基于心理理论进行推理的语用语义通信
信息论
2023-12-01 v1 人工智能
机器学习
math.IT
摘要
本文提出了一种语用语义通信框架，可实现两个智能体间有效的面向目标的信息共享。具体而言，语义被定义为从数据中提取的不同特征间基本因果关系与依赖关系所封装的因果状态。所提框架利用了机器学习（ML）中新兴的称为心理理论（ToM）的概念。它采用动态两级（无线与语义）反馈机制来持续微调发送端的神经网络组件。得益于 ToM，发送端模仿接收端执行语义解释的推理神经网络的真实心理状态。随后，得益于所提动态两级反馈机制，接收端的估计心理状态被动态更新。在较低层，传统信道质量度量用于基于无线通信信道质量优化信道编码过程，确保语义表示到有限星座图的高效映射。此外，引入语义反馈层，以最小开销提供接收端所感知语义有效性的信息。数值评估表明，该框架能够以更少的比特量实现高效通信同时保持相同语义，优于未利用基于 ToM 推理的传统系统。
引用
@article{arxiv.2311.18224,
title = {Reasoning with the Theory of Mind for Pragmatic Semantic Communication},
author = {Christo Kurisummoottil Thomas and Emilio Calvanese Strinati and Walid Saad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.18224},
year = {2023}
}