Pre nekih 540 miliona godina, različiti oblici života iznenada su počeli da se pojavljuju iz blatnjavog okeanskog dna planete Zemlje. Ovaj period je poznat kao Kambrijska eksplozija, a ova vodena bića su naši drevni preci, piše časopis Nature Astronomy.
Sav složen život na Zemlji je evoluirao od ovih podvodnih stvorenja. Naučnici veruju da je sve što je bilo potrebno bilo veoma blago povećanje nivoa kiseonika u okeanu iznad određenog praga.
Možda smo sada usred kambrijske eksplozije za veštačku inteligenciju (AI). U proteklih nekoliko godina, niz neverovatno sposobnih AI programa kao što su Midjournei, DALL-E 2 i ChatGPT, pokazao je brz napredak koji smo postigli u mašinskom učenju.
AI se sada koristi u gotovo svim oblastima nauke kako bi pomogla istraživačima u rutinskim zadacima klasifikacije. Takođe pomaže našem timu radio astronoma da proširi potragu za vanzemaljskim životom, a dosadašnji rezultati su obećavajući.
Kao naučnici koji traže dokaze o inteligentnom životu izvan Zemlje, izgradili smo sistem veštačke inteligencije koji pobeđuje klasične algoritme u zadacima detekcije signala. Naša veštačka inteligencija je bila obučena da traži signale koji se ne mogu generisati prirodnim astrofizičkim procesima u podacima sa radio teleskopa.
Kada smo našoj veštačkoj inteligenciji dali prethodno proučavani skup podataka, otkrio je osam zanimljivih signala koje je klasični algoritam propustio. Da budemo jasni, ovi signali verovatno nisu od vanzemaljske inteligencije i verovatnije su retki slučajevi radio smetnji.
Bez obzira na to, naši nalazi — objavljeni danas u Nature Astronomi — naglašavaju kako će tehnike veštačke inteligencije sigurno igrati stalnu ulogu u potrazi za vanzemaljskom inteligencijom.
AI algoritmi ne „razumeju“ niti „razmišljaju“. Oni se ističu u prepoznavanju obrazaca i pokazali su se izuzetno korisnim za zadatke kao što je klasifikacija—ali nemaju sposobnost rešavanja problema. Oni rade samo određene zadatke za koje su obučeni.
Dakle, iako ideja da AI detektuje vanzemaljsku inteligenciju zvuči kao zaplet uzbudljivog naučnofantastičnog romana, oba termina su pogrešna: AI programi nisu inteligentni, a potrage za vanzemaljskom inteligencijom ne mogu pronaći direktne dokaze inteligencije.
Umesto toga, radio astronomi traže radio „tehnopotpise“. Ovi pretpostavljeni signali bi ukazivali na prisustvo tehnologije i, preko proki, postojanje društva sa sposobnošću da iskoristi tehnologiju za komunikaciju.
Za naše istraživanje kreirali smo algoritam koji koristi AI metode da klasifikuje signale kao radio smetnje ili kao pravi kandidat za tehnopotpis. A naš algoritam radi bolje nego što smo se nadali.
Tehnosignature pretrage su upoređene sa traženjem igle u kosmičkom plastu sena. Radio teleskopi proizvode ogromne količine podataka, a u njima su ogromne količine smetnji iz izvora kao što su telefoni, ViFi i sateliti.
Algoritmi za pretragu moraju da budu u stanju da odvoje prave tehnopotpise od „lažnih pozitivnih rezultata“, i to brzo. Naš AI klasifikator ispunjava ove zahteve.
Osmislio ga je Peter Ma, student Univerziteta u Torontu i glavni autor našeg lista. Da bi kreirao skup podataka za obuku, Piter je ubacio simulirane signale u stvarne podatke, a zatim koristio ovaj skup podataka da obuči AI algoritam koji se zove autoenkoder. Kako je automatski koder obrađivao podatke, „naučio“ je da identifikuje istaknute karakteristike u podacima.
U drugom koraku, ove karakteristike su unete u algoritam koji se zove nasumični klasifikator šuma. Ovaj klasifikator kreira stabla odlučivanja da bi se odlučilo da li je signal vredan pažnje ili samo radio smetnje — u suštini odvajajući tehnosignaturne „igle“ od plasta sena.
Nakon obuke našeg algoritma veštačke inteligencije, dali smo mu više od 150 terabajta podataka (480 sati posmatranja) sa teleskopa Green Bank u Zapadnoj Virdžiniji. Identifikovao je 20.515 signala od interesa, koje smo zatim morali ručno da pregledamo. Od toga, osam signala je imalo karakteristike tehnosignatura, i ne mogu se pripisati radio smetnjama.
Da bismo pokušali da proverimo ove signale, vratili smo se do teleskopa da ponovo posmatramo svih osam signala od interesa. Nažalost, nismo bili u mogućnosti da ponovo otkrijemo nijednu od njih u našim naknadnim zapažanjima.
Bili smo i ranije u sličnim situacijama. 2020. smo otkrili signal za koji se ispostavilo da je štetna radio smetnja. Dok ćemo pratiti ovih osam novih kandidata, najverovatnije objašnjenje je da su to bile neobične manifestacije radio smetnji: ne vanzemaljci.
Nažalost, pitanje radio smetnji ne vodi nikuda. Ali bićemo bolje opremljeni da se nosimo sa tim kako se budu pojavljivale nove tehnologije.
Naš tim je nedavno postavio moćni procesor signala na teleskop MeerKAT u Južnoj Africi. MeerKAT koristi tehniku koja se zove interferometrija da kombinuje svoja 64 antena da bi delovala kao jedan teleskop. Ova tehnika je u stanju da bolje odredi odakle na nebu dolazi signal, što će drastično smanjiti lažne pozitivne rezultate od radio smetnji.
Ako astronomi uspeju da otkriju tehnosignaturu koja se ne može objasniti kao smetnja, to bi snažno sugerisalo da ljudi nisu jedini kreatori tehnologije u Galaksiji. Ovo bi bilo jedno od najdubljih otkrića koja se mogu zamisliti.
U isto vreme, ako ništa ne otkrijemo, to ne mora da znači da smo jedina tehnološki sposobna „inteligentna“ vrsta. Neotkrivanje takođe može značiti da nismo tražili pravi tip signala ili da naši teleskopi još nisu dovoljno osetljivi da otkriju slabe prenose sa udaljenih egzoplaneta.
Možda ćemo morati da pređemo prag osetljivosti pre nego što se napravi kambrijska eksplozija otkrića. Alternativno, ako smo zaista sami, trebalo bi da razmislimo o jedinstvenoj lepoti i krhkosti života ovde na Zemlji.
