Paradigma příští komunikace vedené AI 기반ou sémantickou komunikací

Shannonův zákon

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

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

Tyto veličiny 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 může systém využít (B), a Efektivity (log₂(1 + S/N)), která udává, kolik bitů informace lze přenést na 1 Hz tohoto zdroje v závislosti na kvalitě signálu (S/N).

Jakmile se objevil tento zákon pro výpočet kapacity kanálu, komunikační průmysl začal intenzivně pracovat na jejím zvyšování. Takto se inovace v komunikaci po dobu přibližně 70 let většinou soustředily na zlepšení kapacity kanálu.

Nicméně v současné době došlo k obrovskému rozvoji v oblasti procesních zdrojů (processing resources). Komunikace se posunula z doby, kdy se posílal text, do situace, kdy se posílají prostorové vektory. Začaly se objevovat limity pro spolehlivé rozdělení a přenos všech těchto dat. Například data generovaná autonomním vozidlem mohou dosahovat několika terabajtů denně, a pro současnou komunikační síť je téměř nemožné toto zvládnout. Pouhé pokládání více kabelů a umisťování více antén naráží na ekonomické a fyzické limity.

Tímto způsobem se začalo zkoumat paradigma, které se odchyluje od stávajícího, zaměřeného na přesný přenos celých bitů, a které usiluje pouze o přenos kontextu zavedením inteligence do komunikace. (*Samotný koncept existuje již desítky let) A je to změna způsobená silným rozvojem inteligentních modelů v poslední době a potřebou komunikace s ještě většími objemy dat.

Toto se nazývá Semantická komunikace (Semantic Communication), jelikož jde o komunikaci, která si vyměňuje význam (意味).

Semantická komunikace (Semantic communication)

Semantická komunikace si klade za cíl přenášet pouze klíčový význam obsažený v datech, tedy kontext, namísto přenosu celých dat, jak tomu bylo dříve.

Tento problém byl již nastolen v komunikačním modelu Shannona a Weavera, kteří rozdělili vyspělost komunikace do tří úrovní.

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

Dosavadní vývoj komunikace téměř vyřešil technický problém a nyní se zaměřuje na úkol překladu sémantických problémů a problémů účinnosti.

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

Hoří dům.

V současném komunikačním paradigmatu se tato scéna po bitu digitalizuje a přenáší se jako fotografie.

V semantické komunikaci se namísto přenosu všech dat, jako je „z okna stoupá černý kouř a jsou vidět plameny“, přenáší pouze klíčový „význam“, například „Vypukl požár, je nutný okamžitý výjezd“. Cílem je drasticky vypustit nepotřebné informace a zaměřit se na to, aby příjemce provedl specifickou akci (výjezd).

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

Klíčová logika kódování/dekódování v semantické komunikaci je sice komunikačním paradigmatem, ale funguje na aplikační vrstvě (application layer). Na straně odesílatele se pomocí sémantického kodéru (semantic encoder) transformují daná data na sémantická data a na straně příjemce se pomocí sémantického dekodéru (semantic decoder) zpracovávají do formy použitelné pro navazující zdroj. Oba budou mít formu inferenčního modelu (inference model) se stejnou znalostní bází, což umožní komunikaci, která si vyměňuje sémantiku bez nutnosti přenosu obrovských dat.

Přirozeně je to 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 sděluje a interpretuje sémantiku informace, a výzkum teprve začíná.

Nicméně, komunikační systém založený na takovém sémantickém kontextu, na rozdíl od stávajících syntaktických komunikačních systémů, se spoléhá na AI a podobné technologie pro spolehlivost (reliability), což s sebou nese vysokou pravděpodobnost vzniku problémů. I když sdílí stejnou Knowledge Based, v oblasti black boxu modelu se mohou objevit odlišné interpretace.

Závěr

V mobilní komunikaci 6G (6. generace) se předpokládá aplikace této semantické komunikace, čímž by se vytvořil inteligentní internetový systém. Nicméně, existuje otazník, proč by se paradigma fungující na aplikační vrstvě mělo stát výzkumným úkolem mobilních operátorů. Podle mé intuice hrají mobilní operátoři roli v zajištění úrovně vyspělosti 1, kde jsou symboly a bity technicky přesně přenášeny, a okamžik, kdy začne fungovat sémantická komunikace, je již doménou aplikačního programu.

Na druhou stranu existuje také pochybnost, zda bude takové nové paradigma existovat v komunikační technologii, kde základní hodnotou musí být spolehlivost. I já mám tyto pochybnosti a osobně zaujímám spíše negativní postoj.

Důvodem, proč přesto píšu tento článek, je to, že se domnívám, že se další paradigma mobilní komunikace rozvíjí poměrně zajímavým způsobem. Zavedení satelitního internetu pro rozšíření kapacity kanálu je fakticky hotová věc s příchodem Project Kuiper, Starlink a podobných, a pokusy o překonání limitů vázaných Shannonovým zákonem novou formou byly docela fascinující.

Protože zde není žádný obsah týkající se GO, končím s gopherem.