Нарастващите набори от астрономически данни могат да бъдат анализирани чрез машинно обучение, което потенциално идентифицира нови сигнали
Вселена от данни
Ние — според някои „източници“ — живеем в „ерата на данните“. Все повече и повече аспекти от нашия живот са кодирани, криптирани и информационно експлоатирани.
Растежът на данните не се ограничава до нашия живот — включително нашия „мозък“ и нашите „гени“. Или дори ограничено до нашата „планета“. Самата вселена е пълна с данни, готови да бъдат изследвани.
Последните усилия в търсенето на извънземен разум („SETI“) събират тези данни, търсят сигнали, за всеки сигнал, който потенциално може да означава нещо повече от „естествени“ явления (въпреки че може да се направи аргументът, че дихотомията естествено срещу изкуствено е фалшиво, но това е съвсем различна дискусия).
Тези астрономически масиви от данни обаче не са лесни за анализ. От една страна, те са огромни - астрономически огромни (съжалявам за това). Те също така съдържат много различни „видове“ данни (светлинни спектри, радиочестоти, гравитационни сигнатури…).
Време е за машинно обучение, мисля.
SETI, запознай се с AI
С по-добрите технологии за откриване бързо стана ясно, че боравенето с тези огромни набори от астрономически данни не е работа на един човек. SETI бяха добре наясно с това и дори преди двадесет години те проучиха възможностите за анализиране на своите данни в един от най-големите доброволни изчислителни проекти с SETI@home.
С този проект всеки би могъл да отдели доброволно компютърно време, като позволи на SETI да използва изчислителната мощност на своя компютър/лаптоп по време на престой. Преди няколко месеца „проектът беше спрян“.
SETI@home обаче просто събираше компютърна мощност, като не прилагаше непременно новаторски методи за анализ.
През 2017 г. това се промени: SETI организира „хакатон“ за прилагане на AI/машинно обучение за анализ на астрономически данни. Не много по-късно, асоциираните изследователи на SETI използваха AI методи (конволюционна невронна мрежа), за да изследват данни от телескопа Green Bank (GBT). По същия начин институтът SETI използва IBM Cloud и AI алгоритми, за да анализира сигнали, уловени от ATA (Allen Telescope Array).
По „думите на президента на SETI Бил Даймънд“:
… резултатите подсказват, че може да има огромен брой допълнителни сигнали, които липсват в настоящите ни алгоритми, и ясно демонстрират силата на прилагането на модерни анализи на данни и инструменти за изкуствен интелект към астрономическите изследвания…“
(За тези, които искат повече технически подробности: „тук“ и „тук“ са две проучвания за прилагане на машинно обучение в изследването на SETI данни.)
Последната граница
Изкуственият интелект да изследва внимателно астрономическите данни за възможни сигнали, разбира се, не е лишен от опасности. „Фалшивият положителен резултат може да бъде достатъчен, за да накара хората да полудеят“. Ние сме много добри в виждането на модели и значения там, където ги няма. Така че, ако AI система забележи потенциално изкуствени сигнали, малките зелени човечета ще танцуват в съзнанието ни. Следователно разкритите от AI сигнали трябва да бъдат проверени от човешки експерти (отразявайки потенциала на хибридните екипи човек-AI в „изкуството“).
Възможно е и обратното: фалшив отрицателен. С други думи, дори да има живот някъде, ние — и нашите AI системи — може да го пропуснем. Може би изкуственият интелект отхвърля сигнал, защото не го смята за свързан с живота (било чрез самооценка, нито чрез ограничения в данните за обучение, които предоставяме – което непременно е ограничено). Може би данните, които получаваме чрез телескопи, са (в момента) недостатъчни, например за океански светове, покрити със слой лед.
Но можем ли да преместим AI отвъд откриването и в изследването на космоса?
В крайна сметка се твърди, че „бъдещето на изследването на космоса е роботизирано“.
Хората — „в сегашната си форма“ — се нуждаят от обемисти костюми и превозни средства, за да се предпазят от радиация. Също така трябва да носим много гориво, храна, вода и други ресурси. И докато не разберем човешката хибернация или самодостатъчните генерационни кораби, ние сме ограничени от нашия — отново „настоящ” — живот. Един век в космоса няма да ви стигне много далеч със средствата за задвижване, които имаме сега.
Роботите обаче също имат своите ограничения, което кара някои да „твърдят, че хората в космоса все още са изискване за изследване на космоса“. Но какво ще стане, ако комбинираме AI и роботика? Вече има начинаещи „роботи учени с изкуствен интелект“. Подготвянето им за космоса ще изисква някои настройки, но нищо, което изглежда невъзможно.
Може би те също са по-добре подготвени да поздравят, ако срещнат някого (нещо?). Не само защото могат да анализират и анализират комуникационните сигнали много по-бързо, отколкото би могъл човешки пратеник, но защото може да са техни братовчеди, които срещат. Наистина, като се имат предвид горните съображения относно уязвимостта на биологичните форми на живот в космоса, беше направен аргументът, че „ET ще бъде роботизиран/AI“. (Но отново тук, нека не отхвърляме възможността и потенциала на хибридни форми/киборги.)
Разбира се, това, че AI изследва космоса, не означава, че не можем да изпитаме чудесата, на които се натъква.
Винаги можем да му кажем да се обади вкъщи.
