科學家如何利用人工智慧尋找外星人？

大氣環境是承載生命的關鍵因素，科學家們開發了一種人工智慧系統幫助他們分析系外行星的大氣環境，來判斷哪些行星適合外星生命生存。

20世紀90年代初期，天文學家首次發現了太陽系以外的行星。迄今為止，科學家們已經陸續發現了3400顆系外行星。現在科學家希望將研究更進一步，他們想確定哪些行星屬於宜居星球。但通常哪怕分析一顆行星的數據，也會花費研究人員數天甚至數周的時間。而隨著新設備的啟用，比如將於2018年投入使用的James Webb 太空望遠鏡，會傳回大量數據，屆時僅憑人類之力恐怕難以招架。隨之產生的數據積壓可能會減緩甚至妨礙新發現的誕生。正因為如此，倫敦大學學院（University College London，UCL）的研究者們開發了RobERt這個人工智慧系統，它能用人類永遠無法企及的速度分析來自外太空的數據，從而獲得關於宜居行星的信息。

它是如何工作的呢？答案是藉助行星反射的臨近恆星的微弱光線。這些反射光會在大氣中傳播，在不同的氣體中，光線要麼被吸收要麼以特定波長傳播。地球上的科學家可以利用其對應光譜來判斷行星的大氣組成成分，從而進一步判斷它能否承載生命——無論是外星生命還是將來有可能登陸的人類宇航員。

RobERt——是Robotic Exoplanet Recognition的簡稱。它可以在幾秒鐘內對系外行星的光譜完成分析。它以深度信念神經網路（deep--belief neural network，DBN）演算法為基礎，通過模擬人類大腦的思維方式來工作：它用多層矽片「神經元」來過濾數據，每一層過濾都會將結果做進一步優化，直到得到系統認為正確的結果。對於RobERt來說，得到行星光譜對應的氣體成分就是正確結果。

如同人類大腦一樣，DBN演算法會從實例和錯誤中學習提高。因此，為了訓練RobERt，UCL的研究者們讓它分析了超過8.5萬張模擬光譜。「最終，即使研究者故意刁難它，在給了它不完整的光譜或者雜訊信號的情況下，RobERt判斷混合氣體的正確率仍可以達到99.7%。」UCL的項目組負責人Ingo Waldmann說。

尋找新的宜居行星只是一個開始。RobERt快速分析數據的能力，還能幫助科學家更深入地了解太陽系（包括我們自己）的最初形成過程。Waldmann說：「我們關於行星形成的認識還非常膚淺。要想獲得更多的了解，我們唯一能做的就是儘可能多地觀察類似太陽系的其他星系。」RobERt會幫助我們認識更多的星系，它就像一個理論物理學家一樣在協助我們。隨著RobERt的經驗日益豐富，航天局也可以藉助RobERt的力量來複核那些與RobERt經驗不符的系外行星觀測結果。Waldmann說：「幸運的話，我們或許可以找到一個小型的適合居住的星球。我們必須足夠幸運，但我相信那一天終將到來。」

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