند در زمان مختصر میلیون‌ها کلمه را بخواند و تحلیل کند، سیستم‌های NLP این کار را در چند ثانیه انجام خواهند داد.
از دیگر مزایا می‌توان به اتوماسیون فرآیندها اشاره کرد؛ برای مثالً جواب‌گویی خودکار به مشتریان، تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی، یا دسته‌بندی مقالات بدون نیاز به نیروی انسانی. این چنین مقیاس‌پذیری بالا علتمی‌بشود سازمان‌ها بتوانند داده‌های متنی گسترده‌ای را به‌طور همزمان پردازش کنند.

محدودیت‌ها

در کنار مزایا، محدودیت‌هایی نیز وجود دارد. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها چندمعنایی بودن کلمات است؛ به‌گفتن مثال، کلمه «شیر» در فارسی می‌تواند به حیوان، نوشیدنی یا وسیله آب اشاره داشته باشد. این چنین زبان طبیعی زیاد پیچیده است و ساختارهای گرامری یا واژگان محاوره‌ای زیاد تر برای ماشین‌ها دشوار می باشند.
دیگر محدودیت، نیاز به داده‌های حجیم و باکیفیت است. برای آموزش مدل‌های NLP به میلیون‌ها نمونه متنی نیاز داریم و اگر این داده‌ها ناقص یا نامتوازن باشند، نتایج دقیق نخواهد می بود.

چالش‌های حوزه پردازش زبان طبیعی

با وجود پیشرفت‌های دیدنی، پردازش زبان طبیعی تا این مدت با مانع ها و سختی‌هایی مواجه است که حل آن‌ها نیازمند تحقیقات گسترده و داده‌های بهتر است.

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها، ابهام زبانی (Ambiguity) است. تعداد بسیاری از کلمات و جملات در زبان طبیعی می‌توانند معانی مختلفی داشته باشند. برای نمونه، جمله‌ی «من کتاب را دیدم» می‌تواند به دیدن فیزیکی کتاب یا مطالعه آن اشاره داشته باشد. تشخیص معنی دقیق این موارد برای ماشین کار ساده‌ای نیست.

چالش دیگر مربوط به تنوع زبان‌ها و گویش‌ها است. هر زبان دارای قواعد دستوری، لغات و حتی واژگان خاص خود است. علاوه‌برآن، زبان‌های محاوره‌ای و گویش‌های محلی علتخواهد شد که آموزش مدل‌های جامع زیاد دشوار بشود.

این چنین، فهمیدن مفاهیم پیچیده و عرصه‌محور تا این مدت محدودیت دارد. برای مثال، سیستم‌ها امکان پذیر در فهمیدن کنایه، طنز یا مفاهیم استعاری دچار اشتباه شوند. حتی مدل‌های پیشرفته نیز برای فهمیدن عمیق متون فلسفی، ادبی یا محتوای فرهنگی خاص نیاز به داده‌های بیشتری دارند.

در کنار این موارد، مسائل اخلاقی و امنیتی نیز نقل می باشند. مدل‌های NLP امکان پذیر به علت داده‌های آموزشی نادرست دچار سوگیری شوند یا اطلاعات حساس کاربران را به شکل ناخواسته پردازش کنند.

آینده پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی اکنون یکی از پرشتاب‌ترین حوزه‌های فناوری است و انتظار می‌رود در سال‌های آینده تغیرات چشمگیری در آن رخ دهد.

یکی از روندهای مهم، رشد اندوخته‌گذاری‌ها در NLP است. شرکت‌های بزرگ فناوری و حتی استارتاپ‌ها منبع های بسیاری را صرف گسترش مدل‌های زبانی و ابزارهای هوشمند کرده‌اند تا بتوانند توانایی کاربری بهتری تشکیل کنند.

این چنین، منفعت گیری گسترده‌تر از تشکیل زبان طبیعی (NLG) در تشکیل محتوا پیش‌بینی می‌بشود. سیستم‌ها قادر خواهند می بود متون خبری، گزارش‌های مالی یا حتی محتوای خلاقانه را به‌صورت خودکار و با کیفیتی نزدیک به نویسندگان انسانی تشکیل کنند.

در حوزه تعامل انسان و ماشین، دستیارهای محاوره‌ای هوشمندتر خواهند شد. به جای جواب‌های ساده، این دستیارها می‌توانند او گفت‌وگوهای چندمرحله‌ای و طبیعی‌تر با کاربران داشته باشند.

