Seuraava viestinnän paradigma AI-pohjaisen semanttisen viestinnän johdolla

Shannonin laki

Nykypäivän tietoliikenne on kehittynyt Shannonin lakiin (Shannon's Law) perustuen. Tämä teoria määrittää verkkotietoliikenteen rajat, ja sitä ovat seuranneet yritykset nostaa myöhemmin esitettävän kaavan kanavakapasiteetin maksimia. Esimerkiksi tällaisia teknologioita ovat MIMO (Multiple Input Multiple Output). Nämä teknologiat ovat osa pyrkimyksiä saavuttaa korkeampi kanavakapasiteetti Shannonin teoriaan perustuen.

Shannonin laki ilmaistaan alla olevalla kaavalla, joka laskee kanavakapasiteetin.

Nämä merkitsevät kukin kanavakapasiteettia (Channel Capacity), kaistanleveyttä (Bandwidth) ja signaali-kohinasuhdetta (Signal-to-Noise Ratio). Helposti sanoin selitettynä maksimi siirtonopeus (C) on järjestelmän käytettävissä olevien fyysisten taajuusresurssien kokonaismäärä (B) kerrottuna tehokkuudella (log₂(1 + S/N)), joka ilmaisee, kuinka monta bittiä tietoa voidaan siirtää resurssin yhtä Hertziä kohden signaalin laadun (S/N) mukaan.

Kun tämä kanavakapasiteetin laskeva laki syntyi, tietoliikenneala alkoi panostaa kanavakapasiteetin kasvattamiseen. Näin ollen noin 70 vuoden ajan tietoliikenteen innovaatiot ovat suurelta osin tapahtuneet kanavakapasiteetin parantamisen kautta.

Kuitenkin nykyaikana prosessoinnin resurssit ovat kehittyneet erittäin paljon. Tietoliikenne on edennyt ajasta, jolloin lähetettiin tekstiä, siihen pisteeseen, että nyt lähetetään avaruusvektoreita. Tämän kaiken datan luotettavaan jakamiseen ja lähettämiseen alkaa syntyä rajoituksia. Esimerkiksi autonomisten autojen tuottama data voi nousta useisiin teratavuihin päivässä, ja nykyisellä tietoliikenneverkolla sen kestämiseen on lähes mahdotonta. Pelkästään lisäämällä johtoja ja antenneja taloudelliset ja fyysiset rajat tulevat vastaan.

Näin ollen on alettu tutkia uutta paradigmaa, jossa siirrytään pois perinteisestä paradigmasta, jonka tavoitteena oli koko bittimäärän tarkka siirto, ja otetaan käyttöön älykkyys tietoliikenteeseen pyrkien ainoastaan kontekstin siirtoon. (*Itse konsepti on ollut olemassa vuosikymmeniä) Ja tämä on muutos, joka johtuu älykkäiden mallien voimakkaasta kehityksestä viime aikoina ja tarpeesta siirtää yhä suurempia määriä dataa.

Tätä kutsutaan Semantic Communicationiksi, koska se on merkityksiä vaihtavaa kommunikaatiota.

Semanttinen kommunikaatio (Semantic communication)

Semanttisen kommunikaation tavoitteena on siirtää koko datan sijaan vain siihen sisältyvä ydinmerkitys, eli konteksti.

Tämä ongelma on jo esitetty Shannonin ja Weaverin tietoliikennemallissa, ja he jakoivat tietoliikenteen kypsyyden kolmeen tasoon.

1. Tekninen ongelma: Kuinka tarkasti symboli (Symbol) voidaan lähettää? (Tämä on minun teoriani ydin.)
2. Semanttinen ongelma: Kuinka tarkasti lähetetty symboli välittää halutun 'merkityksen'?
3. Tehokkuusongelma: Kuinka tehokkaasti välitetty merkitys vaikuttaa vastaanottajan toimintaan?

Tähän mennessä tietoliikenteen kehitys on lähes ratkaissut teknisen ongelman, ja nyt suoritetaan tehtävää, jossa käännetään semanttisia ja tehokkuusongelmia.

