我们已经记录了外星文明的证据吗? 只有一种方法可以确定

我们已经记录了外星文明的证据吗? 只有一种方法可以确定

我们已经记录了外星文明的证据吗?只有一种方法可以确定柏拉图区块链数据智能。垂直搜索。人工智能。

我的大学笔记本电脑速度很慢。 互联网也无济于事。 这两个事实都没有分散我对两项重要任务的注意力:下载音乐和寻找外星人。 前者是一项对耐心的研究——以极快的速度卷出轨道——后者是一种(懒惰的)爱的劳动。 科学家们有一个天才的想法 将天文数据分配到笔记本电脑 屏幕保护程序可以通过它们来查找外来无线电信号。

我很遗憾地报告:没有找到。

但自那以后发生了很多变化。 计算机速度更快,软件更智能,天文数据量(更不用说引力波)呈爆炸式增长。 值得一问的是:如果多年前的数据对于天文学家来说太多而无法处理,那么自那时以来我们错过了哪些潜在的革命性信号?

在一个 最近发布的报告由约瑟夫·拉齐奥、乔治·乔戈夫斯基、科特·卡特勒和安德鲁·霍华德领导的加州理工学院和美国宇航局喷气推进实验室天文学家团队认为,除非我们改变搜索策略以适应时代,否则我们无法确定。

尽管对外星智慧生物 (SETI) 的搜寻一直专注于无线电信号的探测,但想想电影中戴着耳机的朱迪·福斯特 (Jodie Foster) 联系我们 - 此后,我们记录了来自天空的大量数据,并开发了工具,可以将其梳理以找出细微的异常值,从无线电信号到异常明亮或闪烁的物体。

“十、二十年前,我们还没有人工智能和计算技术的爆炸式增长,”乔治梅森大学的计算社会科学家 Anamaria Berea 没有参与该项目, 告诉 接线。 “现在它们也可以用于存档数据。”

这个想法有两个方面:首先,让我们将搜索范围从主要的无线电信号扩大到所有技术特征——也就是说,技术文明的任何明显迹象,无论有意还是无意,从先进通信到巨型结构。 其次,让我们通过训练算法来发现数据中的畸变和异常值,在所有当前和未来的观察中搜索这些技术特征。

该团队写道,这种方法的一个主要好处是我们“让数据告诉我们数据中的内容”。 我们可以简单地寻找 什么 很奇怪,然后仔细观察以找出为什么不同。

研究小组表示,上世纪初,马可尼、特斯拉和爱迪生都相信他们检测到了来自火星的无线电信号。 他们很聪明,但也错了。 他们的判断受到科学和技术限制(他们不知道检测到的频段中的信号无法穿过地球大气层)和文化偏见的影响(当时人们对火星有强烈的兴趣)。

SETI 受到资源和数据可用性的限制,也存在偏差。 天文学家只能在有限范围的仪器上进行有限的搜索,因此他们必须决定哪些调查路线最有价值。 假设通常包括这样的想法:技术文明会选择以我们能够理解的方式编码,“使用 20 世纪中叶的技术”向其他文明发出信号。

研究小组表示:“考虑到人类文化的多样性,包括尚未破译或翻译的古代和中世纪文献的存在,我们有理由怀疑这种带有严重偏见的方法是否可能成功。”

新报告并没有否认这些方法——无线电信号仍然是追捕外星人的好方法,而且 我们只触及了表面——但报告还表明,新数据使我们能够扩大搜索范围,新工具可以帮助我们减少固有的人类中心主义。

我们可以关注哪些技术特征(有意或无意)? 除了无线电信号之外,该报告还深入研究了围绕太阳运行的激光器、巨型结构、调制类星体和探测器,或者隐藏在卫星或行星表面的探测器。

例如,广域红外勘测探测器 (WISE) 太空望远镜完成了红外波长的详细全天空勘测,非常适合寻找戴森球的理论热特征。 科学家们长期以来一直提出,先进文明可能会选择用这些巨型结构包围他们的恒星来收集能量。

当然,这并不是第一次有人想到 在天文学中使用人工智能。 相反,人工智能在对星系进行分类和挑选系外行星方面有着悠久的历史。 科学家最近用它来锐化首张黑洞图像。 SETI 也采用了机器学习 寻找无线电信号。 这里的新想法是梳理我们拥有的一切——即使我们不知道我们在寻找什么。

标准免责声明适用:人工智能也会受到偏见的影响。 在这种情况下,它的好坏取决于设计者的假设和所提供的数据。 该团队写道,仔细准备信息以及部署和测试多个模型至关重要。

尽管如此,天文学家仍将拥有最终决定权,他们将审查模型提出的任何异常值。 这些可能是由一些新现象自然引起的,仍然有价值,或者如果我们幸运的话,它们可能是另一个文明的标志。 双赢。

未来的天空调查只会增加需要处理的天空数据堆。 这 维拉·鲁宾天文台 智利将随着时间的推移观察我们银河系中的数十亿个物体。 以及更广泛的生物特征搜索——证据 任何 生活,无论多么简单,都随着詹姆斯·韦伯和未来的望远镜而变得炙手可热 开始分析系外行星大气.

“我们现在拥有来自所有波长的天空调查的大量数据集,一次又一次地覆盖天空,”乔戈夫斯基说。 “过去我们从未获得过如此多的关于天空的信息,并且我们拥有探索它的工具。”

图片来源: 欧洲南方天文台/S。 布鲁尼尔

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