C114訊 12月25日消息（張曉寶）12月19日，由中關村泛聯(lián)院主辦的第三屆6G前沿技術與趨勢論壇——6G通感算智融合創(chuàng)新論壇舉行期間，中國工程院張平院士做了題為《ComAI的理論、技術及工程實踐》的主旨發(fā)言。
AI與通信的融合是當前一大方向，AI的引入也會為信息通信發(fā)展帶來更多增益。人類社會活動正在從地面向空天地海多維立體空間擴展，驅動著許多如衛(wèi)星網(wǎng)絡、深空通信等新興技術領域飛速發(fā)展，也對互聯(lián)網(wǎng)基礎設施的覆蓋、容量、傳輸速率、靈活性、服務質(zhì)量等提出更廣、更高、更多樣化的要求。
而當前包括5G等商用移動通信網(wǎng)絡在新空口、頻譜資源利用、網(wǎng)絡部署、優(yōu)化和管理、網(wǎng)絡安全等方面仍面臨一系列挑戰(zhàn)。
張平認為，人工智能的核心問題是建構能夠跟人類相似，甚至超卓的推理、規(guī)劃、學習、交互、感知、使用工具和操控機械的能力等�！叭绻讶斯ぶ悄芘谋任覀�?nèi)祟愡�聰明，寫的詩、彈的音樂比我們還好，這可能不是我們的初衷。我們的初衷是希望人工智能為我們?nèi)祟惤鉀Q一些我們?nèi)祟愖霾坏降膯栴}�！�
6G作為基礎性、先導性未來產(chǎn)業(yè)，具有前瞻性、創(chuàng)新性、顛覆性、融合性等特點，將全面構筑萬物智聯(lián)的新一代信息網(wǎng)絡基礎設施，是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要戰(zhàn)略支撐。
此外，6G技術演進面臨的挑戰(zhàn)之一便是“可持續(xù)發(fā)展需求”。張平表示，從1G到6G，在香農(nóng)信道容量曲線之下，若要繼續(xù)提升頻譜效率并有效減少功耗便需要借助于人工智能。基于此，他指出傳統(tǒng)通信系統(tǒng)所面臨的三個瓶頸，包括通信體制理論極限、通信體制與人工智能匹配性以及通信體制靈活適配復雜場景變化為代表的三大類問題。
ComAI的內(nèi)涵：實現(xiàn)通信與智能的深度融合
今年有5位諾貝爾獎得主均與人工智能有關，他們的研究為通信領域帶來了一些啟示——通信也可以與人工智能實現(xiàn)交叉并帶來增益。人類一直通過物理模擬、數(shù)學建模等方式去模擬、延伸和擴展人類的智能；但其實，無論是人腦神經(jīng)元的信息協(xié)同處理，還是人類之間的信息協(xié)同處理，都需要信息傳遞（通信）與信息認知（智能）極其高效的配合，使得通信與智能融為一體、互為驅動、缺一不可。
當回顧歷史也可發(fā)現(xiàn)，“通信鼻祖”香農(nóng)其實在AI領域也有貢獻。理論貢獻方面，在1950年香農(nóng)基于人類預測能力以估計語言的熵和冗余度，提出了最初的NLP預測方法。而工程貢獻方面，香農(nóng)在1952年制造了一只機械老鼠，它能在迷宮中自主尋找通往奶酪的路線，被認為是最早的強化學習案例。
早先，通信對AI的發(fā)展必有方法論以及理論貢獻，像交叉熵函數(shù)直接來源于信息論，用于度量數(shù)據(jù)分布與真實分布的差距。本質(zhì)上，深度學習的各種任務都可看作是神經(jīng)模型擬合的數(shù)據(jù)分布逼近真實分布的過程，是信息論指導下的優(yōu)化設計。
按照香農(nóng)公式，若繼續(xù)僅靠增加天線的數(shù)量、發(fā)射頻譜的帶寬、發(fā)射天線的功率來增加容量的話已經(jīng)面臨極限；而將傳統(tǒng)空口各模塊連接起來，提出用人工智能進行整體研究，但除了成本和復雜度增加外，也并未產(chǎn)生明顯增益。