یکی دیگر از نقاط عطف آینده، نقش مدل های زبانی بزرگ (LLMs) همانند ChatGPT خواهد می بود. این مدل‌ها نه تنها فهمیدن عمیق‌تری از زبان اراعه خواهند داد، بلکه می‌توانند به ابزارهایی چندمنظوره برای آموزش، تحقیق، تشکیل محتوا و حتی برنامه‌نویسی تبدیل شوند.

زمان‌های شغلی در حوزه NLP

با دقت به رشد سریع هوش مصنوعی و به‌اختصاصی پردازش زبان طبیعی، بازار کار این حوزه نیز به‌طور چشمگیری گسترش یافته است. شرکت‌های فناوری، استارتاپ‌ها و حتی سازمان‌های سنتی به جستوجو متخصصانی می باشند که بتوانند از داده‌های متنی و گفتاری قیمت استخراج کنند.

تحلیلگر داده‌های متنی

این نقش شامل بازدید و تحلیل حجم بسیاری از داده‌های متنی برای استخراج الگوها، روندها و بینش‌های کاربردی است. تحلیلگران داده‌های متنی طبق معمولً با ابزارهای آماری و یادگیری ماشین کار می‌کنند.

گسترش‌دهنده چت‌بات و سیستم‌های هوشمند

یکی از پرتقاضاترین موقعیت‌ها، گسترش چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی است. این افراد مسئول طراحی سیستم‌هایی می باشند که بتوانند به‌طور طبیعی با کاربران تعامل داشته باشند.

محقق NLP در دانشگاه‌ها و شرکت‌های فناوری

پژوهشگران در حوزه NLP روی گسترش الگوریتم‌های تازه، بهبود مدل‌های زبانی و از بین بردن چالش‌های حاضر (همانند فهمیدن کنایه یا چندمعنایی) تمرکز می‌کنند. این نقش زیاد تر در شرکت‌های پیشرفته فناوری و مراکز تحقیقاتی دیده می‌بشود.

بازار کار NLP در ایران و جهان

در سطح جهانی، متخصصان NLP زمان‌های شغلی گسترده‌ای در شرکت‌های فناوری بزرگ همانند گوگل، مایکروسافت، آمازون و OpenAI دارند. در ایران نیز با رشد استارتاپ‌های حوزه فناوری و نیاز به سیستم‌های هوشمند، تقاضا برای متخصصان NLP رو به افزایش است. حوزه‌هایی همانند فین‌تک، سلامت دیجیتال، آموزش آنلاین و بازاریابی دیجیتال از با اهمیت ترین بازارهای داخلی محسوب خواهد شد.

جمع‌بندی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از با اهمیت ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که امکان فهمیدن و تشکیل زبان انسانی توسط ماشین‌ها را فراهم می‌کند. این حوزه ترکیبی از زبان‌شناسی محاسباتی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و در کاربردهای گسترده‌ای همانند ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها، سیستم‌های تشخیص صدا و موتورهای جستجو نقش کلیدی دارد.

با وجود پیشرفت‌های دیدنی، NLP هم چنان با چالش‌هایی همانند ابهام زبانی، چندمعنایی بودن کلمات و نیاز به داده‌های حجیم مواجه است. بااین‌حال، ظهور مدل‌های زبانی پیشرفته همانند BERT و GPT مشخص می کند که آینده این حوزه به سمت فهمیدن عمیق‌تر زبان و تعامل طبیعی‌تر انسان و ماشین حرکت می‌کند.

سؤالات متداول درمورد پردازش زبان طبیعی

الوپیک با مقصد بهینه‌سازی فرآیند ارسال و افت هزینه‌ها برای کسب‌وکارهایی که روزانه حجم بالایی از خواست دارند، سرویس “الونومیک” را گسترش داده است. این سرویس به گفتن یک راهکار اقتصادی و برنامه‌ریزی‌شده، امکان ارسال گروهی مرسولات را با هزینه کمتر و مدیریت متمرکزتر برای کسب‌و‌کارها فراهم می‌کند.

به حرف های روابط عمومی الوپیک، سرویس الونومیک برای فروشگاه‌های آنلاین و کسب‌و‌کارهایی طراحی شده است که روزانه بیشتر از ۱۰ مرسوله برای ارسال دارند و به جستوجو راهکاری اقتصادی و قابل‌برنامه‌ریزی می باشند. برخلاف سرویس‌های دیگر الوپیک که در آن خواست‌ها بلافاصله بعد از ثبت ارسال خواهد شد، در الونومیک ارسال‌ها به‌صورت گروهی و زمان‌بندی‌شده، تنها با چند کلیک انجام می‌بشود. این مدل با بهینه‌سازی مسیرها و افت تعداد سفرها، هزینه نهایی ارسال را تا حد قابل‌توجهی افت می‌دهد و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد بین شدت تحویل و صرفه اقتصادی اعتدال برقرار کنند. 

