从冰冻的海洋卫星到永恒夜晚的行星，黄金地带中有无数奇怪的世界——这些地方理论上可能进化出外星生命。对太空中生命的搜索长期以来一直吸引着人类的想象力。现在，在计算机的帮助下，科学家比以往任何时候都更有可能在噪音中找到信号。
技术标志和生物标志
对太空中生命的搜索有两种形式。一方面是寻找任何生物的追求，甚至是细菌或真菌，它们在其他行星上进化而来。外星霉菌化石的存在将对人类的心灵产生深远的影响，打破我们对生命的认知。
生物标志是过去或现在的任何生命的证据，无论是智能的还是无脑的。它们不仅仅限于足迹和骨骼。化学物质、生物膜、大气气体甚至远处可见的反射特征都可能表明生命的存在。
但一些科学家正在寻找更多的东西。全球范围内的寻找外星智慧（SETI）爱好者们密切关注技术标志，即高级文明的迹象。这些特定的生物标志可能包括无线电波，无线电望远镜——通过倾听而不是观察太空——可以探测到这些标志。
人工智能加入团队
截至2023年，研究人员尚未找到技术标志的证据，但这并不意味着他们没有尝试。机器学习的新进展为SETI领域注入了新的活力。
斯坦福大学的李飞飞在2009年发布了免费的ImageNet，这是一个拥有超过1400万个标记图像的数据库。许多研究人员使用它来开发自己的机器学习模型。从那时起，人工智能（AI）在医学到编程等各个领域取得了巨大的进展。
在处理海量数据时，人工智能展现出其优势。科学家们目前在太空中寻找生命时使用远程感应方法，这意味着他们从其他卫星和行星收集信息，而不是像岩石一样收集物理样本。这也意味着有人必须筛选所有的数据。
如果手动完成这项任务，就像在珠穆朗玛峰上淘金一样，这几乎是一项艰巨的工作。这是不切实际的。幸运的是，人工智能软件可以寻找研究人员认为可能是技术标志的信号。机器学习模型可以分析过去的信号，并预测未来的信号应该听起来像什么，以便检测来自外星世界的异常信号。
工程师们使用大型数据集来训练算法，使人工智能能够识别地球干扰的声音，例如来自我们自己星球的无线电波。这有助于软件过滤虚假警报。在数据分析的帮助下，NASA已经编目了超过5400颗行星，其中一些可能是宜居的。
现实世界的应用
2023年2月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的天文学家们开始了一个公民科学项目，名为“突破性聆听”（Breakthrough Listen），让公众成员观看无线电信号的图像。志愿者们正在帮助分类这些图像，以便训练一个人工智能算法来分析来自西弗吉尼亚州格林银行天文台的SETI数据。
格林银行以不允许任何居民使用电子设备而闻名。由于天文台的巨大无线电望远镜需要保持无线电静默，该地区的居民不能使用Wi-Fi、微波炉或手机等设备。将数据导出到UCLA的人工智能项目中，让格林银行充分利用众包在太空中寻找生命。
加州的SETI研究所的研究人员绘制了居住在智利Atacama沙漠和Altiplano地区的Salar de Pajonales的盐穹顶、晶体和岩石中的微生物图谱。这个咸湖平坦地带可能是看似荒凉却实际上充满生机的行星的良好类比。
该团队与研究员Freddie Kalaitzis合作，训练一个人工智能模型来寻找与沙漠生命相关的模式。通过结合机器学习和统计生态学，研究人员发现他们可以检测到环境中大多数生物标志。他们还发现，大多数微生物集中在水资源更丰富的地区。
在无人机或卫星内部，这种类型的人工智能工具可能会在其他行星上检测到生物标志。该团队计划在其他地点绘制干燥的山谷、多年冻土覆盖的土壤和温泉，以进一步训练机器学习模型，以便有朝一日，它可能准备好进行太空任务。
人工智能的另一个实际应用是将数据组织成排名列表。科学家们正在使用机器学习来排列那些可能拥有有前途的卫星或行星的恒星。他们将利用这些数据来进行一项使用中国的FAST射电望远镜——世界上最大的单口径望远镜的SETI项目。
人工智能与太空生命的探索
对于一些怀疑论者来说，SETI研究是浪费时间的，因为它还没有找到外星生命的证据。但是大量数据的收集激发了其他科学领域紧随其后。
至少，SETI已经推动了机器学习领域的发展，并激发了无数人去寻找地球以外的生命迹象。最好的情况是，它将找到一些真正了不起的东西——并且可能永远改变历史的进程。如果有人或某种东西存在，SETI的研究人员很有可能会第一个收到它们的信息。