從人類信息系統(tǒng)去思考的話，通過對外界信息的感知，再以信息介質(zhì)為傳導，生成整體意圖的概念，而意圖又通過神經(jīng)元傳至人類各個器官，并進行信息利用、反饋等，其便體現(xiàn)出一個融合的特征。因此，張平提出了ComAI的內(nèi)涵，就是要能實現(xiàn)通信與智能的深度融合，要能實現(xiàn)通信系統(tǒng)整體性能優(yōu)化。受自然智能的啟發(fā)，ComAI將創(chuàng)建更加智能、更具適應性的網(wǎng)絡生態(tài)系統(tǒng)。
ComAI與語義信息論
ComAI的基礎理論在于語義信息論。前人對語義信息的特征進行了多方面多角度探索，但尚未形成統(tǒng)一的語義信息理論框架。張平院士提出，建立語義信息理論的數(shù)學框架作為經(jīng)典信息論的自然延伸，其最新的文章成果便揭示了基于“同義性”本質(zhì)。
ComAI的基本理論就是要建立語義信息論，其關鍵技術包括語義基(Seb)物理模型、模分多址MDMA、非線性變換信源信道編碼NTSCC、語義全雙工SDD等，可實現(xiàn)對初步性能驗證，以及探索潛在應用場景。
今年牛凱、張平發(fā)表于中國《通信學報》的《語義通信的數(shù)學理論》，其建立了語義信息理論的數(shù)學框架，是經(jīng)典信息論的自然延伸。論文指出了語義通信的基本假設，包括語法表征性與語義同義性兩個方面。
與經(jīng)典通信系統(tǒng)相比，引入語義信源和語義信宿能使得通信系統(tǒng)的設計目標與設計邏輯發(fā)生根本性的改變。而引入同義映射與同義解映射，可用于描述語義信息與語法信息之間的關聯(lián)關系，能指導語義編碼器與語義解碼器的設計與優(yōu)化。
此外，語義信息論也能很好計量語義信息度量。語義信息論還提出三大編碼定理，第一定理是語義無失真信源編碼定理，第二定理是語義信道編碼定理，第三定理是語義限失真信源編碼定理。
未來通信“拐點技術”：語義通信
張平指出，語義通信是未來通信的“拐點技術”�；谕x映射，語義通信可以大幅度提高通信系統(tǒng)的頻譜效率。由語義信息論所揭示的，平均同義區(qū)間長度受編譯碼神經(jīng)網(wǎng)絡模型的規(guī)模、算力水平、同義碼字構造、同義區(qū)間映射方式等關鍵因素的直接影響。
非線性變換信源信道編碼（NTSCC），其是基于非線性變換，對語義空間的多個信息流進行精細特征提取、變速率編碼與傳輸。模分多址（MDMA），這個概念是指在語義域模型空間，利用了信源語義特征實現(xiàn)多用戶區(qū)分的新型多址接入方式。語義全雙工（SDD）方面，在帶內(nèi)全雙工場景下，通過引入語義自干擾抑制機制，可實現(xiàn)逼近理想系統(tǒng)的傳輸效果。
ComAI的應用前景要面向多智能體協(xié)同通信，以智慧港口場景中的多智能體協(xié)同工作為例，ComAI可以進一步簡化信息交互方案，進而實現(xiàn)全流程多智能體協(xié)同信息處理。
在實際驗證方面，建成了國際首個面向6G智能與通信融合的外場試驗網(wǎng)。通過實際外場驗證了語義通信可以在4G/5G鏈路上達到6G傳輸能力，其譜效綜合提高近10倍，可推進關鍵技術國際標準化，支撐未來產(chǎn)業(yè)化，也可為高校、研究機構等降低6G研究門檻，也引起了海內(nèi)外的積極響應。
對于信息理論的未來研究方向，張平提出要與人工智能進行深度融合，要對理論極限再思考，更要向語用信息論擴展。盡管大規(guī)模模型可以實現(xiàn)語用級信息決策，但語用信息論仍然缺失，需要建立具有向下兼容性的語用信息論，以解決推理與理解理論問題。
對于ComAI關鍵技術的開放性問題，張平提出了包括與現(xiàn)有通信系統(tǒng)兼容、指導解決AI的現(xiàn)有問題、系統(tǒng)級優(yōu)化、信息安全和隱私保障問題等幾大類的問題。 