هرچند این سرویس برای کسب‌وکارهایی با حجم بالای خواست روزانه طراحی شده است، اما اگر تعداد ارسال‌ها کمتر از ۱۰ مرسوله در روز هم باشد، الوپیک راهکارهای مناسبی برای آن دسته از کسب‌وکارها نیز اراعه می‌دهد. الونومیک در دو مدل Same Day (تحویل در همان روز) و Next Day (تحویل روز سپس) اراعه می‌بشود تا مشابه با نیاز هر کسب‌وکار، انعطاف ملزوم را داشته باشد.

در این سرویس فرآیند جمع‌آوری، توزیع و رهگیری خواست‌ها به طور متمرکز انجام می‌بشود و کسب‌وکارها از طریق پنل یا وب‌سرویس الونومیک می‌توانند به‌صورت لحظه‌ای حالت ارسال‌های خود را مشاهده و مدیریت کنند. یکی از ویژگی‌های مهم الونومیک، امکان ارسال بین‌شهری در سراسر سرزمین است که به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد بدون نیاز به هماهنگی‌های جداگانه، مرسولات خود را برای مشتریان در شهرهای گوناگون ارسال کنند.

به حرف های الوپیک، منفعت گیری از الونومیک علتکاهش میانگین هزینه ارسال تا ۵۰ درصد نسبت به مدل‌های معمولی شده است. حذف فرآیندهای تکراری، تخصیص هوشمند ناوگان و گزارش‌دهی دقیق، از دیگر مزیت‌های این سرویس است که به افزایش منفعت‌وری و رضایت مشتریان پشتیبانی می‌کند.

الوپیک مقصد از اراعه الونومیک را تشکیل توانایی‌ای روان، مقرون‌به‌صرفه و قابل اتکا از ارسال برای کسب‌وکارها گفتن کرده است. این سرویس، پاسخی به یکی از بزرگ‌ترین دغدغه‌های فروشگاه‌های آنلاین یعنی مدیریت هزینه و زمان در ارسال مرسولات است و به برندها پشتیبانی می‌کند تمرکزشان را بر رشد و گسترش فروش بگذارند، نه چالش‌های لجستیکی.

تلفنهای هوشمند سامسونگ همیشه از محبوب‌ترین‌های بازار بوده‌اند و طرفداران خاص خودش را دارند. در راهنمای خرید گوشی موبایل دیجیاتو، ماهانه بهترین تلفنهای همه برندها را معارفه می‌کنیم ولی اگر فقطً به‌جستوجو لیستی از بهترین گوشی‌ های سامسونگ هستید، این نوشته برای شما است.

در نوشته راهنمای خرید گوشی سامسونگ، بهترین مدل‌های سامسونگ را که یک سال و‌ نیم تازه روانه بازار شده‌اند، انتخاب کرده‌ایم. قیمت‌های این تلفنها مربوط به زمان نگارش این نوشته می باشند و امکان پذیر طی یک ماه نوسان داشته باشند. در ادامه، بهترین گوشی‌ های سامسونگ را به‌ترتیب قیمت معارفه می‌کنیم. در ماه جاری، قیمت برخی تلفنهای سامسونگ افزایش یافته و برخی مدل‌ها با افت قیمت قابل‌توجهی روبه رو شده‌اند. باتوجه‌به این تغییرات، مدل‌های پیشنهادی جدیدی به شما معارفه می‌کنیم.

به گمان زیادً اگر به لیست موجودی برخی فروشگاه‌ها نگاهی انداخته باشید، فروخته‌ شدن برخی تلفنهای قدیمی‌تر سامسونگ توجهتان را جلب کرده است. بین این مدل‌های قدیمی تلفنهای سامسونگ، تعدادی می‌توانند قیمت خرید داشته باشند. بااین‌حال نظر می‌کنیم سمت این مدل‌های قدیمی‌ نروید؛ چون به‌ لحاظ حمایتنرم‌افزاری، ضعیف‌تر از مدل‌های تازه‌داخل می باشند و رسماً منسوخ شده‌اند. گزینه‌هایی که نظر کرده‌ایم، تلفنهای جدیدتری می باشند. اگر به مدل‌های اقتصادی علاقه‌ دارید، می‌توانید به راهنمای خرید بهترین تلفنهای سامسونگ تا ۱۰ میلیون تومان نگاهی بیندازید. این چنین اگر به‌جستوجو تلفنهایی می‌گردید که کیفیت عکاسی بالایی دارند، مطلبی با گفتن بهترین تلفنهای سامسونگ از نظر کیفیت دوربین را برایتان آماده کرده‌ایم.

