A következő kommunikációs paradigma, amelyet az AI-alapú szemantikai kommunikáció vezet

Shannon's Law

A mai távközlés a Shannon's Law (Shannon-törvény) alapjaira épülve fejlődött ki. Ez egy olyan elmélet, amely a hálózati kommunikáció határait határozza meg, és a későbbi képletben szereplő csatornakapacitás maximális értékének növelésére irányuló kísérleteket foglal magában. Ilyen technológiák például a MIMO (Multiple Input Multiple Output). Ezek a technológiák a Shannon-elméleten alapulnak, és a nagyobb csatornakapacitás elérésére irányuló erőfeszítések részei.

A Shannon-törvényt az alábbi képlet fejezi ki, amely a csatornakapacitást számítja ki.

Ezek rendre a Channel Capacity (Csatornakapacitás), a Bandwidth (Sávszélesség) és a Signal-to-Noise Ratio (Jel-zaj arány) jelentését hordozzák. Könnyen érthető módon megfogalmazva a maximális kommunikációs sebesség (C) a rendszer által használható fizikai frekvenciaforrások összegének (B) megszorzása azzal a hatékonysággal (log₂(1 + S/N)), hogy a jelminőség (S/N) függvényében hány bit információt képes szállítani az adott forrás 1 Hz-enként.

Miután megjelent ez a törvény a csatornakapacitás kiszámítására, a távközlési ipar elkezdett erőfeszítéseket tenni a csatornakapacitás növelése érdekében. Így körülbelül 70 éven keresztül a kommunikáció innovációja nagyrészt a csatornakapacitás javításában valósult meg.

Azonban a jelen korban a processzing erőforrásai rendkívül sokat fejlődtek. A kommunikáció, amely egykor szöveg küldéséből állt, mára térvektorok küldésének szintjére jutott. Korlátok jelentkeztek ezen adatok megbízható felosztásában és továbbításában. Például egy önvezető autó által generált adatmennyiség elérheti a több terabyte-ot naponta, és ezt a jelenlegi kommunikációs hálózatokkal kezelni szinte lehetetlen. Egyszerűen több kábel lefektetésével és több antenna felállításával gazdasági/fizikai korlátokba ütközünk.

Így elkezdődött egy olyan paradigma kutatása, amely eltér a korábbi, a teljes bitek pontos átvitelére irányuló paradigmától, és a kommunikációba intelligenciát bevezetve csak a kontextus átvitelére törekszik. (*Maga a koncepció már évtizedek óta létezik.) Ez a változás a mesterséges intelligencia modellek közelmúltbeli erőteljes fejlődésének és a nagyobb adatmennyiségek kommunikációjának szükségességének köszönhető.

Ezt a kommunikációt, amely jelentést cserél, Semantic Communication-nek (Szema(n)tikai Kommunikáció) nevezik.

Semantic communication (Szema(n)tikai kommunikáció)

A szema(n)tikai kommunikáció célja, hogy ha korábban a teljes adatot továbbították, most már csak a benne rejlő kulcsfontosságú jelentést, azaz a kontextust továbbítsák.

Ez a probléma már felmerült Shannon és Weaver kommunikációs modelljében, akik a kommunikáció érettségét három szintre osztották.

1. Technikai probléma: Milyen pontossággal lehet továbbítani a szimbólumokat (Symbol)? (Ez az én elméletem magterülete.)
2. Szema(n)tikai probléma: A továbbított szimbólumok milyen pontossággal adják át a kívánt 'jelentést'?
3. Hatékonysági probléma: A továbbított jelentés mennyire hatékonyan befolyásolja a vevő cselekedeteit?

A kommunikáció fejlődése mára szinte megoldotta a technikai problémát, és most a szema(n)tikai és hatékonysági problémák fordításának feladatát végzi.

Az 1. érettségi szint és a 2., 3. szint (Szema(n)tikai kommunikáció) közötti különbségre jellemzően az égő ház példáját használják.

Egy ház ég.

A jelenlegi kommunikációs paradigma szerint ezt a jelenetet aprólékosan adattá alakítják, majd fotóként továbbítják.

A szema(n)tikai kommunikációban ez a megközelítés ahelyett, hogy minden adatot elküldene, mint például "fekete füst jön ki az ablakon, és lángok láthatók", a kulcsfontosságú 'jelentést' továbbítja: "Tűz van, azonnali beavatkozás szükséges". Ennek célja a felesleges információk merész elhagyása, és a vevő (fogadó fél) arra késztetése, hogy egy meghatározott cselekvést (kivonulást) hajtson végre.

Ha a kommunikáció a tűzoltás kategóriájába tartozó, azonos tudásbázissal rendelkező végpontok között zajlik, ez drasztikusan csökkentheti a helyzet felméréséhez szükséges továbbított adatok mennyiségét.

A szema(n)tikai kommunikáció alapvető kódolási/dekódolási logikája a kommunikációs paradigmához tartozik, de az Application Layer (alkalmazási réteg) felett működik. A küldő oldalon a szema(n)tikai enkóder a megadott adatokat szema(n)tikai adatokká alakítja, a vevő oldalon pedig a szema(n)tikai dekóder feldolgozza azokat olyan formában, amelyet a mögöttes forrás felhasználhat. A kettő egy olyan következtetési modell formájában létezik, amely azonos tudásbázissal rendelkezik, és ez lehetővé teszi a szema(n)tika cseréjét anélkül, hogy hatalmas adatátvitelre lenne szükség.

Természetesen ez a meglévő kommunikációs paradigma teljességén alapul. Először technikailag pontosan kell továbbítani a szimbólumokat, és ez az érettségi szint már elérve van. Most az a fő feladat, hogy a továbbított szimbólumok mennyire jól adják át és értelmezik az információ szema(n)tikáját, és ez a kutatás még csak most kezdődik.

Azonban az ilyen, szema(n)tikai kontextuson alapuló kommunikációs rendszer, ellentétben a meglévő szintaktikai kommunikációs rendszerekkel, nagy valószínűséggel problémákhoz vezet, mivel a reliability (megbízhatóság) az AI-tól és hasonlóktól függ. Még ha azonos Knowledge Based (Tudásbázissal) rendelkeznek is, a modell "black box" (fekete doboz) területén eltérő értelmezések merülhetnek fel.

Utószó

A 6G (6. generációs) mobilkommunikációban állítólag alkalmazni fogják ezt a szema(n)tikai kommunikációt, és intelligens internet rendszerré válik, de kérdéses, hogy miért válik egy olyan paradigma, amely az alkalmazási réteg felett működik, a mobilkommunikációs szolgáltatók kutatási feladatává. Az én intuícióm szerint a mobilszolgáltatók szerepe a szimbólumok és bitek pontos továbbításának technikai biztosítása az 1. érettségi szinten, és a szema(n)tikai kommunikáció működésének pillanata már az alkalmazási programok területéhez tartozik.

Másrészt felmerül a kérdés, hogy egy olyan kommunikációs technológiában, amely alapvető értéknek tekinti a megbízhatóságot, vajon lesz-e helye ennek az új paradigmának. Én is hasonló kérdéseket fogalmazok meg, és személy szerint kissé negatív állásponton vagyok.

Ennek ellenére azért írom ezt a cikket, mert úgy gondolom, hogy a mobilkommunikáció következő paradigmája meglehetősen érdekes módon bontakozik ki. A csatornakapacitás bővítésére irányuló műholdas internet bevezetése a Project Kuiper, Starlink és mások megjelenésével gyakorlatilag tény, és az a kísérlet, hogy a Shannon-törvény korlátait új formában áttörjék, meglehetősen különleges volt.