融合无线技术和 AI 的革命性蓝图
快速阅读: 据《科学日报》最新报道，**标题：通往6G之路：无线革命需下一代人工智能**
无线革命的核心在于下一代人工智能，而人工智能的关键则依赖于无线技术的创新应用。现有AI受限于狭隘的数据驱动模式，缺乏人类的常识能力。为此，研究者提出通过整合数学、神经科学及无线技术，构建具备人类智能的6G后无线网络，使网络能够预测未知情景并实时感知物理世界，从而推动元宇宙与数字孪生技术的发展。预计未来10至15年，AGI原生网络或将成为现实。
**总结：**
研究显示，6G后无线网络需融合AI与无线技术，通过数学与神经科学突破，实现具备常识的网络，推动元宇宙与数字孪生发展，预计10-15年后可实现。
发表在《IEEE期刊特别增刊：通往6G之路》上的这篇论文由博士生欧玛·哈沙什（奥马尔·哈萨什）和博士后克里斯托·托马斯（克里斯托·托马斯）共同撰写，其研究结果表明：无线革命的关键在于下一代人工智能。下一代人工智能的关键在于无线技术的应用。无线革命的关键在于下一代人工智能。解决方法是借助常识使人工智能更接近人类智能。
“我们预计至少需要10到15年的时间，才能实现拥有像人工通用智能（AGI）那样能够思考、计划和想象的无线网络，”布拉德利电气与计算机工程系的教授萨阿德（萨阿德）说道。“我们有一个蓝图和明确的路线图。虽然整个愿景可能无法立即部署，但其中的一些部分现在就可以实施。我们希望通过这篇论文告诉社区，有一条通向真正革命性成果的道路——一步一步地，我们可以朝着一个有生命、会思考的无线网络努力。”
前几代无线网络的特点是对核心组件进行了多项改进，例如新天线和通信技术，这些技术提高了性能。根据研究人员的说法，即使是从5G到6G的升级——其特点是嵌入了AI架构的无线系统以及开放的无线电接入网络——也不足以满足未来的处理和网络需求。“这就是事情开始变得令人兴奋的地方，”哈沙什说。“下一代无线网络与人工智能正携手共进，但很少有人看到它们如何能真正无缝融合。”
赋予物理网络人工智能属性
起初，萨阿德、哈沙什和托马斯专注于元宇宙，并基于目前6G正在探索的内容：在无线系统中嵌入人工智能，称为原生AI网络。“问题是研究人员使用的是为其他任务设计的经典AI工具，比如计算机视觉，这使得它们在许多方面对通信网络有限制，”萨阿德说。“要融合现实世界和虚拟世界，你基本上必须镜像它。这不是旧式AI能做到的。”
尽管人类通过构建世界模型和理解环境的直观物理特性来形成常识，但当前的AI系统是通过数据训练的。它们倾向于提取模式并捕捉潜在的相关联系，但这些AI系统无法合理地应对不可预见的情景。在下一阶段，6G希望克服这种狭隘的、统计的、基于规则的AI解决方案，以便网络提高其可持续性、可推广性、可信性和可解释性。迄今为止，我们仍然没有一种能够处理新且陌生情景的AI系统，因为它们缺乏一个重要的人类特征：常识。
“问题是研究人员使用的是为其他任务设计的经典AI工具，比如计算机视觉，这使得它们在许多方面对通信网络有限制，”萨阿德说。“要融合现实世界和虚拟世界，你基本上必须镜像它。这不是旧式AI能做到的。”
“常识使我们能够应对新的情景，通过类比学习，并在需要时连接点以填补缺失的合理元素，”萨阿德说。“简单来说，当前的AI擅长从数据中提取统计关系，但在推理和泛化到新颖、意外的情况方面非常差——这是大多数人类都能完美掌握的事情。”
为了无缝融合物理、虚拟和数字维度——例如，戴上虚拟现实头盔并舒适地在家“穿越”时空——下一代无线系统将需要极其严格的无线服务质量要求，以完美同步世界。它还需要一种超形式的AI，能够使网络无缝协调物理、虚拟和数字维度，只有真正像人类一样的网络才能做到这一点。
简而言之，下一代6G之后的无线网络面临的挑战之一不仅是无线技术的物理限制，还有当前AI技术的局限性。
通信领域的智慧大脑
随着研究的继续，团队成员惊讶地发现，他们不仅在延续之前的无线研究，而且他们的研究与AI领域向人类水平智能发展的乐观进展相吻合。
“一方面，元宇宙及其数字世界可以实现实时感知物理世界，这是实现AGI原生网络的重要因素，”哈沙什说。“另一方面，元宇宙有望带来新的应用场景和应用实例，如需要常识能力的认知化身。”
元宇宙，凭借其数字孪生等新兴应用及其能够提供物理世界的数字表示的能力，可以为网络获取感知、高维世界模型、规划能力和类比推理提供关键机会。这种架构将填补缺失的一环，使其成为一个真正的‘大脑’，使网络能够处理不可预见的障碍并预测超出其训练数据的新情景。
“一方面，元宇宙及其数字世界可以实现实时感知物理世界，这是实现AGI原生网络的重要因素，”哈沙什说。“另一方面，元宇宙有望带来新的应用场景和应用实例，如需要常识能力的认知化身。”
“我们必须创建能够理解设计的AI模型背后数学机制的无线网络，理解真实物体的物理特性和它们之间的相互作用，”托马斯说。“这需要我们将数学原理、范畴论和神经科学结合起来，以建模物理世界并理解人类大脑的复杂操作。因此，我们提倡重新审视AI、无线网络、数学和神经科学的基本原理。”
研究人员提出了一种范式转变，而不是对已知无线技术进行渐进式改进。这一转变将超越6G所预期的AI原生无线系统，追求一种具备人类水平智能的系统——这种智能是在数字世界与未来无线网络的交汇处学习的。然后，这种AGI原生网络将赋予数字孪生体一些常识能力，从而释放出新一代类似人类的AI代理。
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