---

بهترین تلفنهای سامسونگ تا ۱۲ میلیون تومان

در ادامه، قیمت تلفنهای سامسونگ را که بین مدل‌های اقتصادی جای دارند، معارفه می‌کنیم. این تلفنها مناسب کاربرانی با بودجه محدودتر می باشند؛ یقیناً باتوجه‌به افزایش غیرقابل‌قبول قیمت موبایل در بازار، حتی برای خرید یکی از اقتصادی‌ترین تلفنهای سامسونگ هم باید مبلغی نزدیک حقوق پایه وزارت کار را بپردازید!

---

گلکسی A06

نمایشگر	۶.۷ اینچی از نوع PLS LCD با رزولوشن ۷۲۰ در ۱۶۰۰ پیکسل
چیپست	مدیاتک Helio G85
ترکیب رم و حافظه داخلی	۴/۶۴، ۴/۱۲۸ و ۶/۱۲۸ گیگابایتی
سیستم‌عامل	اندروید ۱۴ با پوسته One UI 6
دوربین مهم	دوگانه شامل دوربین عریض ۵۰ مگاپیکسلی و عمق‌سنج ۲ مگاپیکسلی
دوربین سلفی	۸ مگاپیکسلی
باتری	۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی
فناوری شارژ	شارژ سیمی ۲۵ وات
وزن	۱۸۹ گرم
قابلیت‌های جانبی	تجهیزبه جک ۳.۵ میلی‌متری هدفون، حسگر تشخیص تاثییر انگشت و درگاه جداگانه کارت حافظه MicroSD

گلکسی A06 بی‌شک بهترین گوشی اقتصادی سامسونگ تا ۱۰ میلیون تومان است. این گوشی زیاد تر مناسب افرادی است که به مدرن بودن دستگاه، همزمان با قیمت اقتصادی‌اش اهمیت خواهند داد. مغز متفکر گلکسی A06 تراشه مدیاتک Helio G80 است که در کاربردهای روزمره قوت دارد و قوت پردازش آن نیز برای اجرای بازی‌های نه‌چندان سنگین کفایت می‌‌کند. دوربین مهم عریض این گوشی، با حسگر ۵۰ مگاپیکسلی، عملکردی قابل‌قبولی دارد. در کنار آن نیز دوربین‌های فرد دیگر قرار گرفته‌اند که نمی‌توان به آن‌ها تکیه کرد.

مدل ۴/۶۴ گیگابایتی گلکسی A06 را نسبت به دیگر مدل‌های بازار با قیمت کمتری می‌توان تهیه کرد. باتری ۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی، فناوری شارژ سریع ۲۵ واتی و حسگر تاثییر انگشت روی دکمه پاور از دیگر مشخصات این گوشی می باشند. یقیناً زحمت خرید شارژر این گوشی برعهده خودتان خواهد می بود؛ چون سامسونگ شارژر را از جعبه تلفنهای اقتصادی‌اش نیز حذف کرده است. برای آشنایی زیاد تر با این نماینده اقتصادی سامسونگ، نوشته بازدید گلکسی A06 را بخوانید یا ویدیوی زیر را تماشا کنید:

---

بهترین تلفنهای سامسونگ تا ۳۰ میلیون تومان

در این قسمت از راهنمای خرید بهترین گوشی‌ های سامسونگ در ماه جاری، بهترین تلفنهای بین رده سامسونگ را در بازه قیمتی تا ۳۰ میلیون تومان معارفه می‌کنیم.

---

گلکسی A07

نمایشگر	۶.۷ اینچی از نوع PLS LCD با رزولوشن ۷۲۰ در ۱۶۰۰ پیکسل و نرخ رفرش ۹۰ هرتز
چیپست	مدیاتک Helio G99
ترکیب رم و حافظه داخلی	۴/۶۴، ۴/۱۲۸، ۶/۱۲۸ و ۸/۲۵۶ گیگابایتی
سیستم‌عامل	اندروید ۱۵ با پوسته One UI 7
دوربین مهم	دوگانه شامل دوربین عریض ۵۰ مگاپیکسلی و عمق‌سنج ۲ مگاپیکسلی
دوربین سلفی	۸ مگاپیکسلی
باتری	۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی
فناوری شارژ	شارژ سیمی ۲۵ وات
وزن	۱۸۴ گرم
قابلیت‌های جانبی	تجهیزبه جک ۳.۵ میلی‌متری هدفون، حسگر تشخیص تاثییر انگشت و درگاه جداگانه کارت حافظه MicroSD

