Как искусственный интеллект ищет в космосе сигналы иных цивилизаций и что ему уже удалось обнаружить

Команда астрономов обучила машинный алгоритм искать в колоссальных объемах данных, поступающих с радиотелескопов, особые сигналы — потенциальные следы внеземных цивилизаций.
Как искусственный интеллект ищет в космосе сигналы иных цивилизаций и что ему уже удалось обнаружить
Danny C. Price/Midjourney

Около 540 миллионов лет назад на илистом океанском дне планеты Земля внезапно начали появляться разнообразные формы жизни. Этот период известен как кембрийский взрыв, и эти водные твари — наши древние предки.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Вся сложная жизнь на Земле произошла от этих подводных существ. Ученые считают, что все, что для этого потребовалось, — это незначительное повышение уровня кислорода в океане выше определенного порога.

Возможно, сейчас мы находимся в разгаре кембрийского взрыва искусственного интеллекта (ИИ). За последние несколько лет всплеск невероятно мощных программ искусственного интеллекта, таких как Midjourney, DALL-E 2 и ChatGPT, продемонстрировали невероятно быстрый прогресс, которого мы достигли в машинном обучении.

Здесь и далее под «искусственным интеллектом» понимаются алгоритмы машинного обучения: программы, еще не способны полностью мыслить как человек, но обучающиеся по тем же принципам, что и люди.

В настоящее время ИИ используется практически во всех областях науки, чтобы помочь исследователям в решении рутинных задач классификации. Он также помогает команде радиоастрономов расширить поиски внеземной жизни и собирать информацию о космосе, и результаты сотрудничества алгоритмов и человека на сегодняшний день выглядят многообещающими.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Обнаружение инопланетных сигналов с помощью ИИ

Ученые, ищущие доказательства существования разумной жизни за пределами Земли, создали систему искусственного интеллекта, которая превосходит классические алгоритмы в задачах обнаружения сигналов извне. Новый ИИ был обучен искать в данных радиотелескопов сигналы, которые не могут генерироваться естественными астрофизическими процессами.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Когда исследователи скормили алгоритму ранее изученный набор данных, он обнаружил восемь интересных сигналов, которые пропустил алгоритм классический. Чтобы было ясно, эти сигналы, вероятно, не исходят от внеземного разума, а скорее являются редкими случаями радиопомех. Тем не менее, результаты, опубликованные в журнале Nature Astronomy, показывают, что методы искусственного интеллекта, несомненно, будут играть постоянную роль в поисках внеземного разума.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Не такой умный, как хотелось бы

Алгоритмы ИИ не «понимают» и не «думают». Они преуспевают в распознавании образов и оказались чрезвычайно полезными для таких задач, как классификация, но они не способны решать проблемы. Они выполняют только те конкретные задачи, которым их обучали. Таким образом, хотя идея ИИ, обнаруживающего внеземной разум, звучит как сюжет захватывающего научно-фантастического романа, оба термина ошибочны: нынешние программы ИИ неразумны, а «поиски внеземного разума» не могут найти прямых доказательств наличия разума.

Вместо этого радиоастрономы ищут радио «техносигнатуры». Эти гипотетические сигналы указывают на наличие технологий и, косвенно, на существование общества, способного использовать технологии для коммуникации. Для исследования ученые создали алгоритм, который использует методы искусственного интеллекта для классификации сигналов как радиопомех или подлинных кандидатов на техносигнатуру. И он работает даже лучше, чем надеялись его создатели.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Что именно делает новый алгоритм ИИ

Поиски техносигнатур уподобляют поиску иголки в космическом стоге сена. Радиотелескопы производят огромные объемы данных, и в них содержится огромное количество помех от таких источников, как телефоны, Wi-Fi и спутники. Алгоритмы поиска должны уметь быстро отделять настоящие техносигнатуры от «ложных срабатываний». Новый классификатор ИИ отвечает этим требованиям.

Он был разработан Питером Ма, студентом Университета Торонто и ведущим автором статьи. Чтобы создать набор обучающих данных, Питер вставил смоделированные сигналы в реальные данные, а затем использовал этот набор данных для обучения алгоритма ИИ, называемого автоэнкодером. Когда автоэнкодер обрабатывал данные, он «научился» идентифицировать характерные особенности данных.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

На втором этапе эти функции были переданы алгоритму, называемому классификатором случайного леса. Этот классификатор создает деревья решений, чтобы решить, заслуживает ли внимания сигнал или это просто радиопомехи, по существу отделяя «иголки» техносигнатур от стога сена.

После обучения алгоритма ИИ команда передала ему более 150 терабайт данных (480 часов наблюдений) с телескопа Грин-Бэнк в Западной Вирджинии. Он выявил 20 515 представляющих интерес сигналов, которые затем пришлось проверять вручную. Как уже было сказано, восемь из них имели характеристики техносигнатур и не могли быть отнесены к радиопомехам.

Утраченные сигналы

Чтобы попытаться проверить эти сигналы, исследователи вернулись к телескопу, чтобы повторно наблюдать все восемь интересующих явлений. К сожалению, им не удалось вновь обнаружить ни один из загадочных сигналов.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Ученые уже были в подобных ситуациях. В 2020 году они обнаружили сигнал, который оказался обычной радиопомехой. Той же гипотезы команда придерживается и в отношении восьми новых кандидатов: наиболее вероятным объяснением их природы будет то, что это были необычные проявления радиопомех, а вовсе не следы деятельности пришельцев.

К сожалению, проблема радиопомех никуда не денется. Но в следующий раз ученые будут лучше подготовлены к тому, чтобы исключить их из поиска, когда появятся более совершенные технологии.

Будущее искусственного интеллекта

Недавно та же команда развернула мощный сигнальный процессор на телескопе MeerKAT в Южной Африке. MeerKAT использует технику, называемую интерферометрией, чтобы объединить свои 64 антенны в единый телескоп. Этот метод позволяет лучше определить, из какого участка неба исходит сигнал, что значительно уменьшит количество ложных срабатываний из-за радиопомех.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Если астрономам удастся обнаружить техносигнатуру, которую нельзя объяснить антропогенным фактором или случайным космическим излучением, она будет убедительно свидетельствовать о том, что люди не являются единственными создателями технологий в Галактике. Это было бы одним из самых глубоких открытий, которые только можно себе представить.

В то же время, даже если мы ничего не обнаружим, это не обязательно означает, что мы единственный технологически способный «разумный» вид. Отсутствие обнаружений также может означать, что мы искали неправильный тип сигналов, или наши телескопы еще недостаточно чувствительны, чтобы обнаруживать слабые передачи от далеких экзопланет.

Возможно, нам придется пересечь порог чувствительности, прежде чем можно будет совершить кембрийский взрыв открытий. В качестве альтернативы, если мы действительно одиноки, нам следует задуматься об уникальной красоте и хрупкости жизни здесь, на Земле.