科学家：让人工智能帮助我们寻找外星人

20世纪90年代初，天文学家首次发现太阳系以外的行星。从那时起，科学家已经发现了3400颗系外行星。今天，科学家想确认是否有外星生命，但是研究人员只需要几天甚至几周的时间来分析一颗外行星。詹姆斯·韦伯太空望远镜计划于2018年发射，届时它将返回大量科学家无法处理的信息。由于大量的数据积压，新的研究将被推迟，甚至完全不可能。为了避免这种情况，伦敦大学学院的研究人员发明了名为罗伯特(RobERt)的人工智能，它可以扫描深空数据来寻找可居住行星的线索。罗伯特处理数据的速度比人类快得多。

对于来自附近恒星的光，行星只反射一小部分。这是因为系外行星的空气中有许多气体。当光通过时，这些气体只允许特定波长的光通过，而其他波长的光将被吸收。因此，科学家可以通过分析光谱来确定一颗行星的空气成分，以及该行星的空气是否能维持生命——是外星生命还是未来可能着陆的人类。

RobERt是“系外行星自动识别技术”的缩写，它可以在几秒钟内完成系外行星的光谱分析。RobERt的发展灵感来自于深层信念网络。这种神经网络的工作原理与人脑的思维方式相似——当输入数据在硅“神经元”层之间传输时，它会被一步一步地过滤掉。在传输过程中，每一层“神经元”都可以进一步处理数据，直到找到正确的答案。对RobERt来说，这个过程是通过已知的光谱分析外行星的空气成分。

伦敦大学学院的首席研究员英戈·瓦尔德曼说，DBN像人脑一样，可以通过训练和犯错来学习。为了训练RobERt，研究人员向他展示了85，000多个模拟光谱。在训练结束时，RobERt分析空气成分的准确度仍然高达99.7%，即使研究人员故意使用不完整的光谱和有噪声的光谱来加以掩饰。

找到一个新的可居住的星球只是开始。RobERt的高速数据分析能力也能帮助科学家进一步了解太阳系和其他类似行星系统的诞生过程。瓦尔德曼说:“我们对行星的形成知之甚少。目前，我们只能通过研究类似太阳系的大量行星来理解这一过程。”理论上，RobERt可以被称为“盒子里的天文学家”，它将是我们的重要助手。瓦尔德曼的研究团队可以把RobERt卖给国家航天局，让他们使用有经验的RobERt来检查他们的外行星观测数据。瓦尔德曼说:“运气好的话，我们可能会找到一颗适合居住的小行星。不管花多长时间，我们都会找到它。幸运的上帝一定会关心我们的！”

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