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        尋找地球以外生命:一個新的AI前沿技術(shù)

        2019-06-05 03:20:54
        科學(xué)中國人 2019年7期
        關(guān)鍵詞:人工智能

        文 李 熵

        《流浪地球》電影里,有這樣一個場景讓人印象深刻:

        以色列科學(xué)家提出點燃木星,被空間站的人工智能MOSS否決。然后MOSS逃跑,起初吳京以為是MOSS叛逃人類,后來貼出了四大國的聯(lián)合法案,MOSS又變成了忠誠的人工智能。最后吳京想出用空間站點燃木星,MOSS瞬間切斷通信,這回終于是真的叛逃了,人工智能也有怕死的時候。最后還說了一句:讓人類保持完全理性是不可能的。

        這句話令人震撼,這個人工智能覺醒了。

        在當(dāng)今媒體鋪天蓋地的報道中,人工智能已不再陌生,但很少人關(guān)注到它在太空中的應(yīng)用。實際上,在太空中人工智能的使用比地面更加成熟,也被理解得更加透徹。人工智能在太空探索中就像機(jī)器人、遠(yuǎn)程投影和自動系統(tǒng)等技術(shù)一樣,是真正的剛需。

        人工智能徹底改變太空探索

        我們大多數(shù)人,如果被問到人工智能和太空之間的聯(lián)系,可能會想到“2001∶ASpace Odyssey”(2001太空漫游)中邪惡的計算機(jī)HAL,而不是任何現(xiàn)實生活中的應(yīng)用程序。我們當(dāng)前對人工智能的定義,通常是指“能夠執(zhí)行需要人類智能任務(wù)的計算機(jī)系統(tǒng)”。HAL的任務(wù)是來謀殺,但謀殺也需要“人類的智慧”。

        如果進(jìn)一步思考太空中的人工智能,可能還會想到同名的Star Trek(星際迷航)里的“計算機(jī)”,或者Red Dwarf(紅矮星)中能夠脫離身體的“Holly”,它們實際上更像是一本在線百科全書。有的人可能還記得《星球大戰(zhàn)》中分心但親切的C-3PO(斯瑞皮歐)或者不那么親切的“終結(jié)者”。

        如果人工智能在太空中發(fā)揮作用,人們會期望美國宇航局(NASA)參與進(jìn)來,但不希望其領(lǐng)導(dǎo)這項任務(wù)。美國國家航空航天局噴氣推進(jìn)實驗室(JPL)的高級研究科學(xué)家、人工智能小組的技術(shù)小組主管Steve Chien博士說:“人工智能不僅在我們的日常生活中發(fā)揮著越來越大的作用,而且在航天領(lǐng)域也發(fā)揮著越來越大的作用,人工智能有潛力徹底改變太空探索的幾乎每一方面?!?/p>

        Chien說:“事實上,人工智能已經(jīng)被用于操作地球觀測1號(EO-1)航天器十多年了?!盓O-1衛(wèi)星于2000年發(fā)射,2017年退役,它是被用來展示地球所能觀測領(lǐng)域的一些突破性技術(shù)。因此,在2003年,一個被稱為自主科學(xué)飛行器實驗(ASE)的軟件套件被上傳到EO-1,用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)(模式識別)演示機(jī)載圖像運(yùn)動軌跡和目標(biāo)定位。

        正如Chien解釋的那樣,ASE軟件使EO-1能夠根據(jù)所見分析機(jī)載圖像,而不是依靠地面的人類圖像分析人員。例如,它能夠拒絕多云的圖像,為以后的日期安排重復(fù)觀測,并在適當(dāng)?shù)臅r候重新定位航天器的成像器?!霸谌斯ぶ悄艿目刂葡?,已經(jīng)收集了6萬多幅圖像?!盋hien說。

        這項被視為“高科技”的創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)了空間系統(tǒng)的區(qū)分,但考慮到高可靠性,往往依然依賴過時的技術(shù)。

        從傳統(tǒng)衛(wèi)星到商用衛(wèi)星

        其實,人工智能已經(jīng)在空間應(yīng)用十分廣泛。

        自1993年以來,空間望遠(yuǎn)鏡科學(xué)研究所(Space Telescope Science Institute,STSCI)一直在使用人工智能對近20萬個用于觀測的哈勃空間望遠(yuǎn)鏡進(jìn)行長期調(diào)度。最近,NASA已將人工智能應(yīng)用于其他地球軌道望遠(yuǎn)鏡的調(diào)度,如Chandra望遠(yuǎn)鏡、Spitzer望遠(yuǎn)鏡和Fuse望遠(yuǎn)鏡,以及月球大氣和塵埃環(huán)境探索者LADEE、歐洲航天局的Rosetta,以便在彗星上著陸探測器。

