ریکال (Recall) چیست؟ بازار غیرمتمرکز مهارت های هوش مصنوعی

وقتی صحبت از ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعیه، شبکه ریکال یکی از همون معیارهایی‌ست که نمیشه نادیده گرفت. اگه در حوزه هوش مصنوعی فعال باشی، میدونی که مهم‌ترین سوال همیشه اینه: «این مدل واقعا درست کار میکنه یا نه؟» مخصوصا حالا که بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی دارن شکل میگیرن و هر کسی میتونه مدل خودش رو وارد رقابت کنه. اینجاست که Recall وارد ماجرا میشه؛ همون معیاری که بهمون میگه یک مدل چقدر از موارد درست واقعی رو پیدا کرده و چقدر میشه روش حساب کرد.

حالا وقتی این داستان میرسه به شبکه‌هایی مثل Recall Network، موضوع جذاب‌تر هم میشه. مدل‌ها باید خروجی واقعیشون رو روی بلاکچین ثبت کنن، یعنی هیچ‌چیزی قابل مخفی‌کاری نیست! ریکال، Recall Rank و سیستم توکنی این شبکه باعث میشن رقابت کاملا واقعی، شفاف و بدون تقلب جلو بره. تو این مقاله از کریپتونگار دقیق‌تر توضیح میدیم Recall چیه، چرا مهمه و چطور قراره آینده بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی رو تغییر بده.

ریکال (Recall) چیست؟

Recall درواقع یک معیار سنجش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی هست؛ یعنی کمک میکنه بفهمیم یک مدل چقدر در پیدا کردن داده‌های درست موفق بوده؛ مثلا تصور کن یک مدل برای تشخیص تراکنش‌های تقلبی ساخته شده. این مفهوم میگه از بین تمام تراکنش‌هایی که واقعا تقلبی بودن، چندتاشو درست تشخیص داده. این عدد همیشه بین صفر تا یکه و هرچی به عدد یک نزدیک‌تر باشه یعنی مدل دقت بیشتری داره و کمتر اشتباه کرده.

از Recall تو حوزه‌های حساس مثل سلامت بیماران، سیستم‌های مالی و پیدا کردن تقلب استفاده میشه. اهمیتش زمانی زیاد میشه که خطا هزینه‌ زیادی داشته باشه؛ مثلا وقتی تشخیص اشتباه یک بیماری خطرناک ممکنه جون کسی رو تحت تاثیر قرار بده یا وقتی یک پرداخت تقلبی بین هزاران تراکنش مخفی شده، این مفهوم مهم‌تر از قبل میشه. 

در بازار غیرمتمرکز هوش مصنوعی، داستان جالب‌تر هم میشه. اینجا مدل‌ها باید خروجی واقعی‌شون رو روی بلاکچین ثبت کنن تا همه مطمئن باشن داده‌ها سالم و درست هستن. وقتی نتایج مدل‌ها به‌صورت شفاف روی زنجیره قرار میگیره، هم کاربرا اعتماد بیشتری پیدا میکنن، هم تقلب از بین میره.

بیشتر بخوانید: اتحاد بلاک‌ چین، اینترنت اشیا و هوش مصنوعی

تفاوت Recall با Precision و تاثیرش روی عملکرد مدل ها

خیلی‌ها Recall رو با پریسیژن (Precision) اشتباه میگیرن، درحالی‌که این دو نقش‌های متفاوتی دارن. پریسیژن میگه از بین همه‌چیزهایی که مدل مثبت تشخیص داده، چندتاش واقعا درست بودن؛ اما Recall این مفهوم رو از زاویه‌ای دیگه نگاه میکنه و میگه از بین همه‌ی موارد درست واقعی، چندتاش رو مدل پیدا کرده.

مثلا تو یک سیستم تشخیص تقلب، ممکنه پریسیژن بالا باشه چون مدل خیلی سخت گیرانه تصمیم میگیره، ولی همین باعث میشه بعضی موارد درست از دست برن و این مفهوم افت کنه. برای کاربردهایی مثل تشخیص بیماری یا کنترل خطاهای مالی، این‌که هیچ داده‌ی مهمی از دست نره خیلی حیاتی‌تر از احتیاط زیاد مدل در پیش بینی؛ یعنی Recall مهم‌تره.

