一幅描绘了一幅荒凉贫瘠的外星系的艺术图片。这幅画面显示了广阔的深紫色天际，并配以星星、卫星和小行星等宇宙景观，以及恒星的光芒。 该图片来源于《福布斯》双周刊网站。

刘霞

自太空漫游以来，在浩瀚无垠的宇宙空间里，人类无疑是唯一被科学证实且认知程度较高的智慧生物了吗？长期以来，这个问题总是在众多天文学家的脑海中盘旋，并促使他们持续对未曾发现的新知识领域进行探寻。

近日，《福布斯》双周刊网站发表评论指出随着机器学习和人工智能（AI）技术不断发展进步科学家们已经拥有更多能力以更快、更准确的方式搜索地球之外的可能生命形式并探索外星文明的线索。例如，AI技术有望彻底改变科学家处理和分析天文观测数据的方式；而更为先进的AI工具在宇宙的其他角落发现生命的可能性将会大大增强。

使用机器学习分析潜在的信号

“搜寻地外智慧生命（SETI）”项目旨在寻找宇宙中可能存在其他生命的迹象。因为宇宙规模宏大，这项工作将是一项艰巨的任务。人工智能能够处理超出人类能力的数据集，并使用机器学习算法过滤掉宇宙中的噪声，从而以前所未有的速度和精确度识别出可能代表有其他生命存在的信号。

AI在SETI中的主要应用领域之一便是“突破聆听”计划。此项目使用全球各地的天文观测设备，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596在寻找地球外文明时，特别注意了那位于百万个恒星之中是否能探测到智慧生命。

多伦多大学与加州大学科学家近日发表于《自然·天文学》杂志的文章称他们开发了一种机器学习软件分析了820颗恒星的“突破聆听”观测数据并识别出近30万有价值信号。大部分这些信号被排除在探测器之外，但是在人工审核的2万个信号中他们发现8个有望是外太空智慧生命的候选信号表明AI将有助于加速新的天文学时代的到来。

"神经网络揭示未知系外行星"

识别太阳系之外的行星对寻找外星生命的成功至关重要。人工智能技术正变得愈发不可或缺，在对来自美国航空航天局的开普勒太空望远镜以及凌日系外行星探测卫星收集的数据进行分析时尤其如此。

自开普勒望远镜利用凌日法已经确认了数千颗系外行星以来，谷歌人工智能研究小组开发出名为“ExoMiner”的神经网络，其通过分析来自该望远镜的数据，发现了301颗此前未知的宜居行星。

神经网络是一种算法，在足够多输入数据时可学习并增强能力。科学家计划利用此次成功经验，将该算法用于帮助筛选欧洲空间局的“对流旋转和行星横越任务”，以及2026年即将发射的下一代行星搜寻任务“柏拉图”所捕捉的数据。

使用模因算法来寻找可居住的行星

识别环绕其他恒星的行星是否具备适宜人类居住的条件是一项相当艰巨的任务。它不仅涉及评估大气组成和表面温度等环境特征，还要对行星周围是否存在可能支持生命存在的液态水进行详细研究。

一种AI模型被用来训练，可以用于预测在已发现的类地行星上可能支持人类居住的宜居环境的可能性。该模型通过分析已知私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596条件下地球的特征以及从观测到的系外行星数据中获得的有限信息进行评估。

此外，科学家也在借助人工智能工具，发现新的宜居行星。据俄罗斯卫星通讯社报道，印度天文学家开发出新的人工智能算法“MSMBTAI”，能够从现有的5000颗行星中找出大约60颗可能支持生命的行星。

使用多阶段模因算法开发的MSMBTAI是一种高效的筛选工具，能够通过识别特定特征来评估行星是否适合生命居住。

此外，如果有来自外星文明的信息，那么解读它的内容将是前所未有的难题。虽然人工智能技术，包括自然语言处理技术和机器学习工具，有可能帮助我们解析此类信号，但这一过程仍然极具挑战性。

科学家指出如果外星文明在地球收到阿雷西博天文台发出的信息，AI可以解读二进制编码并推断其可能意义并且做出反应。

借助人工智能的力量，科学家有希望解码出人类并非宇宙间唯一智慧生命的这个永恒之谜。