据科学美国人杂志报道，在寻找外星智慧生命(SETI)的过程中，我们经常寻找与我们拥有类似智慧、技术和交流方式的生命体。但是天文学家、SETI（搜寻地外文明）的先驱者吉尔·塔特（Jill Tarter）指出，这种方法意味着我们在寻找可检测的技术特征，比如无线电传输，而不是在搜索外星智慧生命。现在，科学家们正在思考，人工智能(AI)是否能够帮助我们以人类还没有想到的方式来寻找外星人。
“解码”智慧
当我们想到外星智慧时，需要记住：人类并不是地球上唯一的智慧生命。黑猩猩有自己的文化，可以使用工具；蜘蛛用蛛网来处理信息，鲸类有各种方言，乌鸦懂得类比，海狸是伟大的工程师。这些非人类的智慧、语言、文化和技术时刻围绕在我们身边。外星智慧生命可能看起来像章鱼、蚂蚁、海豚或是机器，亦或是与地球上任何生命截然不同的东西。外星生命可能与我们想象中的东西存在很大差异，但这些想法在地球上甚至都不成立，在星际空间中也不太可能普遍存在。
如果我们中的许多人最近才认识到地球上的非人类智慧，那么当我们想象外星生命的时候，我们会错过什么呢？2018年初，许多天文学家、神经学家、人类学家、AI研究人员、历史学家以及其他专业人士聚集在硅谷的搜寻地外文明研究所(SETI Institute)，参加“解码外星智慧”研讨会。
天体生物学家纳塔莉·卡布洛(Nathalie Cabrol)围绕她的2016年论文《外星思维模式》(Alien mindscapes)组织了这个研讨会，她呼吁建立新的SETI路线图，以及为“寻找我们不知道的生命建立长期愿景”。在论文中，卡布洛询问SETI如何能够超越人类本身“寻找类人版外星智慧”，并以“跳出我们大脑”的思维方式，去想象真正不同的外星智慧。
与众不同的想法
硅谷以重视“颠覆性”思维而闻名，而这种文化可与SETI的研究交织起来。自从20世纪90年代中期美国政府停止资助SETI以来，硅谷的想法、技术和资金变得越来越重要。例如，SETI研究所的艾伦望远镜阵列是以微软联合创始人之保罗·艾伦（Paul Allen）的名字命名的，他为该项目贡献了2500万美元资金。2015年，科技投资者尤里·米尔纳（Yuri Milner）宣布了Breakthrough Listen计划，这是个为期10年、耗资1亿美元的“SETI计划”。
现在，SETI研究所、美国宇航局、英特尔、IBM以及其他合作伙伴，都在通过一个名为“前沿发展实验室”（Frontier Development Lab）的AI研发项目来解决太空科学问题。
美国国会图书馆的天体物理学博士后露西安妮·沃克威克斯（Lucianne Walkowicz），在2017年的Breakthrough Discuss中将一种基于AI的方法描述为“信号不可知搜索”。沃克威克斯解释说，这意味着使用机器学习方法来查看任何一组没有预先确定类别的数据，而不是让这些数据集中到它们的“自然类别”中。然后软件让我们知道什么是异常值，这些异常值可能会成为额外调查的目标。
事实证明，SETI的研究人员认为AI在他们的工作中可能是有用的，因为他们认为机器学习善于发现差异。但它的成功取决于我们如何将差异概念化。
比粘菌更聪明？
“跳出我们大脑”的思维方式也意味着，在我们的科学、社会和文化体系之外思考。但是我们要怎么做呢？AI已经被用来寻找研究人员想象中的外星无线电信号模拟，但现在SETI的研究人员希望它也能找到我们还没有找到的东西。
SETI研究所的AI顾问格雷厄姆·麦金托什（Graham Mackintosh）说，外星人可能正在做我们无法想象的事情，他们使用的技术是如此不同，以至于我们甚至没有去寻找它们。他提出，AI或许能够为我们提供先进的思维。我们也许不能让自己变得更聪明，但也许我们可以制造比人类更聪明的机器。
在今年的Breakthrough Discuss大会上，天体物理学家马丁·里斯(Martin Rees)也表示了同样的希望，他说AI可能会帮助找到“超越人类的智慧，就像我们智力超越粘菌一样。”
第一次接触
如果我们遇到了外星黏菌，我们能对它的智力做出哪些推测？SETI面临的一大挑战在于，我们不知道生命或智力的极限，所以我们需要对所有不同的可能保持开放心态。?
智慧可能出现在行星尺度的大气或地质中，或作为天体物理现象存在。举例来说，地球上最大的生物可能是位于俄勒冈州东部蓝山山脉的一种名为“奥氏菌”(Armillaria ostoyae)的真菌，它延伸10平方公里，寿命在2000年到9000年之间。
虽然这种真菌可能不是大多数人所认为的智慧生命，但它提醒我们在寻找生命和智慧，以及在我们脚下可能错过的东西时，要时刻注意意想不到的东西。对智慧的不同看法意味着，理解我们遇到的任何事情都可能是与智慧生命的第一次接触。这可能包括我们第一次接触通用人工智能(AGI)，它更接近于《2001太空漫游》（2001: A Space Odyssey）中有感知能力的电脑HAL 9000或《星际迷航》（Star Trek: The Next Generation）中的Data。
当我们使用机器学习来扩展SETI搜索时，我们也需要社会科学来理解我们的想法如何影响AI的未来，以及AI将如何塑造我们未来的想法。
跨学科的未来
为了避免在SETI中“以人为中心”的观点，我们需要考虑如何将差异化想法编码到AI中，以及如何形成结果。这对于发现和识别我们还不知道的智慧生命是至关重要的。人类学中使用的部分方法可以帮助我们识别不同的概念，这些概念是我们所熟悉的，它们看起来是不可见的，就像许多人在自然和文化、生物和技术之间的分歧一样。
最近关于算法的研究揭示了我们的归化思想如何塑造我们创造的技术以及我们如何使用它的方式。而微软臭名昭著的AI聊天机器人Tay提醒我们，我们创造的AI可以很容易地反映出这些想法中最糟糕的部分。我们可能永远不会完全停止将偏见植入到搜索引擎和SETI的搜索策略中，或者把它编码到AI中。但是通过科学家和社会学家的跨学科合作，我们可以批判性地思考如何将差异概念化。
来源: 网易科技
