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自身的性质有关,还与人工智能的发展方向有关。
毕竟,移动通信和人工智能,并不是从一开始就“紧密联系”的。
当时的算法和模型,虽然还不叫人工智能,多数叫做”基于数据的网络仿真”、“基于数据分析/机器学习的网络仿真"等技
术,但它确实是通信人工智能的萌芽。
在这之后,移动通信经过了2G和3G,一直到2008年来到4G商用阶段。
第二阶段,是2008年~2018年。
这与2G、3G和4G自身的特性有关。
其一,虽然3GPP第一次将机器学习和人工智能定义到3G和4G的网络生态体系中,但它却并非一个“必选品”,其作用仅仅相当于一个电脑附件。
成意义不大,“就像打了一针疫苗却没有引起身体反应一样。”
这也是为什么,在2G、3G乃至于4G的发展期间,人工智能和移动通信并没有出现强相关的现象。
随后,5G到来,通信人工智能真正进入第三阶段。
2017年12月,3GPP第一次定义了通信人工智能的网元,让人工智能真正变成了移动通信的核心功能。
但,为什么5G和AI的相性度会这么高呢?
其一,5G网络本身相当复杂。
3G、4G的网络设计,直接就融入了一些AI模型也会用到的算法,如BS算法、生成算法、多目标优化等,用于负载均衡、
网络质量、容量优化等应用中,但不需要再进行进一步融合。
然而,不论是从接入侧、核心网,还是从传输、终端、应用这些层面来说,5G的网络生态都要复杂得多。
在这种时候,5G的网络模型,已经无法用精确的数学模型表示,这个时候用上AI模型,反而能在传输和运营等层面上提供
新的思路。
其二,5G通信产生的数据量非常巨大。
而AI的特性之一,刚好是能处理大量数据。
利用深度学习算法,就能让通信网在协议层真正地融合,也能更高效地使用计算机领域的算法、和互联网中的技术,来让
移动通信变得更高效。
除此之外,张亚勤院士认为,5G与AI融合所面临的最大挑战,是要看它的核心应用在什么地方:
看视频更快、图片传输效率更高、VR/AR等等,可能都不是它最核心的应用。更大的应用,可能还是在工业场景,例如无
人驾驶、边缘计算、低能耗等场景上。如何用新的网络设施、最低能耗的方式、最有效的路径完成任务,是一个很大的挑
战,但也是未来的机遇。
通信人工智能,到哪一步了?
那么,处在“第三阶段”的通信人工智能,现在发展到哪个阶段了?目前通信人工智能处于L1和L2阶段之间。简单来说,目前行业实现了通信生态系统中部分自治的能力,也就是通过人工智能、自动化技术,来实现生态系统中某一部分自治的能力。
而且,这个能力并不是百分百闭环的。也就是说,目前我们正处在L1. 5的阶段上。以通信网络为例,目前3GPP在核心网络的交换机中已经定义了NWDAF功能,它可以帮助网络路由更智能地进行判断和选择,也可以进行更准确的分析。
也就是说,在网络的各个节点上、或者网络的某些关键组件和部件上,实现了一些智能化的功能。而理想的阶段,则是达到完全网络自治管理。
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