大约540.<>亿年前，地球泥泞的海底突然开始出现各种各样的生命形式。这一时期被称为寒武纪大爆发，这些水生生物就是我们的远古祖先。

人工智能正在帮助我们寻找智能外星生命

地球上所有复杂的生命都是从这些水下生物进化而来的。科学家认为，海洋氧气含量略有增加超过某个阈值。

我们现在可能正处于人工智能(AI)的寒武纪大爆发之中。在过去的几年里，像Midjourney、DALL-E2和ChatGPT这样能力惊人的人工智能程序展示了我们在机器学习方面取得的快速进展。

人工智能现在几乎用于所有科学领域，以帮助研究人员完成日常分类任务。它还帮助我们的射电天文学家团队扩大了对外星生命的搜索，到目前为止，结果很有希望。

用人工智能发现外星信号

随着科学家寻找地球以外智能生命的证据，我们已经建立了一个人工智能系统，在信号检测任务中击败了经典算法。我们的人工智能经过训练，可以在射电望远镜的数据中搜索自然天体物理过程无法产生的信号。

当我们向AI提供先前研究的数据集时，它发现了经典算法遗漏的八个感兴趣的信号。需要明确的是，这些信号可能不是来自外星智能，更有可能是罕见的无线电干扰情况。

尽管如此，我们今天发表在《自然天文学》上的研究结果强调了人工智能技术如何肯定会在搜寻外星智能方面继续发挥作用。

没那么聪明

人工智能算法不会“理解”或“思考”。它们确实擅长模式识别，并且已被证明对分类等任务非常有用，但它们没有解决问题的能力。他们只做他们被训练要做的特定任务。

因此，尽管人工智能探测外星智能的想法听起来像是一部令人兴奋的科幻小说的情节，但这两个术语都有缺陷：人工智能程序不智能，搜索外星智能找不到智能的直接证据。

相反，射电天文学家寻找无线电“技术签名”。这些假设的信号将表明技术的存在，并且通过代理表明存在一个有能力利用技术进行通信的社会。

在我们的研究中，我们创建了一个算法，该算法使用AI方法将信号分类为无线电干扰或真正的技术签名候选者。我们的算法表现比我们希望的要好。

我们的AI算法的作用

技术签名搜索被比作在宇宙大海捞针中寻找针。射电望远镜产生大量数据，其中有大量来自手机、WiFi和卫星等来源的干扰。

搜索算法需要能够从“误报”中筛选出真正的技术签名，并且能够快速完成。我们的AI分类器可满足这些要求。

它是由多伦多大学的学生PeterMa设计的，也是我们论文的主要作者。为了创建一组训练数据，Peter将模拟信号插入真实数据，然后使用此数据集来训练称为自动编码器的AI算法。当自动编码器处理数据时，它“学会”识别数据中的显着特征。

在第二步中，这些特征被馈送到称为随机森林分类器的算法中。该分类器创建决策树来决定信号是否值得注意，或者只是无线电干扰-基本上将技术签名“针”与大海捞针分开。

在训练了我们的人工智能算法后，我们从西弗吉尼亚州的绿岸望远镜向它提供了超过150TB的数据(480个观测小时)。它识别了20，515个感兴趣的信号，然后我们必须手动检查。其中，八个信号具有技术特征，不能归因于无线电干扰。

八个信号，无需重复检测

为了尝试验证这些信号，我们回到望远镜重新观察所有八个感兴趣的信号。不幸的是，我们无法在后续观察中重新发现其中任何一个。

我们以前也遇到过类似的情况。2020年，我们检测到一个信号，结果证明是有害的无线电干扰。虽然我们将监测这八个新的候选者，但最可能的解释是它们是无线电干扰的不寻常表现：而不是外星人。

可悲的是，无线电干扰问题并没有消失。但随着新技术的出现，我们将更好地应对它。

缩小搜索范围

我们的团队最近在南非的MeerKAT望远镜上部署了一个强大的信号处理器。MeerKAT使用一种称为干涉测量的技术将其64个盘子组合成一个望远镜。这种技术能够更好地确定信号来自天空中的哪个位置，这将大大减少无线电干扰的误报。

如果天文学家确实设法探测到一种无法解释为干扰的技术特征，那么它将强烈表明人类并不是银河系内技术的唯一创造者。这将是可以想象的最深刻的发现之一。

与此同时，如果我们什么也没检测到，这并不一定意味着我们是唯一具有技术能力的“智能”物种。未探测也可能意味着我们没有寻找正确类型的信号，或者我们的望远镜还不够灵敏，无法探测到来自遥远系外行星的微弱传输。

我们可能需要跨越一个敏感阈值才能进行寒武纪大爆发的发现。或者，如果我们真的是孤独的，我们应该反思地球上生命的独特美丽和脆弱。