AI新用途：探索外太空生命跡象

馬婧

據英國《每日郵報》報道，美國國家航空航天局（NASA）正在開發人工智能（AI）軟件，用于對智能無人機進行導航。這類潛艇般的無人機可搜索“木衛2”上的海洋，探索微生物生命的存在。

該AI技術將為無人機提供支持，從而使其能根據在周邊水環境中探測到的內容繪制路線，尋找微生物生命存在的跡象。科學家們希望這一舉措可以找到“木衛2”冰下海洋中的生命群落。

2016年9月，NASA的哈勃望遠鏡發現了從“木衛2”地表噴出的巨大羽流，高達201千米。自此，專家們一直努力研究，以便在“木衛2”海洋表面取樣，而不必鉆探數公里厚的冰層。他們還認為，在其他冰結衛星的地殼下同樣存在水，例如“土衛4”和“木衛3”。

然而，專家們也知道，通過派送無人機探索“木衛2”和其他衛星是一件具有挑戰性的事情：位于地球的控制中心和無人機間的通訊可能中斷。但他們稱，這些無人機是自主的，可以實時自己做出自己的決定。

NASA噴氣推進實驗室（JPL）的史蒂夫·錢表示，“根據我們所考慮的確切任務概念，用來探索海洋的自助式水下潛器將自動航行數天至數月之久。在此期間，它們必須自主管理可用資源，探索幾乎未知的環境，包括導航到單個插入點，并作為與外部世界聯通的通訊設備。”

實際上，在人類探索宇宙的過程中，人工智能的應用一直存在。2015年，澳大利亞國立大學研究人員就利用人工智能幫助天文觀測，從數以千計的星系中挑選出研究對象，篩選出動蕩、混亂的星系進行研究。使用人工智能技術輔助天文觀測能減輕天文學家的工作量。尤其是光譜分析，科學家在光譜分析中需要花費大量的時間，而且光譜背后的信息更是天文數字。

人工智能技術介入后，光譜分析可以交給智能計算機完成，英澳望遠鏡等分析過程就嵌入了人工神經網絡，自動化普及后效率也得到了提升。人工神經網絡可以建立一套互聯系統，類似神經元的工作機制，根據不同的天體信號進行篩選和分類。這不同于傳統的計算機程序，它們能適應、學習，進一步提升對天文觀測的輔助能力。目前這套人工智能系統正在學習分析過去的觀測數據，涉及近4000個星系光譜。

有科學家認為，未來人工智能還將代替人類進行深度探索和星球開發。宇宙和其他星球的環境太惡劣，礦物種類和結構跟地球相差太遠，組成有機體的元素太少，航行的過程也太漫長。同時雖然短期內人類能生活在其他星球軌道上的空間站和星球的地底下，但無法長期脫離地球的補給生存。