گلکسی A07 نیز نسل تازه اقتصادی‌ترین تلفنهای سامسونگ است که قیمت آن در بازه بالای ۱۰ میلیون تومان قرار می‌گیرد. این گوشی در اکثر قسمت‌ها با نسل قبل تفاوت خاصی ندارد؛ اما دو ویژگی بارز و کلیدی آن، جهت تمایزش با گلکسی A06 شده‌اند. ابتدا تراشه Helio G99 را داریم که در قیاس با قبل زیاد پرقدرت شده و حتی می‌تواند برخی بازی‌های روز را با تنظیمات سبک اجرا کند. این تراشه در طویل‌زمان نیز کارکرد پایدارتری دارد. دومین فاکتور مهم نیز اندروید ۱۵ پیش‌فکر همراه با ۶ سال آپدیت اساسی سیستم‌عامل است که علتمی‌بشود تا زمان بیشتری بتوان روی این گوشی سامسونگ حساب کرد.

---

گلکسی A26

نمایشگر	۶.۷ اینچی از نوع Super AMOLED با رزولوشن ۱۰۸۰ در ۲۳۴۰ پیکسل
چیپست	اکسینوس ۱۳۸۰
ترکیب رم و حافظه داخلی	۴/۱۲۸، ۶/۱۲۸، ۸/۱۲۸، ۶/۲۵۶ و ۸/۲۵۶ گیگابایت
سیستم‌عامل	اندروید ۱۵ با پوسته One UI 7
دوربین مهم	سه‌گانه شامل دوربین عریض ۵۰ مگاپیکسلی با لرزشگیر اپتیکال، ۸ مگاپیکسلی فوق‌عریض و ماکروی ۲ مگاپیکسلی
دوربین سلفی	۱۳ مگاپیکسلی
باتری	۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی
فناوری شارژ	سیمی ۲۵ وات
وزن	۲۰۰ گرم
قابلیت‌های جانبی	تجهیزبه حسگر تشخیص تاثییر‌انگشت زیر نمایشگر، اسپیکر استریو و حمایتاز شبکه 5G

نسل تازه بین‌رده اقتصادی سامسونگ که زمان بسیاری از رونمایی آن می‌گذرد، با قیمتی کم‌تر از ۲۵ میلیون تومان قابل‌خریداریست. این گوشی از ارزشمندترین مدل‌های تازه سامسونگ محسوب می‌بشود؛ به این علت نظر می‌کنیم اگر تصمیم دارید با هزینه معقولی گوشی سامسونگ بخرید، این مدل را حتماً در لیست خود قرار دهید. گلکسی A26 با طراحی تازه و شبیه گلکسی A56، از کیفیت ساخت بالایی منفعت‌مند شده و از پوشش محافظ گوریلا گلس ویکتوس پلاس در قاب پشت و جلو برخوردار است. استاندارد IP67 نیز به آن اعطا شده تا خیال‌تان از بابت مقاومت در برابر گردوغبار و آب تا عمق ۱ متر به‌زمان ۳۰ دقیقه راحت باشد. گلکسی A26 با نمایشگر ۶.۷ اینچی سوپر امولد، از نرخ رفرش ۱۲۰ هرتزی حمایتمی‌کند. کیفیت عکس و غنای رنگ بالای پنل نمایشگر این گوشی یکی از با اهمیت ترین نقاط قوت آن است.

چیپ اختصاصی Exynos 1380 قلب تپنده این بین‌رده اقتصادی سامسونگ است. این تراشه برای انجام امور روزمره و اجرای برخی بازی‌های روز کفایت می‌کند. دوربین مهم ۵۰ مگاپیکسلی آن با برخورداری از لرزشگیر اپتیکال، تصاویر را با شارپنس و جزئیات بالا به‌ثبت می‌رساند. با وجود باتری ۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی و حمایتاز فناوری شارژ سیمی ۲۵ وات نیز توانایی‌ای معقول در اختیارتان قرار می‌گیرد. ازجمله ضعف‌های گلکسی A26 نیز می‌توان به دوربین‌های فرعی ضعیف و فقدان اسپیکر استریو اشاره کرد. در بازدید گلکسی A26 قسمت‌های گوناگون این گوشی بین‌رده را زیر ذره‌بین برده‌ایم.

