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【摘要】傳統通信行業經歷了近幾十年的快速發展，各方面技術已日趨成熟，但也意味著其即將走向發展的瓶頸期。現如今，大數據和物聯網時代的到來，使得人們在生活和生產等各個方面對通信技術提出了更高的要求，為此，現代通信必須努力尋求新的發展思路和解決方案。本文將首先概述傳統通信行業與人工智能的發展現狀，然后介紹AI在通信網絡設計、分析用戶反饋、提高網絡安全性等領域的應用，最后討論利用人工智能的思想和方法來解決通信行業問題可能遇到的挑戰。

【關鍵詞】AI；現代通信；應用；挑戰

1現代通信為什么選擇AI

1.1傳統通信遭遇瓶頸期。自古以來，通信行業經歷了多次變革，從古代的飛鴿傳書、擊鼓為號，到近代的有線電話、電報，再到現代的無線電話和互聯網，通信三要素（信源、信道和信宿）均無時無刻地不在進行著歷史的更替，一直朝向自動化和智能化的方向發展?，F如今，流媒體技術使得人們可以隨時隨地暢享高清視頻；以淘寶、京東為代表的電商業務，使得人們足不出戶便可購買物美價廉的物品；基于大數據分析的精準營銷，使得廣告可以定向投放到個人……互聯網帶給人們這些便利的同時也意味著，通信系統需要承載的信息量將呈指數型增長的態勢，信息的形式也變得多種多樣，傳統通信由于技術、設備等諸多因素的限制，已出現了諸多不適應之處。1.2什么是AI。AI（ArtificialIntelligence，即人工智能）是研究、開發用來延伸、模擬以及擴展人腦智能的理論、技術、方法及應用系統的一門科學分支。概括起來，人工智能主要有兩大分支：①記憶，利用計算機超凡的存儲能力“記憶”大量的數據或是方案，再從中選取最匹配數據或是最佳方案反饋給人類；②思考，科學家們通過對神經網絡、人的意識和思維等相關領域的研究，生成多種“深度學習”、“機器學習”的計算機算法或是程序，通過這些算法和程序，計算機也可以做到像人腦一樣進行思考，與人類交流，甚至幫助人類做決策。著名學者尼爾遜曾對人工智能下過這樣的定義：“人工智能是關于知識的學科———怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！泵绹槭±砉さ臏厮诡D教授表示認同，他認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人腦才能做的智能工作?！边@些說法大同小異，均反映了人工智能的基本思想和內容：即人工智能是通過研究人類智力活動的規律，通過構建具有一定智能的人工系統，進而研究應用計算機系統來模擬、仿真人類某些智能行為的理論、方法和技術。人工智能自誕生以來一直受到社會各界的廣泛關注。隨著國務院相關法規的相繼出臺，AI技術已經上升到了國家戰略高度。2017年年初，世界經濟論壇預測AI將成為第四次工業革命的核心技術代表。因此，朝著自動化、智能化的方向演變的現代通信行業逐漸成為人工智能發展的主要驅動力和后備資源，把人工智能技術引入通信領域是時代的選擇。

2通信與AI共舞

基于人工智能技術的深度學習算法和機器學習算法，在預測、決策等過程中有著天然的優勢，可以幫助人們在系統設計、自動化運營和優化等各個核心環節做出更明智的決策，以下將介紹三個應用人工智能思想的通信系統。2.1自適應網絡和自學習網絡。如何更有效地分配和管理資源以滿足流量需求，尤其是在資源有限的情況下，是通信網絡設計過程中面臨的一個最基本的挑戰。傳統通信技術的解決辦法是相關專家利用領域知識和經驗并且權衡多方面的因素，對系統進行模擬、仿真，進而制定出相對優的方案，最終投入生產環境中運行。需要注意的是，這種解決方法只適用于網絡設計階段，一旦投入生產，系統便會按照規劃設計好的方式運作，若再想對通信網絡進行優化，則需要付出較大的成本。在當代的網絡生態環境下，資源和網絡的架構變得越來越復雜，流量形式變得越來越多樣，因此傳統的網絡架構設計方法將不再適用。全球領先的信息與通信基礎設施和智能終端提供商———華為，現已投入大量的人力物力，以期使網絡具備“自適應”和“自學習”能力，從而滿足通信網中各式各樣的用戶設備、千差萬別的通信條件、以及不同應用生成的流量形式所提出的需求。通過分析過去通信網絡中實體的行為模式、輸入和輸出關系等進行學習，不斷地優化網絡設計，并實時地應用到生產環境中，網絡的效率和決策將會持續提高。2.2基于用戶體驗的網絡設計。對于任何一個通信網絡而言，網絡設計都是至關重要的步驟，其規劃是否合理將在很大程度上影響后續的投資回報和用戶體驗。傳統網絡設計過程中，設計人員更多地關注可預測的語音業務，對用戶反饋則較少關注。但在現代通信鏈路中，越來越多的流量是視頻流量或其他形式的非語音流量，這類業務一般需要通過分析用戶反饋，并不斷地優化網絡參數（例如時延和吞吐量等），才能逐漸達到較好的用戶體驗效果，眾所周知，傳統通信技術很難做到這一點。機器學習提供了各式各樣的預測算法，故基于這些算法生成的智能網絡應運而生，這些智能網絡可通過分析用戶反饋，不斷優化網絡系統參數，逐步改善用戶體驗。2.3主動安全防護。信息安全一直是通信網絡中的痛處，一旦出現信息泄露、竊聽等安全事件，會導致經濟損失、信譽受損等慘重的商業后果，甚至造成較嚴重的社會影響。OSI（OpenSystemIntercon-nection，即開放式系統互聯）模型把整個通信網絡分為7層，分別是物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層，為提高整個網絡的安全性，需要在網絡各層均采取定制化的安全措施，進而整體建立強大的安全防護體系?；跈C器學習的行為分析可以針對每一層通信網的特點，個性化定制相應的安全策略，精準定位網絡中可能存在的潛在風險，提高網絡整體的安全性，對用戶來說，提升了其對互聯網生態的信任度，也就是改善了切身的通信體驗。

3AI應用在現代通信中的挑戰

誠然，人工智能給傳統通信帶來了新的技術理念和解決思路，但是由于人工智能技術自身的原因以及通信業務的一些特點，人工智能技術要想在通信領域大施拳腳，需要解決的問題還有許多。3.1技術成熟度不夠。人工智能相關的深度學習、機器學習的算法和理論本身處于理論階段，距離實際應用還有一定距離，故其對應的電信產品可靠性有待驗證。據中國電信業協會調查，66％的商業服務提供商（CommercialServiceProviders，CSP）受訪者表示，他們之所以不敢使用人工智能應用的一個重要原因就是他們認為基于AI電信產品技術成熟度不夠，換句話說，就是他們擔心此類產品在使用過程中的可靠性。3.2產品研發周期較長。電信業務和人們的日常生活息息相關，故電信系統一般較為復雜和靈活，即便是利用較為成熟的人工智能技術，仍需要花費較長時間和較大成本研究出解決策略，也就是說，結合了人工智能的解決方案通常會有一定的滯后性。

4結語

伴隨大數據時代的到來，現代通信領域正經歷著翻天覆地的變化，正是這些變化驅使人工智能技術被納入到通信系統中?；谌斯ぶ悄艿臋C器學習、深度學習等算法在通信網絡設計、分析用戶反饋、提高網絡系統安全性等方面的應用，使電信行業在技術上再次取得重大突破。但要想把這些美好暢想變為現實，仍有很長的一段路要走。

參考文獻

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作者:張珺緹 單位:北京師范大學附屬實驗中學