為何 2G/3G/4G 跟通訊 AI 沾不上邊,到 5G 時代才開始大量應用?

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【為什麼我們要挑選這篇文章】在 2G/3G/4G 時代,通訊基本上與 AI 沒有關聯,因為它們的生態系都不是從智慧化的角度設計。但到了 5G 時代,由於 5G 網路生態系複雜,傳輸數據大,需要 AI 協助,讓通訊 AI 快速發展。但目前通訊 AI 等級僅介於 Level 1 與 Level 2 之間,離最高等級 Level 5 還有一大段距離。(責任編輯:郭家宏)

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作者:量子位

都說 5G 和 AI 密不可分,但究竟是為什麼?

難道 2G、3G 和 4G 不配嗎?

直到讀了這篇題為《通信人工智能的下一個十年》的論文,我才意識到,原來行動通訊和人工智慧的交叉領域「通訊人工智慧」,確實沒那麼簡單。

之所以 5G 與 AI 能擦出不一樣的火花,不僅與行動通訊自身的性質有關,還與人工智慧的發展方向有關。

對於論文內容,亞信科技 CTO、高級副總裁歐陽曄博士和(中國)清華大學張亞勤院士親自做了講解。

一起來看看。

為什麼在 2G/3G/4G 時代,通訊 AI 的發展緩慢?

在回答這個問題之前,首先要了解通訊人工智慧的發展階段。

畢竟,行動通訊和人工智慧,並不是從一開始就「緊密聯繫」的。

歐陽曄博士介紹說,從目前來看,通訊人工智慧一共經歷了三個階段。

第一個關鍵轉折點,發生在 1999 年。

這一年,3GPP 作為全球的通信行業和技術標準委員會,第一次將無線通訊演算法、模型寫到了 3GPP 的 2G/3G 場景規範中。

當時的演算法和模型,雖然還不叫人工智慧,多數叫做「基於數據的網路仿真」、「基於數據分析、機器學習的網路仿真」等技術,但它確實是通訊人工智慧的萌芽。

在這之後,行動通訊經過了 2G 和 3G,一直到 2008 年來到 4G 商用階段。

第二階段,是 2008 年到 2018 年。

這段時間,3GPP 在 3G/4G 標準中定義了一個關鍵字 SON(Self-organizing network,自組織網路),有自組織、自優化、自治癒的特性。

隨著 SON 的提出,通訊行業的廠商和通訊營運商,開始逐漸認識到機器學習和人工智慧對於網路的助益。

理論建立了起來,然而機器學習和人工智慧,在這段時間裡卻一直沒有長足發展。

這與 2G、3G 和 4G 自身的特性有關。

其一,雖然 3GPP 第一次將機器學習和人工智慧定義到 3G 和 4G 的網路生態體系中,但它卻並非一個「必選品」,其作用僅僅相當於一個電腦附件。

其二,在當時知名度較高的 AMDOCS、Verizon 和 AT&T 等體件公司,雖然都有意發展 SON,但卻忽視了一個事實:

2G 和 3G 的網路體系生態,包括軟硬體、接口、流程、指令等,都不是從智慧化的理念來設計的,因此人工智慧對它們的加成意義不大,「就像打了一針疫苗卻沒有引起身體反應一樣。」

亞信科技歐陽曄博士

這也是為什麼,在 2G、3G 乃至於 4G 的發展期間,人工智慧和行動通訊並沒有出現強相關的現象。

5G 網路生態系複雜、傳輸數據大,需要通訊 AI 協助

隨後,5G 到來,通訊人工智慧真正進入第三階段。

2017 年 12 月,3GPP 第一次定義了通訊人工智慧的網元(Network Data Analytic Function),讓人工智慧真正變成了行動通訊的核心功能。

但,為什麼 5G 和 AI 的相性度會這麼高呢?