Ero kypsyystason 1 ja tasojen 2 ja 3 (semanttinen kommunikaatio) välillä esitetään tyypillisesti palavasta talosta kertovalla esimerkillä.

Jokin talo on tulessa.

Nykyisessä tietoliikenneparadigmassa tämä kohtaus muutetaan dataksi pala palalta ja lähetetään valokuvana.

Semanttisessa kommunikaatiossa sen sijaan, että lähetettäisiin kaikki data, kuten "ikkunasta nousee mustaa savua ja näkyy liekkejä", lähetetään vain ydin 'merkitys', kuten "tulipalo, välitön lähtö tarpeen". Tämän tavoitteena on jättää tarpeeton tieto pois ja saada vastaanottaja suorittamaan tietty toimenpide (lähtö).

Jos kommunikaatio tapahtuu päätepisteiden välillä, joilla on sama tietopohja palokuntakategoriassa, tämä voi vähentää merkittävästi tilanteen ymmärtämiseen tarvittavan lähetettävän datan määrää.

Tämän semanttisen kommunikaation ydin koodaus/dekoodaus logiikka on tietoliikenneparadigma, mutta se toimii sovelluskerroksen päällä. Lähettävässä päässä semanttinen enkooderi muuntaa annetun datan semanttiseksi dataksi, ja vastaanottavassa päässä semanttinen dekooderi käsittelee sen muotoon, jota takana oleva lähde voi käyttää. Nämä kaksi ovat todennäköisesti jonkinlainen päättelymalli, jolla on sama tietopohja, ja sen kautta on mahdollista kommunikoida vaihtamalla semantiikkaa ilman valtavaa datansiirtoa.

On selvää, että tämä taataan olemassa olevan tietoliikennepadigman täydellisyyden päällä. Ensinnäkin symbolit on voitava siirtää teknisesti tarkasti, ja tämä kypsyystaso on jo saavutettu. Nyt pääasiallinen tehtävä on, kuinka hyvin lähetetty symboli välittää ja tulkitsee tiedon semantiikan, ja tutkimus on vasta alkamassa.

Kuitenkin tällainen merkitykselliseen kontekstiin perustuva kommunikaatiojärjestelmä, toisin kuin perinteinen syntaktinen kommunikaatiojärjestelmä, on erittäin altis ongelmille, koska se luottaa luotettavuudessa (reliability) esimerkiksi tekoälyyn. Vaikka Knowledge Based olisi sama, mallin mustan laatikon alueelta voi tulla erilaisia tulkintoja.

Jälkisanat

6G (6. sukupolven) mobiiliviestinnässä tällaisen semanttisen kommunikaation kerrotaan toteutuvan älykkäänä Internet-järjestelmänä, mutta on epäselvää, miksi sovelluskerroksen päällä toimiva paradigma on mobiilioperaattoreiden tutkimusaihe. Minun intuitiossani mobiilioperaattoreiden rooli on taata kypsyystaso 1, jossa symbolit ja bitit siirretään teknisesti tarkasti, ja semanttisen kommunikaation toiminta-ajan uskon olevan jo sovellusohjelmien aluetta.

Toisaalta on myös epäilys siitä, onko tällaisella tekniikalla, jonka tulisi perustua luotettavuuteen perusarvona, uutta paradigmaa. Minulla on myös tällaisia epäilyksiä, ja olen henkilökohtaisesti hieman kielteisellä kannalla.

Syy siihen, miksi kirjoitan tästä huolimatta, on se, että mobiiliviestinnän seuraava paradigma etenee mielestäni melko mielenkiintoisella tavalla. Satelliitti-Internetin käyttöönotto kanavakapasiteetin laajentamiseksi on käytännössä tosiasia Project Kuiperin, Starlinkin ja muiden myötä, ja yritys murtaa Shannonin lain rajoitukset uudella tavalla oli melko kiehtovaa.