盖世汽车讯 据外媒报道，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，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。