در پژوهش‌هایی مثل AWS و PMC، مقدار این مفهوم تو مدل‌های واقعی بین ۰.۸۷ تا ۱ گزارش‌ شده و این عدد واقعا بالاست. پریسیژن معمولا پایین‌تره، چون مدل‌ها ترجیح میدن همه موارد درست رو شناسایی کنن حتی اگر چند مورد اشتباهی هم در بینش باشه. برای پیدا کردن تعادل بین این دو، از معیار ترکیبی معروف F1-score استفاده میشه که میانگینی بین پریسیژن و ریکاله. پروژه‌هایی مثل پلتفرم Recall از همین عدد برای بررسی سلامت عملکرد مدل‌ها استفاده میکنن تا نتایج دقیق‌تر و واقعی‌تر باشن.

مراحل محاسبه ریکال و کاربردهای کلیدی اون در هوش مصنوعی

حالا فرمول Recall چیه؟ این فرمول خیلی ساده‌ست؛ تعداد موارد درست شناسایی‌ شده تقسیم‌بر مجموع کل موارد درست واقعی؛ مثلا فرض کن یک مدل باید از بین صد تراکنش تقلبی، همه رو پیدا کنه؛ اگه تونست ۹۳ تا رو درست تشخیص بده، ریکالش میشه ۰.۹۳ همین عدد نشون میده که مدل عملکرد خیلی خوبی داشته.

Recall تو خیلی از زمینه‌ها کاربرد مهم داره؛ ازجمله:

• تشخیص تقلب‌های مالی: مدل‌ها معمولا Recall بین ۰.۸۷ تا ۱ دارن و این یعنی دقتشون بسیار بالاست.
• مدل‌های سلامت غیرمتمرکز: در این مدل‌ها با زمان پردازش کمتر از یک ثانیه، خطاها خیلی کم می‌شن.
• تحلیل و استخراج داده‌های مالی: نرخ موفقیت تا ۹۳ درصد گزارش‌شده و کار روی بلاکچین باعث شده همه‌چیز قابل‌اعتماد باشه.
• ارزیابی مدل‌های شبکه ریکال: نتایج مدل‌ها روی زنجیره ذخیره میشن تا هیچ دخل و تصرفی در داده امکان‌پذیر نباشه.

بیشتر بخوانید: بهترین ارزهای دیجیتال هوش مصنوعی

بازار غیرمتمرکز مهارت های هوش مصنوعی و جایگاه پروژه ریکال چیست؟

بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی فضایی هستن که افراد از سراسر دنیا میتونن مدل‌های خودشونو بدون نیاز به شرکت‌های بزرگ منتشر کنن. اگه نمیدونی غیر متمرکز یا دیفای چیه حتما به صفحه آموزش دیفای مراجعه کن. داد‌ه‌ها و عملکرد مدل‌ها توی این بازارها روی بلاکچین ذخیره میشن، پس همه میتونن آزادانه ببینن هر مدل چه نتایجی ارائه داده. پس Recall چیست؟

یکی از شناخته‌شده‌ترین پروژه‌ها در این زمینه شبکه ریکاله. تو این شبکه، ربات‌های هوش مصنوعی که بهشون Agent گفته میشه، باهم رقابت میکنن تا بهترین خروجی ممکن رو بدن. عملکردشون با معیارهای دقیق بررسی میشه و فقط اون‌هایی که نتایج واقعی ارائه بدن، رتبه بالاتر میگیرن.

برای جلب اعتماد و ورود به رقابت‌ها، هر شرکت‌کننده باید بخشی از توکن‌های Recall رو استیک کنه، یعنی در شبکه، قفل نگه‌داره. این کار هم باعث میشه امنیت سیستم بالا بره، هم کاربران بدونن افراد واقعا درگیر پروژه هستن.

توکن Recall تو اقتصاد داده‌های هوش مصنوعی نقش مرکزی داره؛ ارزش کلش حدود یک میلیارد واحده و توزیعش به شکل هوشمند بین کاربرای فعال انجام میشه تا رشد جامعه منصفانه باشه.

