本文主要從通信與AI的交織、AI在網絡中的優勢與AI在通信中的應用場景三個方面來談談。
壹、通信理論的基本問題與ai人工智能的交織
通信的基本問題：在某壹點上精確地或近似地再現在另壹點上選擇的消息。或者換句話說，通過使用各種技術將消息可靠地從信號源發送器傳輸到目的地接收器。
ai人工智能則是賦予計算機以智能，旨在教他們如何像人類壹樣工作，做出反應和學習。深度學習使人工過程能夠從數據中吸收知識並做出決策，而無需進行明確的數學建模與分析。
為了在理論與實踐中達到更好的性能，通信理論的壹大特點是分層優化。通常將發射機和接收機分為幾個處理模塊，每個處理模塊負責特定的子任務，例如信源編碼，信道編碼，調制和均衡。盡管已知這種實現不是最佳的，它的優點是可以單獨的分析和優化每個模塊，從而產生了當今非常有效和穩定的系統。而目前ai人工智能的發展，可以解決很多非凸優化的問題。通信理論的分層優化或許可以考慮成壹個整體，利用深度學習等手段去整體優化我們的通信系統，進而達到更好地性能。
二、深度學習等AI技術在無線網絡中的優勢
1、對半標記\未標記數據的處理
深度學習能夠處理大量數據，而移動網絡恰好可以快速生成大量不同類型的數據。傳統的監督學習僅在有足夠的標記數據可用時才有效。但是，當前大多數移動系統都會生成未標記或半標記的數據。深度學習提供了多種方法，允許利用未標記的數據以無監督的方式學習有用的模式，例如，受限玻爾茲曼機(RBM)，生成對抗網絡(GAN)等。
2、對於幾何數據的處理
深度學習在處理幾何移動數據方面很有效，而這對於其他機器學習方法來說卻是壹個難題。幾何數據是指由坐標，拓撲網絡，測度和順序表示的多元數據。
三、ai人工智能在無線網絡中的應用場景
1、霧計算中的深度學習
霧計算是壹種對雲計算概念的延伸，上面介紹的雲計算弱點，霧計算都不具備。除此之外，它主要使用的是邊緣網絡中的設備，數據傳遞具有極低時延。霧計算具有遼闊的地理分布，帶有大量網絡節點的大規模傳感器網絡。霧計算移動性好，手機和其他移動設備可以互相之間直接通信，信號不必到雲端甚至基站去繞壹圈，支持很高的移動性。
2、強化學習對應許多通信場景
許多移動網絡問題可以表述為馬爾可夫決策過程(MDP)，其中強化學習可以發揮重要作用。因此采用深度強化學習有望解決復雜，多變和異構移動環境下的網絡管理和控制問題。
3、通信鏈路中的路由
深度學習還可以提高路由規則的效率。給出路由節點的詳細信息，利用深度神經網絡對節點進行分類。使用深度學習技術來決策下壹個路由節點並構建軟件定義的路由。這樣可以顯著地減少開銷和延遲，實現更高的吞吐量。
4、通信鏈路中的跨層調度
例如使用深度強化學習在路邊的通信網絡中進行調度。將車輛與環境之間的交互(包括動作，狀態信息，獎勵信號)制定為馬爾科夫決策過程，通過近似Q值函數進行低復雜度的優化。與傳統的調度方法相比，新的調度策略可實現更低的交互時延。
5、無線資源分配
比如使用深度增強學習根據當前模式和用戶需求，來確定頻譜與功率等資源的分配。
6、物理層安全
現代網絡安全系統從深度學習中受益越來越多，因為它可以使系統能夠從經驗中自動學習簽名、模式，並推廣到入侵信息的鑒別(監督學習)。相對傳統方法可以大大減少工作量，並可以提高準確度。
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