張亞勤院士表示,主要原因有兩點。

其一,5G 網路本身相當複雜。

3G、4G 的網路設計,直接就融入了一些 AI 模型也會用到的演算法,如 BS 演算法、生成演算法、多目標優化等,用於負載均衡、網路品質、容量優化等應用中,但不需要再進行進一步融合。

然而,不論是從接入側、核心網,還是從傳輸、終端、應用這些層面來說,5G 的網路生態都要複雜得多。

在這種時候,5G 的網路模型,已經無法用精確的數學模型表示,這個時候用上 AI 模型,反而能在傳輸和營運等層面上提供新的思路。

其二,5G 通訊產生的數據量非常巨大。

而 AI 的特性之一,剛好是能處理大量數據。

利用深度學習演算法,就能讓通訊網在協議層真正地融合,也能更高效地使用電腦領域的演算法、和網路中的技術,來讓行動通訊變得更高效。

清華大學張亞勤院士

除此之外,張亞勤院士認為,5G 與 AI 融合所面臨的最大挑戰,是要看它的核心應用在什麼地方:

看影片更快、圖片傳輸效率更高、VR/AR 等等,可能都不是它最核心的應用。更大的應用,可能還是在工業場景,例如無人駕駛、邊緣運算、低能耗等場景上。

如何用新的網路設施、最低能耗的方式、最有效的路徑完成任務,是一個很大的挑戰,但也是未來的機遇。

目前通訊 AI 等級位於 L1 與 L2 間

那麼,處在「第三階段」的通訊人工智慧,現在發展到哪個階段了?

歐陽曄博士表示,從下面這張表來看,目前通訊人工智慧處於 L1 和 L2 階段之間。

簡單來說,目前行業實現了通訊生態系統中部分自治的能力,也就是透過人工智慧、自動化技術,來實現生態系統中某一部分自治的能力。

而且,這個能力並不是百分百閉環的。

也就是說,目前我們正處在 L1.5 的階段上。

以通訊網路為例,目前 3GPP 在核心網路的交換機中已經定義了 NWDAF 功能,它可以幫助網路路由更智慧地進行判斷和選擇,也可以進行更準確的分析。

也就是說,在網路的各個節點上,或者網路的某些關鍵組件和部件上,實現了一些智慧化的功能。

而理想的階段,則是達到完全網路自治管理。

也就是說,電信運營商的 NOC(Network Operation Center)不再需要有人來進行網路運維和營運,AI 能取代、或是高度取代原來的網路工程師和 IT 工程師。

簡而言之,營運和運維這張網路 IT 系統中的所有人工成分,都可以被 AI 取代。

達成這樣的目標,至少還需要多長時間?

通訊 AI 在 5G 的嘗試,決定它在 6G 的地位

對於通訊人工智慧未來的發展,歐陽曄博士同樣進行了預測:

2023 年能實現 L2,但真正想要往 L4 以及 L5 發展,估計要到 2027 年以後。

具體來說,歐陽曄認為,2023 年能初步建成網路智慧化,也就是網路人工智慧的網元。

而從 2023 到 2027 年這 4 年間,行動網路基礎設施將從 L2、L3 往 L4 演進。

2027 年左右,第六代行動通訊將會出現。

歐陽曄博士表示:

這一階段,將決定人工智慧是否會在 6G 中繼續扮演重要角色,還是逐漸就在 5G 的嘗試中失敗了。這個過程,是通訊網路本身的演進。

這篇論文,由亞信科技、Verizon(美國威瑞森電信)、AT&T(美國電話電報公司)、中國移動、中國電信、斯蒂文斯理工學院和(中國)清華大學的研究人員共同撰寫。

目前,論文已在中國科技核心期刊《電信科學》上發表,中文預覽版已在 ArXiv 平台發佈。

如果想進一步了解通訊人工智慧的發展和整體生態體系,可以戳下方地址,閲讀論文:

《通信人工智能的下一個十年》ArXiv 論文地址

(本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈为什么 2G/3G 和 AI 擦不出火花?他们用这篇论文告诉你答案 〉。首圖來源:Pixabay CC Licensed

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