人工智能可能先于人类发现外星生命

发布时间：2023-03-28 13:40:14 所属栏目：外闻来源：

导读：新型人工智能正在“疯狂”学习如何找到外星生命。

以ChatGPT和GPT-4为代表的新型人工智能正在把人类社会带入一个新纪元。与此同时天文学家也在开发基于机器学习的AI工具，用以更有效地寻找外星生命。从

新型人工智能正在“疯狂”学习如何找到外星生命。

以ChatGPT和GPT-4为代表的新型人工智能正在把人类社会带入一个新纪元。与此同时天文学家也在开发基于机器学习的AI工具，用以更有效地寻找外星生命。从某种意义上来说，人工智能可能会比人类先发现外星生命，甚至先于人类发现外星文明。

人类目前寻找外星生命所用的方法主要有两种：一是采集样本，二是遥感。采集样本需要长途飞行，受航天技术和浩瀚时空的制约极大；而遥感指的是用望远镜等设备远距离探测，现有技术完全可以做到。

该小组由地外生命搜寻协会（SETI）的Kim Warren-Rhodes领导，成员科学家来自约翰霍普金斯大学应用物理实验室和牛津大学。经过训练后的这个模型能够在各种不同环境——包括系外行星环境中对生命的存在模式和分布规律进行发掘和总结，进而指出它们藏身何处。

研究小组发现，在将人工智能和统计生态学相结合后，他们的这个模型能够将系外行星生物指印的探测成功率提高到87.5%。而在一般随机情况下，生物指印的探测成功率不足10%。与此同时，它还可以剔除掉大量无效对象，将工作量减少97%，以便科学家将精力放在那些最有成功可能的研究对象身上。

研究人员称该模型可以安装在火星车上，为火星车提供最有效的指引。在人工智能的指引下，火星车可以直接奔赴那些最有可能发现有趣的生命或生命形式的遗迹的目标，无论它表面看起来有多不起眼隐蔽或实际上看起来多不起眼。

此处原是一个高原盐湖，但湖水已干涸，终年经受着强紫外线的轰击。这是一个对生命极不友好的环境。研究人员在此拍摄了近8000张照片，收集了大约1000份环境样本，用来探测那些生活在盐堆、岩石和矿物晶体中的光合细菌。这些细菌的排泄物即是一种生物印记。大部分科学家肯定是希望在遥远的地球以外的世界里，有朝一日能够通过一点一点的寻找这样的印记来一步一步的发现生命。

科研小组还动用了无人机对Salar de Pajonales进行拍摄，这可以模拟探测器在环火星轨道上拍摄的照片。通过数据分析，人工智能人员发现海洋微生物在那里的大规模分布并非全然随机，而是倾向于向“大规模的热点”聚集，这些“热点”大多和高浓度水生态系统有关。

在探索外星世界之前，这个人工智能将先“疯狂”学习如何在地球上的种种极端环境中寻找生命。研究人员希望它能够先对叠层岩化石和耐盐微生物基因组的位置和分布进行预测；然后将学习对象拓展到温泉、永久冻土层和普通岩石身上。

（编辑：汽车网）

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