---

گلکسی A56

نمایشگر	۶.۷ اینچی از نوع Super AMOLED با رزولوشن ۱۰۸۰ در ۲۳۴۰ پیکسل
چیپست	اکسینوس ۱۵۸۰
ترکیب رم و حافظه داخلی	۶/۱۲۸، ۸/۱۲۸، ۶/۲۵۶، ۸/۲۵۶ و ۱۲/۲۵۶ گیگابایت
سیستم‌عامل	اندروید ۱۵ با پوسته One UI 7
دوربین مهم	سه‌گانه شامل دوربین عریض ۵۰ مگاپیکسلی با لرزشگیر اپتیکال، ۱۲ مگاپیکسلی فوق‌عریض و ماکروی ۵ مگاپیکسلی
دوربین سلفی	۱۲ مگاپیکسلی
باتری	۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی
فناوری شارژ	سیمی ۴۵ وات
وزن	۱۹۸ گرم
قابلیت‌های جانبی	تجهیزبه حسگر تشخیص تاثییر‌انگشت زیر نمایشگر و اسپیکر استریو

نوبت به بهترین بین‌رده جاری سامسونگ در ایران، گلکسی A56، می‌رسد. گلکسی A56 در رده قیمتی خود مشخصات جذابی را یدک می‌کشد و حمایتچندساله سامسونگ نیز قیمت خرید آن را به سطح جدیدی می‌برد. گلکسی A56 به چیپ قوی سامسونگ، اگزینوس ۱۵۸۰، تجهیزشده که عملکردی در سطح مدیاتک Dimensity 7300 دارد اما بهینه‌تر عمل می‌کند. نمایشگر ۶.۷ اینچی سوپر امولد این گوشی با اندازه‌ای بزرگ‌تر، نرخ رفرش ۱۲۰ هرتزی و حداکثر روشنایی ۱۲۰۰ نیتی کیفیت عکس بالایی دارد اما روشنایی آن نسبت‌ به برخی رقیب ها کمتر است.

از دیگر ویژگی‌های این گوشی می‌توان به دوربین مهم ۵۰ مگاپیکسلی تجهیزبه لرزشگیر اپتیکال، دوربین سلفی ۳۲ مگاپیکسلی زیاد باکیفیت، باتری ۵۰۰۰ میلی‌آمپر ساعتی با حمایتاز شارژ سریع ۴۵ واتی و طراحی قشنگ و مینیمال اشاره کرد. اگر طرفدار سامسونگ هستید و نمی‌خواهید برای مدل‌های گران‌تری، همانند گلکسی S24 FE، هزینه کنید، گلکسی A56 می‌تواند گزینه‌ مقرون‌به‌صرفه‌تری باشد.

---

بهترین تلفنهای پرچم‌دار سامسونگ

در این رده قیمتی بهترین تلفنهای برند سامسونگ را معارفه می‌کنیم. این تلفنها بهترین توانایی کاربری بین محصولات سامسونگ را اراعه خواهند داد.

---

گلکسی S24 FE

نمایشگر	۶.۷ اینچی Dynamic AMOLED 2X با رزولوشن ۱۰۸۰ در ۲۳۴۰ پیکسلی و نرخ رفرش ۱۲۰ هرتزی
چیپست	اگزینوس ۲۴۰۰e
ترکیب رم و حافظه داخلی	۸/۱۲۸، ۸/۲۵۶ و ۸/۵۱۲ گیگابایتی
سیستم‌عامل	اندروید ۱۴ با پوسته One UI 6.1
دوربین مهم	سه‌گانه شامل دوربین عریض ۵۰ مگاپیکسلی با لرزشگیر اپتیکال در کنار فوق‌عریض ۱۲ مگاپیکسلی و تله فوتوی ۸ مگاپیکسلی با قابلیت زوم ۳ برابر اپتیکال
دوربین سلفی	۱۰ مگاپیکسلی
باتری	۴۷۰۰ میلی‌آمپرساعتی
فناوری شارژ	سیمی ۲۵ وات
وزن	۲۱۳ گرم
قابلیت‌های جانبی	تجهیزبه اسپیکر استریو، حسگر تشخیص تاثییر‌ انگشت و حمایتاز 5G

