摘要： 所有在遠(yuǎn)方的東西，都值得我們楊帆而往。
近幾年的科幻電影中，有一部佳作叫做《月球》。
影片中討論的是克壟人工智能等未來(lái)科技給人類帶來(lái)的挑戰(zhàn)和孤獨(dú)感，而影片的背景，就設(shè)定在月球上。
影片中，月球是克隆人和人工智能技術(shù)的試驗(yàn)?；诩夹g(shù)利益的陰謀與倫理挑戰(zhàn)也發(fā)生在月球這個(gè)孤獨(dú)而遙遠(yuǎn)的舞臺(tái)中。
很多關(guān)于AI的故事都發(fā)生在宇宙，也許是因?yàn)橛钪妗⑸?a href="http://worldfootballweekly.com/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI這些命題，都能帶給人類探索的欲望和浩瀚永恒面前的渺小感。即使拋開(kāi)情感層面的共振，月球和AI也有某些現(xiàn)實(shí)層面的聯(lián)系。
在月亮最圓的這一天，我們不妨看看AI如何拉近人類與月球的聯(lián)系?；蛟S未來(lái)的某一天，我們真的可以借助AI到月球上工作、定居。
畢竟未來(lái)的魅力就來(lái)自于不確定性。
深度學(xué)習(xí)處理月球影像與數(shù)據(jù)
人工智能與月球最直接的聯(lián)系，應(yīng)該是美國(guó)宇航局NASA提出的前沿發(fā)展實(shí)驗(yàn)室FDL系列計(jì)劃。
在這個(gè)計(jì)劃中，NASA希望借助人工智能的技術(shù)發(fā)展，來(lái)處理空間探索中所涉及到的各種問(wèn)題。尤其重要的一點(diǎn)，是借助人工智能來(lái)分析目前NASA收集到的大量數(shù)據(jù)畢竟那么多衛(wèi)星、星球探測(cè)車、天文望遠(yuǎn)鏡，隨時(shí)都在記錄和收集數(shù)據(jù)，處理這些數(shù)據(jù)的工作量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是人力所能承受的。
這其中就包括對(duì)所拍攝月球影像和其他數(shù)據(jù)的處理。
通過(guò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，NASA可以分析大量多角度、長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)獲取的月球3D圖像。勾勒更加完整精準(zhǔn)的月球表面地形地貌數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)可以更加準(zhǔn)確的預(yù)計(jì)地球、月球、太陽(yáng)三者間的運(yùn)行軌跡。
這樣做的主要意義在于，月球的公轉(zhuǎn)速度導(dǎo)致月球始終有大面積區(qū)域是隱藏在陰影當(dāng)中的，這給研究月球和進(jìn)一步的登月帶來(lái)了巨大困難。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)加以學(xué)習(xí)和自我推理，可以讓探索陰影中的月球和月球兩極成為可能。
另一個(gè)必要性在于，NASA有大量衛(wèi)星同時(shí)拍攝月球影像數(shù)據(jù)，還有月球表面的探測(cè)車傳回精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)分散且龐大，很難用人工去完成整合分析任務(wù)。因此用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)處理數(shù)據(jù)就成為了最合適的選擇。
人工智能在月球數(shù)據(jù)上的應(yīng)用，并非僅僅有前瞻性的研究?jī)r(jià)值，而是已經(jīng)有非常具體的應(yīng)用場(chǎng)景。比如說(shuō)幫助推算月球探測(cè)器的最佳著陸點(diǎn)、通過(guò)軌跡運(yùn)算來(lái)推測(cè)月球車最大程度接受太陽(yáng)能的線路，從而增強(qiáng)其使用壽命、推理出高精度月球環(huán)境數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家分析月球地質(zhì)信息等等。
未來(lái)一旦登月重新開(kāi)啟，借助人工智能繪制出的月球高精地圖將會(huì)更加重要。
而NASA進(jìn)行月球數(shù)據(jù)AI化處理的方式，主要是依靠與英特爾等AI巨頭的項(xiàng)目合作。這種模式或許未來(lái)在中國(guó)也能得到很好的拓展。
探月旅程中的人工智能
上面說(shuō)到登月，但我們都知道人類重新登月遲遲沒(méi)有推上日程，是因?yàn)檩d人宇宙航空當(dāng)中存在著大量安全隱患和成本問(wèn)題。這些條件的制約，讓大多數(shù)國(guó)家不敢貿(mào)然模仿在極端政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境下達(dá)成的人類登月行動(dòng)。可以說(shuō)是很可惜的一件事。
而在載人宇航以及星球登陸探索中，人工智能正在扮演者越來(lái)越重要的角色。
比如說(shuō)，航天飛行器發(fā)射以及空間站建立當(dāng)中，最重要的環(huán)節(jié)就是風(fēng)險(xiǎn)控制。到目前為止，火箭發(fā)射和空間站維護(hù)始終都是高度危險(xiǎn)的工作。任何微小的瑕疵都可能導(dǎo)致極其嚴(yán)重的事故。
