SETI:人工智慧幫助人類克服其限制

作者 Tony Kontzer

很少有組織像 SETI 協會一樣看好人工智慧。

SETI(搜尋地外文明計畫)協會以不斷探尋外星智慧而聞名,從事廣泛複雜的科學研究活動,而對於人類的所有自然智慧來說,長期來看或許這個人為方法最有可能幫助我們有所成就。

「人工智慧是推動啟蒙的最快方式。」NASA-STC 與 SETI 空間科學應用人工智慧顧問 Graham Mackintosh,在上個月的 GPU 技術大會上對眾多與會者這麼說。

Mackintosh 還說這對 SETI 的使命尤為重要。

該學會只有 10% 的研究工作與尋找地外智慧有關,SETI 科學家們在另外 90% 的時間裡則是忙於尋找新的行星、監測太陽行為、開發行星儀器,還有研究如何在最惡劣的條件下創造宜居環境。

這些任務有一個共同主題,便是我們自己的侷限性:我們不可能知道要尋找哪些不利於我們各項作為的異常情況。人類的智慧雖有限,人工智慧技術卻擴展了我們的知識和理解界限,這是 SETI 充分利用人工智慧的一個事實。

無論問題領域是行星科學、天體生物學、生命科學、認知科學還是任何其他科學,SETI 都將人工智慧用在處理以前難以解決的任務。

「我們認為人工智慧會改變這裡面的每一個學科發展腳步。」Mackintosh 說。

SETI 針對每種情況都在 IBM 雲端環境裡,使用 NVIDIA Tesla P100 GPU叢集來訓練模型和進行推論。該學會利用其人工智慧系統的方式有:

  • 消化北加州艾倫望遠鏡陣列產生的大量資訊。望遠鏡的42具接收碟,每個直徑6米,每小時發出 4.5TB 的資料。
  • 模擬小行星的形狀,試圖預測它們在未來幾十年的前進方向,小行星形狀的微小變化也會顯著改變其飛越太空的路徑。
  • 監測「長期彗星」,Mackintosh 說這些彗星很可怕,它們有著極為緩慢的運行周期和漫長的繞行軌道。在使用人工智慧前,我們以前從未見過這些彗星。
  • 使用自2010年以來不斷觀測太陽的太陽動力學天文台,每12秒發送一次的高解析度影像以預測太陽的行為。通過神經網路模型進行這些作業,以預測未來24小時的太陽會是什麼樣子。
  • 模擬太空任務和人類、車輛和科學設備將面臨的環境。評估收集到的山岳探勘資料,以複製出最接近火星表面的情況;或是潛入北極冰層,以開發和測試用於探勘冰凍行星的工具。

更為迫切的是在 NASA 的指揮下,將派遣另一組太空人前往月球,不是落地參觀而已,而是長久居住在月球上。SETI 的科學家為此打算使用人工智慧來幫助探測火山口般的小型洞穴,在其中建造居住設施,以安全避開月球表面危險的輻射線。

「要在所有隕石坑裡找到那些洞穴的難度,讓人難以置信,不過卷積神經網路的表現極為出色。」Mackintosh 說。

如果我們要回答一些關於宇宙最炙手可熱的問題,像是尋找外星生命,那麼又回到人類需要幫助的事情上,還有其它更多問題。為了找出答案,我們得確定過去無法察覺的異象,而這些異象可能會影響著我們的生活。

「少了人工智慧,我們便無法加入星際圈。人工智慧是最好的工具,能夠丟出一張大網,捕捉早就存在的異常情況。」Mackintosh 說。