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一顆荒涼而貧瘠的(de)外星，背景是紫色的(de)天空，以及恒星、行星、衛星、小行星等(藝術想象圖)。圖片來源：美(měi)國《福布斯》雙周刊網站

　　遍布地球和(hé)太空的(de)龐大(dà)觀測網絡(藝術想象圖)。

　　圖片來源：美(měi)國《福布斯》雙周刊網站

　　在浩渺宇宙間，人(rén)類是已知唯一的(de)智慧生命嗎？多(duō)年來，這個問題一直萦繞在無數科學家心頭，也(yě)推動他(tā)們不斷探索更深遠的(de)未知。

　　美(měi)國《福布斯》雙周刊網站在近日的(de)報道中指出，包括機器學習在内的(de)人(rén)工智能(AI)技術不斷取得(de)進步，賦予科學家搜尋外星生命更多(duō)助力，将徹底改變外星生命探索的(de)面貌。例如，機器學習技術有望改變科學家處理(lǐ)和(hé)分(fēn)析天文觀測數據的(de)方式；先進的(de)AI工具更有可(kě)能識别出表明(míng)外星生命的(de)信号，大(dà)大(dà)加快(kuài)科學家在宇宙其他(tā)角落發現生命的(de)效率。

　　機器學習識别潛在信号

　　“搜尋地外智慧生命(SETI)”項目主要是搜索宇宙中外星生命信号。鑒于宇宙浩渺無垠，這将是一項艱巨任務。AI能處理(lǐ)和(hé)分(fēn)析遠超出人(rén)類能力的(de)龐大(dà)數據集，其中機器學習算(suàn)法可(kě)篩選宇宙輻射的(de)噪聲，從而可(kě)以前所未有的(de)速度和(hé)準确性識别可(kě)能意味著(zhe)外星生命存在的(de)信号。

　　AI在SETI中大(dà)顯身手的(de)一個領域是“突破聆聽”項目。該項目利用(yòng)分(fēn)布在全球各地的(de)望遠鏡，在100萬顆恒星中尋找智慧生命的(de)迹象。

　　加拿大(dà)多(duō)倫多(duō)大(dà)學和(hé)美(měi)國加州大(dà)學科學家在2月(yuè)底出版的(de)《自然·天文學》雜志上發表論文稱，他(tā)們開發出一種機器學習軟件，對820顆恒星的(de)“突破聆聽”觀測數據進行分(fēn)析，識别出了(le)近300萬個有價值信号。盡管大(dà)多(duō)數信号被作爲幹擾排除，但在2萬多(duō)個經過人(rén)工審核的(de)信号中，他(tā)們找到了(le)8個有望昭示地外智慧生命的(de)候選信号，凸顯了(le)AI在加速數據驅動的(de)新天文學時代的(de)潛力。

　　神經網絡發現隐藏系外行星

　　識别太陽系外的(de)行星對尋找外星生命至關重要。AI算(suàn)法在這項任務中越來越不可(kě)或缺，尤其是在分(fēn)析美(měi)國國家航空航天局的(de)開普勒空間望遠鏡和(hé)“淩日系外行星勘測衛星”等收集的(de)數據時。

　　開普勒空間望遠鏡已借助淩日法發現了(le)數千顆系外行星。2022年，谷歌(gē)AI研究團隊開發出名爲ExoMiner的(de)神經網絡，通(tōng)過篩選開普勒望遠鏡的(de)數據，發現了(le)301顆以前未知的(de)系外行星，展示了(le)AI發現宜居行星的(de)潛力。

　　神經網絡是一種算(suàn)法，當輸入足夠多(duō)數據時，它可(kě)學習并提高(gāo)自己的(de)能力。有了(le)此次成功經驗，科學家計劃用(yòng)該算(suàn)法幫助篩選其他(tā)系外行星“捕手”獲得(de)的(de)數據，例如歐洲空間局的(de)“對流旋轉和(hé)行星橫越任務”，以及将于2026年發射的(de)下(xià)一代行星搜尋任務“柏拉圖”捕捉的(de)數據。

　　模因算(suàn)法找出宜居行星

　　确定系外行星是否适合生命繁衍生息是一項複雜的(de)挑戰，需要分(fēn)析從大(dà)氣成分(fēn)到表面溫度等在内的(de)諸多(duō)因素。

　　AI模型正在接受訓練，以預測已發現系外行星的(de)宜居性。通(tōng)過學習地球的(de)已知條件和(hé)從系外行星獲得(de)的(de)有限數據，AI可(kě)評估銀河(hé)系其他(tā)星球存在維持生命環境的(de)可(kě)能性。

　　此外，科學家也(yě)在借助AI工具，發現新的(de)宜居行星。據俄羅斯衛星通(tōng)訊社報道，印度天文學家開發出新AI算(suàn)法“MSMBTAI”，可(kě)從已知的(de)5000顆行星中，找出了(le)約60顆可(kě)能适合生命生存的(de)行星。

　　MSMBTAI基于多(duō)階段模因算(suàn)法，可(kě)作爲一種快(kuài)速篩選工具，通(tōng)過觀察到的(de)特征評估行星的(de)宜居性。

　　此外，如果真的(de)接收到來自外星文明(míng)的(de)信号，解讀其内容将面臨前所未有的(de)挑戰。自然語言處理(lǐ)和(hé)機器學習等AI工具可(kě)能有助于解碼此類信息。

　　科學家表示，如果人(rén)類從外星文明(míng)接收到類似阿雷西博信息的(de)信号，AI可(kě)分(fēn)析二進制編碼的(de)信息，解析出潛在的(de)含義并予以響應。阿雷西博信息是以前地球上最強大(dà)的(de)射電望遠鏡阿雷西博射電望遠鏡向25000光(guāng)年外的(de)武仙座M13星團發射的(de)無線電信息。

　　在AI的(de)幫助下(xià)，科學家有望更快(kuài)厘清人(rén)類是否是宇宙中唯一智慧生物(wù)這一亘古難題。