张佳欣

除了地球之外，是否有其他星球存在生命，这一直是科学家们关注的重要问题。然而在宇宙广袤无垠的背景下，生命的潜在可能性似乎微乎其微。科学家们面对的是一个巨大的探索海域，在其中寻找生命的踪迹就像是大海捞针一般困难重重。

在过去，科学家依赖传统的观测工具和理论模型以寻找生命的迹象，但效果并不明显。现在，在太空及地面望远镜收集到的大量天文数据比以往任何时候都要丰富，并且规模和复杂度都超过了人类目前的处理能力。传统探索手段在遇到超精密建模与模拟时也会遭遇困境，这限制了其对天文现象进行细致深入研究的能力。

随着科技的飞速进步，“助理”，也就是人工智能(AI)，已经日益显露出其独特的优势和前景，将对这个新兴领域产生深远的影响。

由人类操控的AI系统正逐步转向对行星样本的研究

近日，《自然》杂志发表文章指出，“人工智能专家团队”将参与到寻找地球以外的生物生命的科研工作中。

美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心推出了一种名为“AstroAgents”的系统，可以在这个领域自主完成研究工作。这些“AI代理”由8个组成，具备分析数据并生成科学假设的能力，涵盖了从阅读文献到撰写论文的整个流程，是实现科学研究自动化的一种工具。

研究团队将利用该系统分析NASA从火星带回的样本，以探索其中可能存在的有机分子，这包括可能存在于过去和现代生命的证据。4月27日，科学家们在新加坡举行的一次会议上展示了这一成果，通过AstroAgents这一中心天体生物学家丹妮丝·巴克纳表示，该系统能理解分子如何形成及保存于太空，并且可以帮助研究人员找出特定的生计迹象。

Astro Agents 是一类典型的人工智能系统，其特性体现了代理型 AI 的特点。这类系统凭借强大的语言模型，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能在科研工作中展现更多的主动性和创造力，它们可以自主决定研究的方向和方式，并能通过自我反馈评估研究成果，并据此灵活调整研究策略。

根据任务需要，团队会向大型语言模型提供各种不同的提示来指定代理AI的行为。比如：当提示“数据分析师”，该模型就会识别出数据中的重要模式；而当提示“规划师”时，它会将任务分配给其他科学家代理进行实施；最后，当给出提示“评估师”时，它的作用则是对假设提出改进建议，并为实现这些建议提供详细的方法。

团队使用了两种大型语言模型：Claude Sonnet 3.5和Gemini 2.0 Flash来驱动AstroAgents，并向每个系统输入来自地球各地的8块陨石和10个土壤样本的质谱数据，进行了10轮优化。最终生成了Gemini模型提出的101个假设，而Claude模型提出了48个假设。巴克纳认为Gemini模型提出的假设中有36个是合理、24个是新颖，而Claude模型虽无原创性却错误少、表述更清晰。

对370颗系外行星进行的机器学习识别

得益于天文学家多年的努力我们已知银河系中有至少5600颗环绕遥远恒星运转的行星。这些行星各具特色：有的像木星和土星那样巨大，是巨型气态行星；有的则相对较小、炽热且由气体与岩石构成，有些甚至只有一半地球大小，是炽热的岩石行星。它们大多数由这两种物质混合而成，通常大小介于地球与海王星之间。

然而迄今为止我们并未发现和地球有类似生存环境的行星更别说是像地球这样拥有生命存在的星球。不过人工智能却可能帮上大忙它们可以做更深一步的研究分析。

据《国家地理》杂志报道，美国宇航局（NASA）的研究科学家哈梅德•瓦利扎德甘联手一位天文学家乔恩•詹金斯共同致力于一个机器人版的寻找遥远星球的自动化项目。

2018年该团队开发了ExoMiner软件这款机器学习程序用已确认的系外行星数据和误报数据来训练这台软件然后在开普勒望远镜观测档案中对它进行了测试很快ExoMiner就发现了370颗新的系外行星。不过这些新发现中的所有370颗都不符合地球或太阳系内行星的特点它们大多环境恶劣不适宜生命存在。

瓦利扎德·甘表示，ExoMine虽然只是AI解决“大海捞针”问题的开端，但未来的10年，新一代的系外天体探索望远镜就会发射升空，在它们私家侦探，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接收到大量数据的同时，也会带来新的AI行星探测器的研发。

SETI旨在监控宇宙的电磁波信号

据澳大利亚《对话》杂志报道，《探索地球与太空》项目——一个由加利福尼亚州伯克利分校的美国加州大学所领导的天体搜索计划，在进行宇宙外文明是否存在时，将电磁信号的波长范围设定为从无线电到可见光。

目前，这项计划正在建设一套并行、由人工智能驱动的软件系统来操作甚大天线阵列（VLA）。VLA是一个大型射电望远镜阵列，由包含有28个直径25米的碟形天线组成的庞大射电望远镜。投入使用后，这套AI系统每秒能处理2太字节数据，而现代笔记本电脑存储容量通常仅1TB。

史蒂芬·戴蒙德称，随着搜寻外星生命的工程日益推进，人工智能应用愈发不可或缺。传统的天体物理学研究仅专注于寻找人类可以理解的窄带信号，但假如外星智慧使用宽带射电波通信，传统方法将失灵，因为它们无法处理海量数据，所以AI算法就能提供新线索了。

Seti正在广泛的搜索中寻找可能存在生命的天体。它也参与了“破晓”计划，正在进行大规模的恒星扫描活动，并已经追踪到了数百个可能适合居住的生命迹象的信号。

此外，人工智能被用来探测到与地球附近的更温和的生命迹象。卡内基科学研究所正在运用人工智能对火星岩石样本进行分析。结果显示，在AI的帮助下，识别生物材料和其他非生物材料的能力达到90%。

目前，SETI研究中心正利用这项技术对地球远古样本以及火星陨石样本进行研究。将来它可能还会将这个系统运用于土卫二的流云或是为火星登陆做准备。

虽然目前人工智能在天文学方面还处在初期发展阶段，但随着数据的不断积累和深入研究，发现可能存在外星生命的可能性也在逐渐加大。