گلکسی S24 FE ارزشمندترین نسل از تلفنهای قاتل پرچمدار سامسونگ محسوب می‌بشود که با بهبودهای دیدنی و تلفیق قابلیت‌های هوش مصنوعی Galaxy AI بیش‌از پیش به سطح پرچمداران پریمیوم سامسونگ نزدیک شده است. باوجود رونمایی از گلکسی S25 FE، هم چنان نظر می‌کنیم سراغ نسل قبلی‌اش بروید؛ چراکه قیمت ارزان‌تر و مشخصات شبیهی را یدک می‌کشد. نسخه ارزان‌قیمت گلکسی اس ۲۴ قوت خود را از طریق چیپ ۴ نانومتری اگزینوس 2400e تأمین می‌کند. این تراشه درواقع نسخه آندرکلاک‌شده چیپست پرچمدار این برند به‌شمار می‌آید که کارکرد پایدارتری را هم اراعه می‌دهد. به‌لطف منفعت‌مندی از Exynos 2400e، گلکسی S24 FE قوت مانور بالایی در عرصه هوش مصنوعی دارد و به‌همین‌ترتیب می‌توانید قابلیت‌های گوناگون Galaxy AI ازجمله Sketch to Image را به‌راحتی مورد منفعت گیری قرار دهید.

نمایشگر ۶.۷ اینچی Dynamic AMOLED 2X این گوشی که از مشخصاتی چون بیشینه روشنایی ۱۹۰۰ نیتی و نرخ رفرش ۱۲۰ هرتزی منفعت می‌برد، توسط شیشه گوریلا گلس +Victus محافظت می‌بشود. این چنین بدنه شیشه فلزی گلکسی S24 FE درکنار استحکام بالا، از استاندارد IP68 نیز برخوردار شده تا در برابر گردوغبار و آب تا عمق ۱.۵ متری و به‌زمان ۳۰ دقیقه مقاوم باشد.

ترکیب دوربین سه‌گانه ۸+۱۲+۵۰ مگاپیکسلی قاتل پرچمدار تازه‌نفس کره‌ای‌ها در کنار کیفیت عکس بسیار و در سطح پرچمداران، زوم اپتیکال سه برابری را هم اراعه می‌دهد. سامسونگ این گوشی را با اندروید ۱۴ و وعده هفت سال حمایتاساسی اراعه کرده تا سال‌های سال از تازه ترین نسل ترکیب نرم‌افزاری این برند منفعت‌مند بشود. در ادامه با بازدید دیجیاتو از گلکسی S24 FE همراه باشید:

---

گلکسی اس ۲۴ اولترا

نمایشگر	۸.۶ اینچی از نوع Dynamic AMOLED 2X با رزولوشن ۱۴۴۰ در ۳۱۲۰ پیکسل و نرخ رفرش ۱۲۰ هرتز
چیپست	اسنپدراگون ۸ نسل ۳ سفارشی‌‌‌‌‌‌‌‌سازی‌شده
ترکیب رم و حافظه داخلی	۸/۲۵۶، ۱۲/۲۵۶، ۱۲/۵۱۲ و ۱۲/۱۰۲۴ گیگابایت
سیستم‌عامل	اندروید ۱۴ با پوسته One UI 6
دوربین مهم	چهارگانه شامل دوربین عریض ۲۰۰ مگاپیکسلی در کنار پریسکوپ تله فوتو ۵۰ مگاپیکسلی با زوم اپتیکال ۵ برابر و تله فوتوی ۱۰ مگاپیکسلی با زوم اپتیکال ۳ برابر و ۱۲ مگاپیکسلی فوق‌عریض
دوربین سلفی	۱۲ مگاپیکسلی
باتری	۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی
فناوری شارژ	سیمی ۴۵ وات / بی‌سیم ۱۵ وات
وزن	۲۳۲ گرم
قابلیت‌های جانبی	تجهیزبه حسگر تشخیص تاثییر‌ انگشت زیر نمایشگر اولتراسونیک، قلم S-Pen، اسپیکر استریو و حمایت5G

گلکسی اس ۲۴ اولترا کاندیدای گفتن بهترین گوشی های سری s سامسونگ از نظر قیمت خرید است. درست است که گلکسی اس ۲۵ اولترا نیز به‌گفتن نسل تازه آن از راه رسیده؛ اما با دقت به قیمت نزدیک به ۱۳۰ میلیون تومان، خرید آن توجیهی ندارد. مدل ۱۲/۲۵۶ گیگابایتی این گوشی متعادل‌ترین قیمت را دارد و خریدش منطقی‌تر است. این مدل با برچسب قیمتی نزدیک به ۱۱۰ میلیون تومان، ارزشمندترین پرچم‌دار سامسونگ محسوب می‌بشود. گلکسی S25 اولترا اما حدوداً ۲۰ میلیون گران‌تر در بازار به‌فروش می‌رسد.