عملکرد ریکال رنک (Recall Rank) و ارزیابی موفقیت ایجنت ها

همونطور که ممکنه بدونید، توی شبکه Recall، ارزیابی ایجنت‌های هوش مصنوعی (Agent) با سیستمی انجام میشه به اسم Recall رنک (Recall Rank). این سیستم خیلی جذابه چون دو تا مولفه اصلی داره:

• Performance (عملکرد): یعنی چقدر اون Agent تو کاری که براش تعریف شده موفق بوده، مثل تحلیل داده یا انجام معاملات.
• Certainty (قطعیت): یعنی میزان اعتماد به عملکرد اون Agent در طول زمان؛ اگر موفقیتش ثابت بمونه، این عدد بالا میره.

بیشتر بخوانید: ربات تریدینگ بهتر است یا ایجنت هوش مصنوعی؟

تمام این اطلاعات روی بلاکچین و داخل قراردادهای هوشمند ثبت میشن تا هیچ‌چیزی قابل تغییر نباشه. هر بار که یک ایجنت موفق بشه کارشو درست انجام بده، رتبه Recall رنکش (Recall Rank) بالا میره و پاداش بیشتری میگیره. اگه عملکردش افت کنه یا اشتباه کنه، بخشی از توکن استیک شده‌اش از بین میره. این سیستم رقابت سالم و بدون تقلب رو به‌وجود میاره و باعث شفافیت بی‌نظیر در بازار میشه. در ضمن برای آموزش بیشتر در مورد بلاکچین به صفحه آموزش بلاکچین مراجعه کن. 

نقش توکن در اقتصاد Recall چیست؟

حالا نقش اقتصادی توکن Recall چیست؟ توکن Recall قلب تپنده‌ی کل پلتفرمه. همه رقابت‌ها، رای‌گیری‌ها و تصمیمات مهم با کمک همین توکن انجام میشن. شرکت‌کننده‌ها برای اینکه اعتماد جامعه رو جلب کنن، باید مقداری از توکن خودشون رو استیک کنن؛ یعنی قفل کنن تا نشونه‌ای از جدیتشون باشه. اگه عملکردشون خوب نباشه، توکن‌هاشون از دست میره، پس همه انگیزه دارن کار باکیفیت ارائه کنن.

کل عرضه‌ی توکن حدود ۱,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰ واحده. توزیعش به شکلی طراحی شده که رشد جامعه و پایداری بلند‌ مدت حفظ بشه. دارندگان توکن‌ها حتی در تصمیم‌ گیری‌های مهم شرکت میکنن؛ یعنی میتونن درباره‌ی تغییرات یا آپدیت‌های پلتفرم رای بدن. این ساختار خیلی شبیه سازمان‌های غیرمتمرکز یا همون DAO هاست، جایی که قدرت مدیریت بین همه پخش میشه و هیچ شخص خاصی کنترل مطلق نداره.

جمع بندی

ریکال چیزی بیشتر از یک عدد تو مدل‌های هوش مصنوعی هست؛ درواقع، یک شاخص اعتماد و دقت در دنیای داده‌هاست. بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی مثل شبکه Recall با استفاده از این معیار کاری کردن که رقابت‌ها واقعی‌تر بشن و نتایج بر پایه‌ی داده‌ی واقعی سنجیده بشه. با ترکیب سیستم رتبه‌بندی Recall Rank و توکن Recall، پروژه تونسته اقتصاد داده‌ها رو شفاف، منصفانه و بدون وابستگی به شرکت‌های بزرگ بسازه.

سوالات متداول

Recall چیست و دقیقا چه نقشی در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی داره؟

Recall نشون میده مدل چقدر نمونه‌های درست واقعی را پیدا کرده. این معیار در پروژه‌های مالی، سلامت و کشف تقلب، بین ۰.۸۷ تا ۱ گزارش‌شده.

توکن ریکال در سیستم اقتصادی پلتفرم Recall چطور عمل میکنه؟

این توکن برای رقابت، رای‌ دهی و مشارکت در ارزیابی مدل‌ها استفاده میشه. عرضه کل آن یک میلیارد واحد هست و ۳۰ درصد برای رشد جامعه اختصاص داده شده.

شبکه Recall چه تفاوتی با دیگر پروژه های هوش مصنوعی غیرمتمرکز داره؟

این شبکه رقابت عملی و شفاف بین مدل‌ها را اجرا میکنه و برخلاف مدل‌های تبلیغاتی دیگه از اقتصاد داده‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی عملکرد استفاده میکنه.