論文の概要: GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge Transfer and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16631v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 19:43:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 11:21:02.971169
• Title: GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge Transfer and Reasoning
• Title（参考訳）: genainet: 知識伝達と推論によるワイヤレス集団インテリジェンスの実現
• Authors: Hang Zou, Qiyang Zhao, Lina Bariah, Yu Tian, Mehdi Bennis, Samson Lasaulce, Merouane Debbah, Faouzi Bader
• Abstract要約: 無線ネットワークを介してGenAIエージェントを接続することは、集団知能の力を解き放つ可能性がある。 現在の無線ネットワークは「データパイプ」として設計されており、GenAIのパワーに対応・活用するには適していない。 本稿では,分散GenAIエージェントが任意のタスクを遂行するために知識を伝達するGenAINetフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.74259663690069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI) and communication networks are expected to have groundbreaking synergies in 6G. Connecting GenAI agents over a wireless network can potentially unleash the power of collective intelligence and pave the way for artificial general intelligence (AGI). However, current wireless networks are designed as a "data pipe" and are not suited to accommodate and leverage the power of GenAI. In this paper, we propose the GenAINet framework in which distributed GenAI agents communicate knowledge (high-level concepts or abstracts) to accomplish arbitrary tasks. We first provide a network architecture integrating GenAI capabilities to manage both network protocols and applications. Building on this, we investigate effective communication and reasoning problems by proposing a semantic-native GenAINet. Specifically, GenAI agents extract semantic concepts from multi-modal raw data, build a knowledgebase representing their semantic relations, which is retrieved by GenAI models for planning and reasoning. Under this paradigm, an agent can learn fast from other agents' experience for making better decisions with efficient communications. Furthermore, we conduct two case studies where in wireless device query, we show that extracting and transferring knowledge can improve query accuracy with reduced communication; and in wireless power control, we show that distributed agents can improve decisions via collaborative reasoning. Finally, we address that developing a hierarchical semantic level Telecom world model is a key path towards network of collective intelligence.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能(GenAI)と通信ネットワークは、6Gで画期的なシナジーを持つことが期待されている。 無線ネットワークを介してGenAIエージェントを接続することは、集団知能の力を解き放ち、人工知能(AGI)の道を開く可能性がある。 しかし、現在の無線ネットワークは「データパイプ」として設計されており、GenAIのパワーに対応・活用するには適していない。 本稿では,分散GenAIエージェントが知識(高レベル概念や抽象概念)を伝達して任意のタスクを遂行するGenAINetフレームワークを提案する。 我々はまず、ネットワークプロトコルとアプリケーションの両方を管理するGenAI機能を統合したネットワークアーキテクチャを提供する。 そこで本研究では,セマンティクスネイティブなジェナイネットを提案することにより,効果的なコミュニケーションと推論の問題を検討する。 具体的には、GenAIエージェントは、マルチモーダルな生データからセマンティックな概念を抽出し、それらのセマンティックな関係を表す知識ベースを構築する。 このパラダイムの下では、エージェントは効率的なコミュニケーションでより良い決定を下すために、他のエージェントの経験から素早く学習することができる。 さらに,無線機器問合せにおいて,知識の抽出と伝達がコミュニケーションの削減によってクエリの正確性を向上させることを示す2つのケーススタディを実施し,分散エージェントが協調推論によって意思決定を改善できることを示す。 最後に、階層的セマンティックレベル通信世界モデルの開発は、集団的知性ネットワークへの鍵となる道であると論じる。

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