盖世汽车讯 据外媒报道配资排排网，香港科技大学（Hong Kong University of Science and Technology，HKUST）研究团队提出了一种新的基于推理的任务导向通信（TOC）框架，该框架使人工智能体能够确定共享哪些信息、何时需要通信以及为何需要通信。这项研究有望为未来7G无线网络中的集体智能铺平道路。
图片来源：香港科技大学
该团队由香港科技大学电子及计算机工程系（ECE）新亮工程学教授兼讲座教授Khaled B. Letaief领导，成员包括科大电子及计算机工程系博士候选人Xie Songjie和Li Hongru；电子及计算机工程系研究助理教授Wang Zixin；电子及计算机工程系兼集成系统与设计学部副教授Song Shenghui以及电子及计算机工程系教授Zhang Jun。
这项题为“面向智能体网络的推理赋能型任务导向通信（Towards Reasoning-Empowered Task-Oriented Communication for Agent Networks）”的研究发表于期刊《npj Wireless Technology》。
该研究描绘了未来几十年通信与推理融合的路线图，有助于塑造6G之后无线网络的演进。它为未来7G无线系统的开发提供了早期愿景，该系统能够支持大量可推理、协作并做出集体决策的自主人工智能智能体。
如今的通信系统旨在尽可能准确可靠地传输数据。然而，未来的智慧城市、自动驾驶汽车、医疗平台和工业系统可能涉及数百万个智能体同时交换信息。仅仅扩展现有的通信架构可能远远不够。如果没有新的方法，通信本身可能会成为瓶颈，限制未来人工智能生态系统的集体智慧。
为了应对这一挑战，香港科技大学团队开发的“推理赋能型TOC框架”将推理融入到通信过程中。在传输信息之前，人工智能体会评估信息交换的价值，识别最相关的信息，选择合适的接收者，并预测信息可能对未来决策产生的影响。
所提出的认知回路具备三项功能。首先，意图解读功能将诸如“保持视频通话稳定”之类的高层次人或机器目标转化为结构化的通信目标。其次，自动生成和优化功能会在条件变化时，平衡带宽、功耗、延迟和鲁棒性，从而选择合适的通信策略。
第三，主动预测功能利用世界模型（即相关条件的内部表征）来预测环境、用户移动性和任务需求的变化，从而在性能下降之前进行干预。认知引导通信，而通信又增强集体认知。
潜在应用包括车辆和路侧系统仅交换避免危险所需的信息；临床代理优先处理信号以做出时间敏感型决策；以及机器和数字孪生体在故障中断生产前协调维护工作。
Letaief表示：“未来的无线网络将不再仅仅是连接设备，而是连接智能。下一个变革性的飞跃将是连接能够进行推理、规划和自主协作的智能体。”
“未来的网络不仅能够传输信息，还能赋能集体智能。基于推理的任务导向型通信为构建无线系统提供了一条途径配资排排网，使之能够判断哪些信息重要、何时需要通信以及为何需要通信。”他补充道，这项研究是7G研究的指南针，而非最终的技术标准。它描绘了为实现这一愿景必须解决的开放性问题，包括新的理论基础、可扩展的多智能体协调、通信推理回路的稳定性、可信赖的AI决策以及通用标准和基准。
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