Další komunikační paradigma řízené komunikačními systémy se sémantikou založenou na AI

Shannonův zákon

Dnešní komunikace se vyvíjela na základě Shannonova zákona (Shannon's Law). Jedná se o teorii stanovující limity síťové komunikace, a snahy byly zaměřeny na zvýšení maximální kapacity kanálu ve vzorci, který bude popsán níže. Příkladem jsou technologie jako MIMO (Multiple Input Multiple Output). Tyto technologie jsou součástí úsilí o dosažení vyšší kapacity kanálu na základě Shannonovy teorie.

Shannonův zákon je vyjádřen následujícím vzorcem pro výpočet kapacity kanálu: $$C = B \cdot \log_{2}(1 + \frac{S}{N})$$

Tyto symboly představují kapacitu kanálu (Channel Capacity), šířku pásma (Bandwidth) a poměr signálu k šumu (Signal-to-Noise Ratio). Zjednodušeně řečeno, maximální komunikační rychlost (C) je součinem celkového množství fyzických frekvenčních zdrojů, které systém může využít (B), a efektivity (log₂(1 + S/N)), která udává, kolik bitů informace lze přenést na 1 Hz daného zdroje v závislosti na kvalitě signálu (S/N).

Jakmile se objevil tento zákon pro výpočet kapacity kanálu, začalo komunikační odvětví intenzivně pracovat na jejím zvyšování. Po dobu přibližně 70 let byla většina inovací v komunikaci realizována prostřednictvím zlepšování kapacity kanálu.

Nicméně v současné době došlo k obrovskému pokroku v procesních zdrojích. Komunikace se posunula z éry posílání textu do stavu, kdy se posílají prostorové vektory. Začaly se objevovat limity pro spolehlivé rozdělení a přenos všech těchto dat. Například data generovaná autonomními vozidly mohou dosáhnout několika terabajtů denně, a pro současné komunikační sítě je téměř nemožné toto zvládnout. Pouhé pokládání více kabelů a instalace více antén naráží na ekonomické a fyzické limity.

Takto se začalo zkoumat nové paradigma, které se odklání od dosavadního přístupu přesného přenosu celého bitového toku a místo toho usiluje o přenos pouze kontextu zavedením inteligence do komunikace. (*Samotný koncept existuje již desítky let.) A to je změna vyvolaná silným rozvojem inteligentních modelů v poslední době a potřebou komunikace s ještě rozsáhlejšími daty.

Tato komunikace, která si vyměňuje význam (意味), se nazývá sémantická komunikace (Semantic Communication).

Sémantická komunikace (Semantic communication)

Zatímco dosavadní komunikace přenášela celá data, sémantická komunikace si klade za cíl přenášet pouze klíčový význam, tj. kontext, obsažený v datech.

Tento problém již nastolili Shannon a Weaver ve svém komunikačním modelu, kde rozdělili vyspělost komunikace do tří úrovní.

1. Technický problém: Jak přesně lze přenést symbol (Symbol)? (To je klíčová oblast mé teorie.)
2. Sémantický problém: Jak přesně přenesený symbol sděluje požadovaný „význam“?
3. Problém efektivity: Jak účinně předaný význam ovlivňuje chování příjemce?

Dosavadní rozvoj komunikace téměř vyřešil technický problém a nyní se zaměřuje na úkol přeložení sémantického problému a problému efektivity.

Rozdíl mezi úrovní vyspělosti 1 a úrovněmi 2 a 3 (sémantická komunikace) je obvykle ilustrován příkladem hořícího domu.

Nějaký dům hoří.

V současném komunikačním paradigmatu je tato scéna pečlivě převedena do dat a přenesena jako fotografie.

V sémantické komunikaci se místo posílání všech dat, jako např. „z okna vychází černý kouř a jsou vidět plameny“, přenáší pouze klíčový „význam“ ve formě „došlo k požáru, nutný okamžitý výjezd“. Cílem je odvážně vypustit zbytečné informace a zaměřit se na to, aby příjemce provedl specifickou akci (výjezd).

Pokud se jedná o komunikaci mezi koncovými body, které sdílejí stejnou znalostní bázi v kategorii hasičství, může to revolučně snížit objem přenášených dat potřebných k pochopení situace.

Klíčová logika kódování/dekódování v sémantické komunikaci je sice komunikační paradigma, ale funguje nad aplikační vrstvou. Na straně odesílatele sémantický kodér převádí daná data na sémantická data a na straně příjemce sémantický dekodér tato data zpracovává do formátu použitelného pro následný zdroj. Oba budou mít formu inferenčního modelu se stejnou znalostní bází, což umožní komunikaci, která si vyměňuje sémantiku bez nutnosti přenosu obrovského množství dat.

To je samozřejmě zaručeno na základě vyspělosti stávajícího komunikačního paradigmatu. Nejprve musí být technicky možné přesně přenést symboly, a tato úroveň vyspělosti již byla dosažena. Nyní se hlavním úkolem stalo, jak dobře přenesený symbol předává a interpretuje sémantiku informace, a výzkum teprve začíná.

Nicméně, komunikační systém založený na takovém sémantickém kontextu, na rozdíl od stávajícího syntaktického komunikačního systému, se spoléhá na AI a podobné technologie pro spolehlivost (reliability), což s sebou nese velmi vysoké riziko vzniku problémů. I když sdílejí stejnou Knowledge Based, mohou se objevit různé interpretace z oblasti "černé skříňky" modelu.

Závěr

V mobilní komunikaci 6G (šesté generace) se předpokládá, že bude aplikována tato sémantická komunikace, čímž vznikne inteligentní internetový systém. Nicméně existuje otazník, proč se paradigma fungující nad aplikační vrstvou stává výzkumným úkolem mobilních operátorů. Moje intuice je taková, že mobilní operátoři hrají roli, která zajišťuje úroveň vyspělosti 1, kde jsou symboly a bity technicky přesně přenášeny, a moment, kdy začíná fungovat sémantická komunikace, je již doménou aplikačního programu.

Na druhou stranu existuje také pochybnost, zda bude mít taková nová paradigma místo v komunikační technologii, která musí mít spolehlivost jako základní hodnotu. I já mám tyto pochybnosti a osobně zastávám spíše negativní postoj.

Důvodem, proč píšu tento článek, je nicméně to, že se next paradigma mobilní komunikace rozvíjí poměrně zajímavým způsobem. Zavedení satelitního internetu pro rozšíření kapacity kanálu je již prakticky hotovou věcí s nástupem Project Kuiper, Starlink a podobných, a pokusy o prolomení limitů vázaných Shannonovým zákonem novými způsoby byly docela fascinující.

Protože zde není žádný obsah o GO, končím s gopherem.