Qué es la comunicación semántica
La comunicación ha entrado en una nueva era. Este es el consenso entre los estudiosos que se ocupan de los nuevos medios de comunicación. Los avances tecnológicos asociados a la sociedad de la información han provocado la transformación de todos los medios de comunicación a la transmisión digital. El sonido, las imágenes y los textos verbales se convierten en los mismos formatos legibles por ordenador. El código analógico de los mensajes se descompone en cadenas de unos y ceros que llevan la información codificada al ordenador. Cada vez más, la comunicación se crea y distribuye de esta forma en la que se utilizan las mismas tecnologías básicas para transmitir todos los modos de comunicación (Straubhaar y LaRose 1997: 20, 27). Una de las principales características de esta tecnología, potenciada por la configuración informativa de la web, es permitir que los medios de comunicación se dirijan al público y obtengan una rápida retroalimentación. Por este motivo, la interactividad se ha convertido en uno de los temas centrales de esta era digital.
En la literatura sobre los temas de la sociedad de la información, la cibercultura y los nuevos medios de comunicación, se dedica un buen número de estudios a la interactividad. Sin embargo, hasta donde yo sé, ninguno de ellos ha tratado la relación de la interactividad con el concepto semiótico de dialogismo. El objetivo de este artículo es considerar esta relación y proponer que el concepto de dialogismo podría arrojar nueva luz sobre la comprensión de la interactividad.
Significado semántico
Los sistemas de comunicación tradicionales se centran en la transmisión precisa de bits a través de un canal de comunicación ruidoso. La teoría de Shannon establece un límite teórico fundamental para la velocidad de las comunicaciones fiables, en las que los bits se tratan por igual, y el sistema de comunicación es ajeno al significado que transmiten los bits o al uso que se hará de ellos. Aunque este enfoque ha servido con éxito durante décadas a las redes inalámbricas orientadas a la entrega de contenidos, muchas aplicaciones emergentes, desde la conducción autónoma hasta la asistencia sanitaria y el Internet de las cosas, implicarán la conexión de máquinas, donde el objetivo a menudo no es reconstruir el mensaje subyacente, sino permitir al receptor hacer la inferencia correcta o tomar la acción correcta en el momento y contexto adecuados. Del mismo modo, las interacciones hombre-máquina serán un componente importante, en el que los humanos interactuarán simultáneamente con múltiples dispositivos utilizando comandos de texto, voz o imagen. Estas aplicaciones motivan el desarrollo de comunicaciones semánticas y orientadas a las tareas. Los recientes avances en las tecnologías de inteligencia artificial y sus aplicaciones han impulsado el interés y las posibilidades de la semántica y las comunicaciones orientadas a tareas. Sin embargo, nuestra comprensión de este concepto es aún incipiente y hay muchos problemas fundamentales que todavía no se han investigado con suficiente profundidad.
Ejemplos de comunicación semántica
ResumenLos métodos de comunicación establecidos se basan principalmente en la teoría de la información de Shannon, que pasa por alto a propósito los elementos semánticos de la comunicación. La futura tecnología inalámbrica promete facilitar muchos servicios, basados en el contenido, las necesidades y la semántica, adaptados con precisión a las capacidades de la red. De ahí surge una importante preocupación por la Comunicación Semántica (CS), un novedoso paradigma que tiene en cuenta el significado del mensaje durante su transmisión. El aprendizaje federado (FL) y el Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) son los dos enfoques emergentes, distribuidos y artificialmente inteligentes, que proporcionan una cobertura de red diversa y posiblemente masiva para las soluciones SC basadas en datos de la automatización de la industria 4.0. Aunque la SC se encuentra todavía en una fase temprana de desarrollo, la arquitectura potenciada por FL ha sido reconocida como una de las soluciones más prometedoras para satisfacer la inteligencia ubicua en las redes de sexta generación (6G) previstas. Este artículo identifica las necesidades de automatización de la industria 4.0 que impulsan la convergencia de la inteligencia artificial y la 6G para aprender de los flujos de datos. Desarrollamos un novedoso marco de SC basado en las redes FL y A3C y discutimos su potencial junto con el aprendizaje de transferencia para abordar la mayoría de las nuevas dificultades anticipadas en 6G para las redes de comunicación industrial. Nuestro marco propuesto ha sido evaluado con amplios resultados de simulación.
Comunicación sintáctica
La comunicación semántica ha sido testigo de un gran progreso con el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje profundo (DL). Aunque las tecnologías de comunicación semántica existentes pueden reducir eficazmente los errores en la interpretación semántica, la mayoría de estas soluciones adoptan una estructura de longitud de bits fija, junto con un esquema de transmisión rígido, que es ineficiente y carece de escalabilidad cuando se enfrenta a diferentes significados y condiciones de relación señal-ruido (SNR). En este trabajo, exploramos el impacto de las longitudes de bits adaptativas en la codificación semántica (SC) bajo diversas condiciones de canal. En primer lugar, proponemos esquemas de repetición automática híbrida progresiva (HARQ) que utilizan el conocimiento incremental (IK) para reducir simultáneamente el coste de comunicación y el error semántico. Además, diseñamos una novedosa solución de codificación semántica con selección de longitudes de varios bits. De este modo, el transmisor emplea una red de políticas para decidir la tasa de codificación adecuada, a fin de asegurar la entrega de información correcta a costa de un mínimo de bits. Además, se introduce un denoiser específico para reducir los errores semánticos encontrados en el proceso de transmisión según las características semánticas del contexto. Se han realizado amplios resultados de simulación para verificar la eficacia de la solución propuesta.