而危險(xiǎn)的重要來(lái)源之一，在于航天發(fā)動(dòng)機(jī)等設(shè)備極其復(fù)雜，無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障排除。由于排查和發(fā)射之間有時(shí)間和步驟的斷裂，導(dǎo)致事故問(wèn)題無(wú)法徹底排除。
已經(jīng)有航天專家，通過(guò)AI技術(shù)來(lái)構(gòu)建火箭以及航天飛機(jī)的整體事故檢查系統(tǒng)。通過(guò)擬人的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜模式，建立可感知、可控制的航天器安全矩陣，從而第一時(shí)間監(jiān)控設(shè)備安全。
這被稱為航天器才的主動(dòng)安全監(jiān)控系統(tǒng)，而未來(lái)能夠讓這一系統(tǒng)通用化的幕后英雄，就來(lái)自人工智能帶來(lái)的數(shù)據(jù)感知與整體學(xué)習(xí)能力。
此外，用人工智能來(lái)構(gòu)建宇航員的輔助系統(tǒng)也是重要的課題之一。
在宇宙中，宇航員的感官受到了大量的環(huán)境限制，無(wú)法像地球一樣準(zhǔn)確感知外在。目前，這個(gè)領(lǐng)域相對(duì)成熟的是智能座艙管理系統(tǒng)。它可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)過(guò)往的任務(wù)與事故經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，在宇航員需要幫助時(shí)提供更優(yōu)化的選項(xiàng)。
當(dāng)然，像鋼鐵俠戰(zhàn)甲一樣的“保姆式人工智能”還不存在，但通過(guò)智能體系來(lái)監(jiān)控宇航器、宇航服和對(duì)接系統(tǒng)，已經(jīng)在逐步成為可能。
還有一個(gè)重要的場(chǎng)景，在于宇航員登陸其他星球時(shí)的規(guī)劃和調(diào)度系統(tǒng)。對(duì)于外星登陸來(lái)說(shuō)，最大的危險(xiǎn)來(lái)自于預(yù)計(jì)的登陸場(chǎng)景和現(xiàn)實(shí)中不一致，或者遭遇了其他不可知因素。這里有可能用到的，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)模糊環(huán)境進(jìn)行感知和判斷的能力。通過(guò)模糊感知數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)庫(kù)的連接，幫助宇航員實(shí)時(shí)調(diào)整登陸方案，是登陸外星時(shí)人工智能可能提供的關(guān)鍵幫助之一。
其實(shí)宇航領(lǐng)域的人工智能還有很多，這里列舉的只是登陸月球這個(gè)命題下最可能遇到的一些。探索未知必須以安全為前提，這是人工智能帶給空間探索的重要幫助。
用人工智能認(rèn)識(shí)月球?qū)Φ厍虻挠绊?/p>
在人類如何去月球這個(gè)領(lǐng)域之外，人工智能或許還能反過(guò)來(lái)幫忙，讓我們知道月球?qū)ξ覀兊降子惺裁礃拥挠绊憽?/p>
我們知道，根據(jù)很多數(shù)據(jù)分析顯示，月球引力對(duì)地球的影響是確實(shí)存在的。但這種影響到底有多大，有多強(qiáng)，頻繁到什么地步，科學(xué)界卻莫衷一是。
有人說(shuō)月球引力可以讓普通人感知到。比如癲癇、麻風(fēng)病等病癥在滿月左右發(fā)病率更高（據(jù)說(shuō)由此來(lái)產(chǎn)生了著名的狼人傳說(shuō)）。也有人說(shuō)地震、火山爆發(fā)等災(zāi)害與月球?qū)Φ厍虻拇艌?chǎng)息息相關(guān)。甚至很多專業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)試證實(shí)了這種說(shuō)法。
當(dāng)然，更加被廣泛認(rèn)同的是，月球引力對(duì)潮汐和魚(yú)群的影響是真實(shí)存在的。甚至比預(yù)想中更強(qiáng)烈。探究月球引力對(duì)地球的作用，對(duì)航海和捕魚(yú)業(yè)具有非常直接的影響。
在這種背景下，通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)對(duì)世界各地潮汐、地震、火山等環(huán)境數(shù)據(jù)，以及魚(yú)群、候鳥(niǎo)等生物數(shù)據(jù)，再加上月相數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，就成為了一個(gè)重要話題。
目前，NASA等世界主流天文機(jī)構(gòu)已經(jīng)建立起了系列月球引力與海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式對(duì)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析，已經(jīng)成為科學(xué)家和企業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)的主要研究手段。
雖然月球?qū)Φ厍虻恼嬲绊戇€有待進(jìn)一步檢驗(yàn)，但通過(guò)月相、潮汐、水文等數(shù)據(jù)，提供高精度、即時(shí)化的航海信息服務(wù)已經(jīng)出現(xiàn)。
我們正在通過(guò)數(shù)據(jù)+AI更好的望這個(gè)世界，而月色，始終是我們沒(méi)有放過(guò)的一道風(fēng)景。
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