Shannonov limit kapacity kanála a štruktúra sémantickej komunikácie (Semantic Communication) založenej na AI

Shannonov zákon

Dnešné komunikácie sa vyvíjali na základe Shannonovho zákona (Shannon's Law). Ide o teóriu, ktorá určuje limity sieťovej komunikácie, a snahy zvyšovať maximum kapacity kanála uvedeného v nižšie uvedenom vzorci boli motivované práve ňou. Príkladom sú technológie ako MIMO (Multiple Input Multiple Output). Tieto technológie sú súčasťou úsilia o dosiahnutie vyššej kapacity kanála na základe Shannonovej teórie.

Shannonov zákon sa vyjadruje nasledujúcim vzorcom na výpočet kapacity kanála.

Tieto symboly znamenajú kapacitu kanála (Channel Capacity), šírku pásma (Bandwidth) a pomer signálu k šumu (Signal-to-Noise Ratio). Slovami vyjadrené zjednodušene: maximálna komunikačná rýchlosť (C) sa rovná celkovému množstvu fyzických frekvenčných zdrojov, ktoré systém môže použiť (B), vynásobenému účinnosťou (log₂(1 + S/N)), ktorá udáva, koľko bitov informácie možno na jeden hertz týchto zdrojov preniesť v závislosti od kvality signálu (S/N).

Keď sa objavil zákon, ktorý takto počíta kapacitu kanála, komunikačný priemysel sa začal intenzívne usilovať o zvyšovanie kapacity kanála. Inováciu komunikácií tak približne 70 rokov väčšinou tvorilo zlepšovanie kapacity kanála.

Vo dnešnej dobe však výpočtové zdroje výrazne vzrástli. Komunikácia sa od éry posielania textu dostala do štádia, keď sa posielajú priestorové vektory. Začalo sa objavovať obmedzenie, pokiaľ ide o spoľahlivé rozdeľovanie a prenos všetkých týchto dát. Napríklad dáta, ktoré vytvára autonómne vozidlo, môžu denne dosiahnuť niekoľko terabajtov, a zvládnuť ich súčasnými komunikačnými sieťami je prakticky nemožné. Jednoduché riešenie pokladaním väčšieho počtu káblov a umiestňovaním väčšieho počtu antén narazí na ekonomické a fyzikálne limity.

Preto sa začal skúmať paradigmatický posun od klasického prenosu všetkých bitov s presnosťou smerom k prenosu iba kontextu pomocou zavedenia inteligencie medzi komunikujúcimi stranami. (*Samotný koncept existuje už desaťročia.) Tento posun je reakciou na nedávny silný rozvoj inteligentných modelov a na potrebu prenosu väčších objemov dát.

Tento typ komunikácie, ktorý si vymieňa význam, sa nazýva Semantic Communication.

Sémantická komunikácia (Semantic communication)

Sémantická komunikácia má za cieľ prenášať namiesto celých dát iba ich kľúčový význam, teda kontext, ktorý sa v nich nachádza.

Tento problém bol už nastolený v komunikačnom modeli Shannona a Weaver, ktorí rozdelili úroveň zrelosti komunikácie na tri stupne.

Technický problém: S akou presnosťou je možné prenášať symboly? (Toto je hlavná oblasť ich teórie.)
Sémantický problém: S akou presnosťou prenesené symboly sprostredkúvajú požadovaný „význam“?
Problém efektívnosti: Ako účinne ovplyvňuje prenesený význam správanie prijímateľa?

Doterajší vývoj komunikácie v podstate vyriešil technický problém a teraz plní úlohu riešenia sémantického a problému efektívnosti.

Rozdiel medzi prvou úrovňou zrelosti a druhou a treťou úrovňou (sémantická komunikácia) sa typicky ilustruje na príklade horiaceho domu.

Nejaký dom horí.

V súčasnej komunikačnej paradigme sa táto scéna digitalizuje bod po bode a prenáša sa ako fotografia.

V sémantickej komunikácii sa namiesto prenosu všetkých dát, ako napríklad „z okna stúpa čierny dym a je vidieť plamene“, prenesie iba kľúčový „význam“: „Požiar, je potrebný okamžitý zásah“. Tento spôsob zámerne vynecháva nepotrebné informácie a má za cieľ prinútiť prijímateľa k určitému konaniu (zásahu).

Ak ide o koncový prenos medzi stranami, ktoré majú rovnakú znalostnú bázu v oblasti hasičstva, dá sa výrazne znížiť množstvo dát potrebných na pochopenie situácie.

Hlavná logika sémantického kódovania a dekódovania je síce komunikačnou paradigmou, ale beží nad aplikačnou vrstvou. Na strane odosielateľa sémantický kodér transformuje dané dáta na sémantické dáta a na strane prijímateľa sémantický dekodér ich spracuje do podoby, ktorú môže použiť nasledujúci zdroj. Obe strany budú mať podobu inferenčných modelov alebo podobných nástrojov, ktoré zdieľajú rovnakú znalostnú bázu, a vďaka tomu bude možné vymieňať si sémantiku aj bez prenosu veľkých objemov dát.

Samozrejme, toto je zaručené na základe dokončenosti existujúcej komunikačnej paradigmy. Najprv musí byť technicky možné presne prenášať symboly, a táto úroveň zrelosti je už dosiahnutá. Hlavnou úlohou sa teraz stalo to, ako dobre prenesené symboly sprostredkúvajú a interpretujú význam informácie, a výskum v tejto oblasti sa práve začína.

Komunikačné systémy založené na takomto sémantickom kontexte sa však na rozdiel od klasických syntaktických komunikačných systémov spoliehajú na umelú inteligenciu pri zabezpečení spoľahlivosti (reliability), preto existuje veľká pravdepodobnosť vzniku problémov. Aj pri rovnakej Knowledge Based môže z čiernej skrinky modelu vzísť odlišná interpretácia.

Záver

Hovorí sa, že v mobilných komunikáciách 6G (6. generácie) sa táto sémantická komunikácia uplatní a vytvorí inteligentný internetový systém, no otázkou zostáva, prečo sa paradigma pôsobiaca nad aplikačnou vrstvou stáva výskumnou úlohou mobilných operátorov. Podľa môjho úsudku má operátor úlohu zabezpečiť úroveň zrelosti 1, pri ktorej sa symboly a bity prenášajú technicky správne, a moment, keď sa sémantická komunikácia stane funkčnou, je podľa mňa už oblasťou aplikačných programov.

Na druhej strane vzniká pochybnosť, či môže v komunikačných technológiách, kde je spoľahlivosť základnou hodnotou, existovať nová paradigma. Aj ja túto pochybnosť zdieľam a osobne zastávam skôr negatívne stanovisko.

Napriek tomu píšem tento text, pretože si myslím, že ďalšia paradigma mobilných komunikácií sa vyvíja veľmi zaujímavým spôsobom. Zavedenie satelitného internetu na zvýšenie kapacity kanála je vďaka vzniku projektov Project Kuiper a Starlink v podstate už samozrejmosťou, a pokus prelomiť obmedzenia Shannonovho zákona novými spôsobmi bol naozaj pozoruhodný.