现代通信的应用与挑战

【摘要】传统通信行业经历了近几十年的快速发展，各方面技术已日趋成熟，但也意味着其即将走向发展的瓶颈期。现如今，大数据和物联网时代的到来，使得人们在生活和生产等各个方面对通信技术提出了更高的要求，为此，现代通信必须努力寻求新的发展思路和解决方案。本文将首先概述传统通信行业与人工智能的发展现状，然后介绍AI在通信网络设计、分析用户反馈、提高网络安全性等领域的应用，最后讨论利用人工智能的思想和方法来解决通信行业问题可能遇到的挑战。

【关键词】AI；现代通信；应用；挑战

1现代通信为什么选择AI

1.1传统通信遭遇瓶颈期。自古以来，通信行业经历了多次变革，从古代的飞鸽传书、击鼓为号，到近代的有线电话、电报，再到现代的无线电话和互联网，通信三要素（信源、信道和信宿）均无时无刻地不在进行着历史的更替，一直朝向自动化和智能化的方向发展。现如今，流媒体技术使得人们可以随时随地畅享高清视频；以淘宝、京东为代表的电商业务，使得人们足不出户便可购买物美价廉的物品；基于大数据分析的精准营销，使得广告可以定向投放到个人……互联网带给人们这些便利的同时也意味着，通信系统需要承载的信息量将呈指数型增长的态势，信息的形式也变得多种多样，传统通信由于技术、设备等诸多因素的限制，已出现了诸多不适应之处。1.2什么是AI。AI（ArtificialIntelligence，即人工智能）是研究、开发用来延伸、模拟以及扩展人脑智能的理论、技术、方法及应用系统的一门科学分支。概括起来，人工智能主要有两大分支：①记忆，利用计算机超凡的存储能力“记忆”大量的数据或是方案，再从中选取最匹配数据或是最佳方案反馈给人类；②思考，科学家们通过对神经网络、人的意识和思维等相关领域的研究，生成多种“深度学习”、“机器学习”的计算机算法或是程序，通过这些算法和程序，计算机也可以做到像人脑一样进行思考，与人类交流，甚至帮助人类做决策。著名学者尼尔逊曾对人工智能下过这样的定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工的温斯顿教授表示认同，他认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人脑才能做的智能工作。”这些说法大同小异，均反映了人工智能的基本思想和内容：即人工智能是通过研究人类智力活动的规律，通过构建具有一定智能的人工系统，进而研究应用计算机系统来模拟、仿真人类某些智能行为的理论、方法和技术。人工智能自诞生以来一直受到社会各界的广泛关注。随着国务院相关法规的相继出台，AI技术已经上升到了国家战略高度。2017年年初，世界经济论坛预测AI将成为第四次工业革命的核心技术代表。因此，朝着自动化、智能化的方向演变的现代通信行业逐渐成为人工智能发展的主要驱动力和后备资源，把人工智能技术引入通信领域是时代的选择。

2通信与AI共舞

基于人工智能技术的深度学习算法和机器学习算法，在预测、决策等过程中有着天然的优势，可以帮助人们在系统设计、自动化运营和优化等各个核心环节做出更明智的决策，以下将介绍三个应用人工智能思想的通信系统。2.1自适应网络和自学习网络。如何更有效地分配和管理资源以满足流量需求，尤其是在资源有限的情况下，是通信网络设计过程中面临的一个最基本的挑战。传统通信技术的解决办法是相关专家利用领域知识和经验并且权衡多方面的因素，对系统进行模拟、仿真，进而制定出相对优的方案，最终投入生产环境中运行。需要注意的是，这种解决方法只适用于网络设计阶段，一旦投入生产，系统便会按照规划设计好的方式运作，若再想对通信网络进行优化，则需要付出较大的成本。在当代的网络生态环境下，资源和网络的架构变得越来越复杂，流量形式变得越来越多样，因此传统的网络架构设计方法将不再适用。全球领先的信息与通信基础设施和智能终端提供商———华为，现已投入大量的人力物力，以期使网络具备“自适应”和“自学习”能力，从而满足通信网中各式各样的用户设备、千差万别的通信条件、以及不同应用生成的流量形式所提出的需求。通过分析过去通信网络中实体的行为模式、输入和输出关系等进行学习，不断地优化网络设计，并实时地应用到生产环境中，网络的效率和决策将会持续提高。2.2基于用户体验的网络设计。对于任何一个通信网络而言，网络设计都是至关重要的步骤，其规划是否合理将在很大程度上影响后续的投资回报和用户体验。传统网络设计过程中，设计人员更多地关注可预测的语音业务，对用户反馈则较少关注。但在现代通信链路中，越来越多的流量是视频流量或其他形式的非语音流量，这类业务一般需要通过分析用户反馈，并不断地优化网络参数（例如时延和吞吐量等），才能逐渐达到较好的用户体验效果，众所周知，传统通信技术很难做到这一点。机器学习提供了各式各样的预测算法，故基于这些算法生成的智能网络应运而生，这些智能网络可通过分析用户反馈，不断优化网络系统参数，逐步改善用户体验。2.3主动安全防护。信息安全一直是通信网络中的痛处，一旦出现信息泄露、窃听等安全事件，会导致经济损失、信誉受损等惨重的商业后果，甚至造成较严重的社会影响。OSI（OpenSystemIntercon-nection，即开放式系统互联）模型把整个通信网络分为7层，分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层，为提高整个网络的安全性，需要在网络各层均采取定制化的安全措施，进而整体建立强大的安全防护体系。基于机器学习的行为分析可以针对每一层通信网的特点，个性化定制相应的安全策略，精准定位网络中可能存在的潜在风险，提高网络整体的安全性，对用户来说，提升了其对互联网生态的信任度，也就是改善了切身的通信体验。

3AI应用在现代通信中的挑战

诚然，人工智能给传统通信带来了新的技术理念和解决思路，但是由于人工智能技术自身的原因以及通信业务的一些特点，人工智能技术要想在通信领域大施拳脚，需要解决的问题还有许多。3.1技术成熟度不够。人工智能相关的深度学习、机器学习的算法和理论本身处于理论阶段，距离实际应用还有一定距离，故其对应的电信产品可靠性有待验证。据中国电信业协会调查，66％的商业服务提供商（CommercialServiceProviders，CSP）受访者表示，他们之所以不敢使用人工智能应用的一个重要原因就是他们认为基于AI电信产品技术成熟度不够，换句话说，就是他们担心此类产品在使用过程中的可靠性。3.2产品研发周期较长。电信业务和人们的日常生活息息相关，故电信系统一般较为复杂和灵活，即便是利用较为成熟的人工智能技术，仍需要花费较长时间和较大成本研究出解决策略，也就是说，结合了人工智能的解决方案通常会有一定的滞后性。

4结语

伴随大数据时代的到来，现代通信领域正经历着翻天覆地的变化，正是这些变化驱使人工智能技术被纳入到通信系统中。基于人工智能的机器学习、深度学习等算法在通信网络设计、分析用户反馈、提高网络系统安全性等方面的应用，使电信行业在技术上再次取得重大突破。但要想把这些美好畅想变为现实，仍有很长的一段路要走。

参考文献

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[4]陈步华，陈戈，庄一嵘，梁洁.人工智能在运营商中的主要应用场景探讨[D].中国电信股份有限公司广州研究院，2018.

作者:张珺缇 单位:北京师范大学附属实验中学