論文の概要: Neuro-Symbolic Causal Reasoning Meets Signaling Game for Emergent Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12040v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 15:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:09:08.866220
• Title: Neuro-Symbolic Causal Reasoning Meets Signaling Game for Emergent Semantic Communications
• Title（参考訳）: ニューロシンボリック因果推論は、創発的セマンティックコミュニケーションのためのシグナルゲームと出会う
• Authors: Christo Kurisummoottil Thomas and Walid Saad
• Abstract要約: 創発的SCシステムフレームワークを提案し,創発的言語設計のためのシグナリングゲームと因果推論のためのニューロシンボリック(NeSy)人工知能(AI)アプローチで構成されている。 ESCシステムは、意味情報、信頼性、歪み、類似性の新たな指標を強化するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.06664206117088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic communication (SC) aims to communicate reliably with minimal data transfer while simultaneously providing seamless connectivity to heterogeneous services and users. In this paper, a novel emergent SC (ESC) system framework is proposed and is composed of a signaling game for emergent language design and a neuro-symbolic (NeSy) artificial intelligence (AI) approach for causal reasoning. In order to design the language, the signaling game is solved using an alternating maximization between the communicating node's utilities. The emergent language helps create a context-aware transmit vocabulary (minimal semantic representation) and aids the reasoning process (enabling generalization to unseen scenarios) by splitting complex messages into simpler reasoning tasks for the receiver. The causal description at the transmitter is then modeled (a neural component) as a posterior distribution of the relevant attributes present in the data. Using the reconstructed causal state, the receiver evaluates a set of logical formulas (symbolic part) to execute its task. The nodes NeSy reasoning components are implemented by the recently proposed AI tool called Generative Flow Networks, and they are optimized for higher semantic reliability. The ESC system is designed to enhance the novel metrics of semantic information, reliability, distortion and similarity that are designed using rigorous algebraic properties from category theory thereby generalizing the metrics beyond Shannon's notion of uncertainty. Simulation results validate the ability of ESC to communicate efficiently (with reduced bits) and achieve better semantic reliability than conventional wireless and state-of-the-art systems that do not exploit causal reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーション(sc)は、異種サービスとユーザとのシームレスな接続を提供すると同時に、最小限のデータ転送で確実に通信することを目的としている。 本稿では,創発的言語設計のためのシグナリングゲームと,因果推論のためのニューロシンボリック(nesy)人工知能(ai)アプローチからなる,新しい創発的sc(esc)システムフレームワークを提案する。 言語を設計するために、通信ノードのユーティリティ間の交互最大化を用いて、シグナリングゲームを解決する。 創発的な言語は、コンテキスト対応の送信語彙(最小の意味表現)の作成を支援し、複雑なメッセージをより単純な推論タスクに分割することで、推論プロセス(未知のシナリオに一般化を促す)を支援する。 次に、送信機における因果記述を、データに存在する関連する属性の後方分布として(神経成分)モデル化する。 再構成された因果状態を用いて、受信者は一連の論理式(シンボル部分)を評価してタスクを実行する。 ノードnesy推論コンポーネントは、最近提案された生成フローネットワークと呼ばれるaiツールによって実装され、高いセマンティクス信頼性のために最適化されている。 ESCシステムは、カテゴリー理論から厳密な代数的性質を用いて設計された意味情報、信頼性、歪み、類似性の新たなメトリクスを強化するために設計されており、その結果、シャノンの不確実性の概念を超えたメトリクスを一般化する。 シミュレーションの結果、ESCが効率よく(ビットを減らして)通信でき、因果推論能力を利用していない従来の無線システムや最先端システムよりもセマンティックな信頼性が得られることが検証された。

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