呂林紅

摘要：人工智能技術(shù)領(lǐng)域的起源很早，在日常生活的各個領(lǐng)域都可以看到人工智能的身影，但是之前它一直不太起眼，自從機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝中韓兩國圍棋重量級選手消息被人們廣泛了解后，它才開始引起人們的特殊關(guān)注。研究學(xué)者們將實驗焦點(diǎn)聚集在人工智能技術(shù)中，想將它的長處極致發(fā)揮，在各行各業(yè)中都能大放異彩，為我們的生活提供便利，推動科技領(lǐng)域邁上新臺階。

關(guān)鍵詞：人工智能;通信網(wǎng)絡(luò);潛在風(fēng)險;預(yù)測準(zhǔn)確性

前言：光通信網(wǎng)絡(luò)自然包含在這其中。通過美國光通信網(wǎng)絡(luò)會議（OFC， optical fiber communication）和歐洲光通信會議（ECOC， European conference of optical communication），就能看出人工智能非同一般的重要地位，這兩個重量級會議中有大約20個議題是有關(guān)人工智能的。我在這里有必要做一下聲明，盡管人工智能技術(shù)范圍十分廣泛，本文中所指的 AI 技術(shù)主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類技術(shù)。人工智能技術(shù)之所以受到研究者重點(diǎn)關(guān)注，主要是因為人工智能對初學(xué)者來說比較友好，易于上手，入門要求相對較低。

一、光通信網(wǎng)絡(luò)中 AI 技術(shù)的應(yīng)用

通信網(wǎng)絡(luò)與我們?nèi)粘Ｉ蠲芮邢嚓P(guān)，它采用黑盒子的方式對系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模分析，黑盒子在大量學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)后可以完成自己去連接神經(jīng)元的任務(wù)，并且自動合理分配好神經(jīng)元間的連接占比，使用者不必自己花時間花精力了解神經(jīng)元間具體的連接情況和分配權(quán)重，人工智能的預(yù)測能力便能得到有效提高，預(yù)測準(zhǔn)確性更加可靠。網(wǎng)絡(luò)的控制以及網(wǎng)絡(luò)的管理和維護(hù)是它的主要任務(wù)。網(wǎng)絡(luò)控制就是管理者盡可能在通信網(wǎng)絡(luò)中把資源合理分配，使用戶獲得更好的體驗感受。網(wǎng)絡(luò)管理和維護(hù)是在理解網(wǎng)絡(luò)需求的基礎(chǔ)上，將網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和調(diào)配進(jìn)行最優(yōu)化處理，并實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況，將故障及時掃清。未來人工智能的控制基本實現(xiàn)自動化，不在需要太多人為干預(yù)。人工智能的熱潮比互聯(lián)網(wǎng)持續(xù)時間還要長，一浪接一浪，最終這個領(lǐng)域必然會研究收獲累累。本文介紹 AI 技術(shù)在光通信網(wǎng)絡(luò)中的幾種代表性的應(yīng)用。1） 因為接收端結(jié)合先進(jìn)AI 技術(shù)的數(shù)字信號處理方法，黑盒子對光信號檢查的靈敏度可以明顯看到提高，并且最大程度優(yōu)化光纖傳輸系統(tǒng)的產(chǎn)品特性，提高網(wǎng)絡(luò)的頻譜使用效率2） 通過不斷分析學(xué)習(xí)光網(wǎng)絡(luò)中的故障事件，黑盒子將故障輸入后分析故障原因后再對其進(jìn)行輸出，實現(xiàn)對故障原因的精準(zhǔn)分析，當(dāng)檢測到可能有故障存在時，及時發(fā)出提示預(yù)警。3） 結(jié)合網(wǎng)絡(luò)安全的環(huán)境來看，AI技術(shù)也可用于預(yù)警和識別光層的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