۲۳۲ گرم برای گوشی وزن زیاد بسیاری است و علتمی‌بشود میانه کارکردن با آن دستتان سریع خسته بشود. استاندارد IP68، باتری ۵۰۰۰ میلی‌آمپرساعتی با حمایتاز فناوری شارژ ۴۵ واتی، نمایشگر زیاد باکیفیت Dynamic AMOLED 2X با حداکثر روشنایی ۲۶۰۰ نیت، فریم تیتانیومی منفعت‌مندی از قلم S-Pen با جایگاه اختصاصی از جذابیت‌های این پرچم‌دار می باشند. گلکسی S24 اولترا به‌ لطف منفعت‌مندی از چیپ پرقدرت اسنپدراگون ۸ نسل ۳ مخصوص گلکسی و دوربین ۲۰۰ مگاپیکسلی توانایی کاربری منحصربه‌فردی به طرفداران سامسونگ اراعه می‌دهد.

در ادامه ویدیوی بازدید گلکسی اس ۲۴ اولترا را تماشا می‌کنید:

---

در این راهنمای خرید، نگاهی به لیست بهترین تلفنهای سامسونگ انداختیم. این برند کره‌ای تلفنهای هوشمند ارزشمندی در بازار دارد که با مشخصات دلنشین و حمایتنرم‌افزاری طویل‌زمان، گزینه‌ای مناسب برای تعداد بسیاری از کاربران است.

نظرتان درمورد لیست بهترین تلفنهای سامسونگ چیست؟ شما کدام مدل را زیاد تر می‌‌پسندید؟ ازمایش ها و نظراتتان درمورد تلفنهای سامسونگ را در کامنت‌ها با ما به اشتراک بگذارید.

---

زیاد تر بخوانید:

سؤالات متداول درمورد راهنمای خرید بهترین گوشی سامسونگ

شرکت Shield AI از هواپیما جنگی تازه خود با نام X-BAT رونمایی کرده که نوعی پهپاد سنگین با قابلیت برخاست‌و‌فرود عمودی (VTOL) و برد زیاد تر از ۳۵۰۰ کیلومتر است.

X-BAT مبتنی‌بر پهپاد کوچک‌تری با نام V-BAT از همین شرکت است که با پروانه کار می‌کرد. اما Shield AI با X-BAT داخل حوزه هواگردهای بزرگ‌تر یعنی گروه ۵ پهپادها شده است. محصولات این دسته بیشتر از ۵۹۹ کیلوگرم وزن دارند و سنگین‌ترین دسته از پهپادها محسوب خواهد شد.

این پهپاد برای وجود در مناطق جنگی طراحی شده که با اختلال ربط همراه می باشند و وسایل جنگی الکترونیکی قادر به وجود در آنها نیستند. توانایی VTOL این هواگرد علتمی‌بشود تا نیازی به باند فرود نداشته باشد. علاوه‌براین، برد اظهار شده برای X-BAT نزدیک به ۳۷۰۴ کیلومتر است تا برای وجود در پایگاه‌های دورافتاده، جزیره‌ها و عرشه ناوها مناسب باشد.

هرچند X-BAT در دسته پهپادهای سنگین قرار گرفته اما از نظر ابعاد چندان بزرگ نیست. دهانه بال‌های آن تنها ۱۲ متر و طول بدنه آن نزدیک به ۸ متر است.

قابلیت‌های هوش مصنوعی در پهپاد X-BAT

نرم‌افزار اختصاصی هوش مصنوعی این شرکت که Hivemind نام دارد، به‌گفتن مغز X-BAT عمل می‌کند. این سامانه به پهپاد اجازه می‌دهد مانورهای تاکتیکی پیچیده انجام دهد، با جنگنده‌های سرنشین‌دار همکاری کند و حتی در شرایط قطع رادیو و GPS با پهپادهای دیگر ربط داشته باشد.

پیشرانه X-BAT از خانواده موتورهای F-16 اظهار شده تا گمان دستیابی به شدت نزدیک به ۱.۲ ماخ برای این پهپاد وجود داشته باشد. در طراحی شکل بدنه و هندسه بال‌های آن هم پافشاری بسیاری روی مخفی‌شدن از رادارها شده است.

Shield AI می‌گوید گسترش X-BAT از ۱۸ ماه قبل اغاز شده و اولین پرواز VTOL آن برای اواخر همین سال برنامه‌ریزی شده است. استقرار آن در میدان عملیاتی هم به سال ۲۰۲۸ موکول می‌بشود.