據(jù)科學美國人雜志報道，在尋找外星智慧生命（SETI）的過程中，我們經(jīng)常尋找與我們擁有類似智慧、技術和交流方式的生命體。但是天文學家、SETI（搜尋地外文明）的先驅者吉爾·塔特（Jill Tarter）指出，這種方法意味著我們在尋找可檢測的技術特征，比如無線電傳輸，而不是在搜索外星智慧生命?，F(xiàn)在，科學家們正在思考，人工智能（AI）是否能夠幫助我們以人類還沒有想到的方式來尋找外星人。
“解碼”智慧
當我們想到外星智慧時，需要記?。喝祟惒⒉皇堑厍蛏衔ㄒ坏闹腔凵?。黑猩猩有自己的文化，可以使用工具；蜘蛛用蛛網(wǎng)來處理信息，鯨類有各種方言，烏鴉懂得類比，海貍是偉大的工程師。這些非人類的智慧、語言、文化和技術時刻圍繞在我們身邊。外星智慧生命可能看起來像章魚、螞蟻、海豚或是機器，亦或是與地球上任何生命截然不同的東西。外星生命可能與我們想象中的東西存在很大差異，但這些想法在地球上甚至都不成立，在星際空間中也不太可能普遍存在。
如果我們中的許多人最近才認識到地球上的非人類智慧，那么當我們想象外星生命的時候，我們會錯過什么呢？2018年初，許多天文學家、神經(jīng)學家、人類學家、AI研究人員、歷史學家以及其他專業(yè)人士聚集在硅谷的搜尋地外文明研究所（SETI Institute），參加“解碼外星智慧”研討會。
天體生物學家納塔莉·卡布洛（Nathalie Cabrol）圍繞她的2016年論文《外星思維模式》（Alien mindscapes）組織了這個研討會，她呼吁建立新的SETI路線圖，以及為“尋找我們不知道的生命建立長期愿景”。在論文中，卡布洛詢問SETI如何能夠超越人類本身“尋找類人版外星智慧”，并以“跳出我們大腦”的思維方式，去想象真正不同的外星智慧。
與眾不同的想法
硅谷以重視“顛覆性”思維而聞名，而這種文化可與SETI的研究交織起來。自從20世紀90年代中期美國政府停止資助SETI以來，硅谷的想法、技術和資金變得越來越重要。例如，SETI研究所的艾倫望遠鏡陣列是以微軟聯(lián)合創(chuàng)始人之保羅·艾倫（Paul Allen）的名字命名的，他為該項目貢獻了2500萬美元資金。2015年，科技投資者尤里·米爾納（Yuri Milner）宣布了Breakthrough Listen計劃，這是個為期10年、耗資1億美元的“SETI計劃”。
現(xiàn)在，SETI研究所、美國宇航局、英特爾、IBM以及其他合作伙伴，都在通過一個名為“前沿發(fā)展實驗室”（Frontier Development Lab）的AI研發(fā)項目來解決太空科學問題。
美國國會圖書館的天體物理學博士后露西安妮·沃克威克斯（Lucianne Walkowicz），在2017年的Breakthrough Discuss中將一種基于AI的方法描述為“信號不可知搜索”。沃克威克斯解釋說，這意味著使用機器學習方法來查看任何一組沒有預先確定類別的數(shù)據(jù)，而不是讓這些數(shù)據(jù)集中到它們的“自然類別”中。然后軟件讓我們知道什么是異常值，這些異常值可能會成為額外調查的目標。
事實證明，SETI的研究人員認為AI在他們的工作中可能是有用的，因為他們認為機器學習善于發(fā)現(xiàn)差異。但它的成功取決于我們如何將差異概念化。
比粘菌更聰明？
“跳出我們大腦”的思維方式也意味著，在我們的科學、社會和文化體系之外思考。但是我們要怎么做呢？AI已經(jīng)被用來尋找研究人員想象中的外星無線電信號模擬，但現(xiàn)在SETI的研究人員希望它也能找到我們還沒有找到的東西。
SETI研究所的AI顧問格雷厄姆·麥金托什（Graham Mackintosh）說，外星人可能正在做我們無法想象的事情，他們使用的技術是如此不同，以至于我們甚至沒有去尋找它們。他提出，AI或許能夠為我們提供先進的思維。我們也許不能讓自己變得更聰明，但也許我們可以制造比人類更聰明的機器。
在今年的Breakthrough Discuss大會上，天體物理學家馬丁·里斯（Martin Rees）也表示了同樣的希望，他說AI可能會幫助找到“超越人類的智慧，就像我們智力超越粘菌一樣。”
第一次接觸
如果我們遇到了外星黏菌，我們能對它的智力做出哪些推測？SETI面臨的一大挑戰(zhàn)在于，我們不知道生命或智力的極限，所以我們需要對所有不同的可能保持開放心態(tài)。？
智慧可能出現(xiàn)在行星尺度的大氣或地質中，或作為天體物理現(xiàn)象存在。舉例來說，地球上最大的生物可能是位于俄勒岡州東部藍山山脈的一種名為“奧氏菌”（Armillaria ostoyae）的真菌，它延伸10平方公里，壽命在2000年到9000年之間。
雖然這種真菌可能不是大多數(shù)人所認為的智慧生命，但它提醒我們在尋找生命和智慧，以及在我們腳下可能錯過的東西時，要時刻注意意想不到的東西。對智慧的不同看法意味著，理解我們遇到的任何事情都可能是與智慧生命的第一次接觸。這可能包括我們第一次接觸通用人工智能（AGI），它更接近于《2001太空漫游》（2001： A Space Odyssey）中有感知能力的電腦HAL 9000或《星際迷航》（Star Trek： The Next Generation）中的Data。
當我們使用機器學習來擴展SETI搜索時，我們也需要社會科學來理解我們的想法如何影響AI的未來，以及AI將如何塑造我們未來的想法。
跨學科的未來
為了避免在SETI中“以人為中心”的觀點，我們需要考慮如何將差異化想法編碼到AI中，以及如何形成結果。這對于發(fā)現(xiàn)和識別我們還不知道的智慧生命是至關重要的。人類學中使用的部分方法可以幫助我們識別不同的概念，這些概念是我們所熟悉的，它們看起來是不可見的，就像許多人在自然和文化、生物和技術之間的分歧一樣。
最近關于算法的研究揭示了我們的歸化思想如何塑造我們創(chuàng)造的技術以及我們如何使用它的方式。而微軟臭名昭著的AI聊天機器人Tay提醒我們，我們創(chuàng)造的AI可以很容易地反映出這些想法中最糟糕的部分。我們可能永遠不會完全停止將偏見植入到搜索引擎和SETI的搜索策略中，或者把它編碼到AI中。但是通過科學家和社會學家的跨學科合作，我們可以批判性地思考如何將差異概念化。
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