二、光通信網(wǎng)絡(luò)中AI 應(yīng)用的潛在風(fēng)險

1.社會疏離

在通信網(wǎng)絡(luò)如此智能的環(huán)境中，人們對虛擬網(wǎng)絡(luò)的依賴急劇上升，虛擬網(wǎng)絡(luò)通信讓人與人的交流有了更多的想象與神秘，現(xiàn)實中羞澀緘默的人也可能在網(wǎng)絡(luò)中侃侃而談，但我們必須認(rèn)識到它與真是世界是有本質(zhì)區(qū)別的，對它過度依賴勢必會導(dǎo)致與現(xiàn)實生活產(chǎn)生巨大的心理落差，從而導(dǎo)致我們中的一些人或多或少有社會疏離心理。在不久以后的人工智能時代里，虛擬世界有了進(jìn)一步的延伸和發(fā)展，各種虛擬現(xiàn)實與人工智能交互更加緊密，人類對虛擬網(wǎng)絡(luò)的依賴性勢必隨之增加，社會中真實的人際互動更加疏離，人與人面對面的真誠情感交流越來越少，甚至開始稀缺，從而催生出更多的社會問題，社會不穩(wěn)定因素由此發(fā)酵。

2.AI 技術(shù)可能面臨網(wǎng)絡(luò)安全的威脅

主要依賴大量的樣本學(xué)習(xí)以形成用于預(yù)測的系統(tǒng)參數(shù)，這個特點(diǎn)可能會為非法網(wǎng)絡(luò)入侵提供機(jī)會，對網(wǎng)絡(luò)造成安全威脅。例如，一個用戶刻意對系統(tǒng)進(jìn)行不正當(dāng)訓(xùn)練，可以主觀影響甚至對整個網(wǎng)絡(luò)中的資源分配決策進(jìn)行惡意控制，來獲取不正當(dāng)利益，嚴(yán)重破壞了和諧的網(wǎng)絡(luò)秩序，對其他用戶的網(wǎng)絡(luò)性能帶來惡劣影響?，F(xiàn)實生活中，一大批用戶通過這一方面的漏洞，提高一些商品和貨物在知名網(wǎng)站上的排行位置，或者為其提供更多的推薦機(jī)會為自己獲取利益。

三、光通信網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于 AI 應(yīng)用的一些建議

不得不承認(rèn)，AI 技術(shù)可以推動光通信網(wǎng)絡(luò)的實質(zhì)性進(jìn)步，幫助其規(guī)劃操作運(yùn)營順利，但它也不是萬能的。本文客觀性地對為避免其漏洞，UI比風(fēng)險提出了以下幾點(diǎn)建議。首先，AI 技術(shù)依據(jù)其特性比較適合在輔助性的場景中發(fā)揮預(yù)測作用，如網(wǎng)絡(luò)中某些信號的出現(xiàn)預(yù)示著可能未來會在某些特定部位出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障，管理者收到預(yù)警，對網(wǎng)絡(luò)和傳輸系統(tǒng)進(jìn)行提前人為干預(yù)，及時排查故障，避免故障的發(fā)生。只要保證大部分預(yù)警是正確的，即使存在少量的預(yù)警錯誤，網(wǎng)絡(luò)的可靠性也能得到顯著提高，改善網(wǎng)絡(luò)資源的使用效率，使用戶獲得更優(yōu)網(wǎng)絡(luò)使用體驗。其次，由于光通信網(wǎng)絡(luò)具有宏觀規(guī)模和極度的開放性的顯著特點(diǎn)，AI 技術(shù)應(yīng)做到盡量不把全部光通信網(wǎng)絡(luò)當(dāng)做一個巨大的“黑盒子”來進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，盡管理論上該類方法對于方法性探索研究來說是切實可行的，但在實際工程性應(yīng)用情景中，存在著巨大的漏洞。一定會有一些場景是它無法正確及時預(yù)測到的，因為沒有遵守SLA 的必要準(zhǔn)則，最終面臨巨額的經(jīng)濟(jì)賠償問題。但是事實是，AI技術(shù)極大地提升了光通信網(wǎng)絡(luò)的效率，為其節(jié)約的經(jīng)濟(jì)成本和人力成本也是不可忽視的，它為通信網(wǎng)絡(luò)帶來的優(yōu)化遠(yuǎn)遠(yuǎn)比這些賠償和相關(guān)聯(lián)的由此造成的財產(chǎn)損失重要的多。

結(jié)束語：

社會在飛速發(fā)展，科技水平也有了質(zhì)的飛躍，人工智能與通信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合是大勢所趨，我們只要深入了解其規(guī)律，審慎分析，必然能將其優(yōu)點(diǎn)得到最大發(fā)揮，為人民生活謀福祉。

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