        歐洲衛(wèi)星運(yùn)營商SES正在考慮使用人工智能來簡化其艦隊的運(yùn)作以及從其衛(wèi)星連續(xù)接收的“數(shù)萬個遙測信號”。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可用于為人類操作員確定遙測的優(yōu)先級,使他們能夠?qū)W⒂谧钪匾氖虑椤?/p>

        在地球成像領(lǐng)域,CosmiqWorks(一個由美國情報機(jī)構(gòu)建立的實驗室)舉辦了名為Spacenet的競賽,為開發(fā)從高分辨率衛(wèi)星圖像中檢測道路網(wǎng)絡(luò)或其他地標(biāo)的自動方法提供現(xiàn)金獎勵。

        空中客車公司為德國航空航天中心(DLR)開發(fā)和建造了一個基于人工智能的“宇航員助理”——CIMON(機(jī)組互動移動伴侶),并于2018年在國際空間站進(jìn)行了演示。

        2017年,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受了高達(dá)95%精度的模擬射電望遠(yuǎn)鏡信號分類訓(xùn)練,這為尋找外星智能(SETI)提供了一個有用的工具。

        以上,我們看到很多政府主導(dǎo)的衛(wèi)星試用人工智能的例子,而商業(yè)衛(wèi)星的老板們比較謹(jǐn)慎,希望通過他們投資的衛(wèi)星是經(jīng)過系統(tǒng)測試的。此外,他們必須要為自己的資產(chǎn)投保,以保證銀行貸款和其他融資正常運(yùn)行。因此,在一個保險承保人不愿意“資助研發(fā)”或收取更高保費(fèi)的市場中,傳統(tǒng)技術(shù)往往占據(jù)主導(dǎo)地位。

        所以,我們看到自太空時代以來,空間機(jī)構(gòu)先發(fā)射示范衛(wèi)星用于通信和地球觀測等應(yīng)用,然后再將這些技術(shù)應(yīng)用于私人資助的衛(wèi)星或?qū)⑵洹吧虡I(yè)化”。

        Chien認(rèn)為,人工智能系統(tǒng)將在不久的將來如EO-1那樣進(jìn)入商用衛(wèi)星領(lǐng)域,這是地球成像系統(tǒng)的一次革命。目前主要依靠地面分析和計算,但今后人們可以更自然地與航天器互動。通過智能手機(jī)應(yīng)用程序就可以從任何地方使用互聯(lián)網(wǎng)為衛(wèi)星分配任務(wù)。

        EO-1展示的另一項創(chuàng)新成果是SensorWeb,這是一個自動網(wǎng)絡(luò)。“它連接了大量的航天器、地面天文臺、空中和海洋資產(chǎn)……在沒有任何人為干預(yù)的情況下獲取數(shù)千張圖像?!盋hien解釋說。

        該系統(tǒng)用于監(jiān)測火山、洪水、野火和其他現(xiàn)象。Chien舉例說,通過使用從太空控制的地面?zhèn)鞲衅?,他們已?jīng)在10幾年里測量了數(shù)千次埃特納(Etna)山的熱輻射。這些數(shù)字證明:一個典型的非人工智能系統(tǒng)只要提供不到1%的具有活躍熱特征的圖像,Sensorweb的準(zhǔn)確率就能高于35%。

        Chien說,未來的一個目標(biāo)是通過一個給定的衛(wèi)星來演示使用人工智能的系統(tǒng)或星座中其他衛(wèi)星的自主任務(wù)。換句話說,基于給定衛(wèi)星“看到”的內(nèi)容,它告訴其他人瞄準(zhǔn)什么——控制權(quán)力已經(jīng)從人類有效地轉(zhuǎn)移到軟件系統(tǒng)。這是非常有趣的事情!

        人工智能系統(tǒng)將在不久的將來進(jìn)入商用衛(wèi)星領(lǐng)域

        人工智能對于尋找地球以外生命至關(guān)重要

        雖然軌道衛(wèi)星“告訴對方該做什么”的概念可能會讓人想起《終結(jié)者》系列中自我保護(hù)的天網(wǎng)人工智能,但它似乎確實符合現(xiàn)代人工智能的定義,即“能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的計算機(jī)系統(tǒng)”。

        然而,我們也很清楚,在未來的10年里,我們所認(rèn)為的人工智能可能會被“吸收”,成為日常技術(shù)。10年前,我們可能認(rèn)為面部識別和語音翻譯技術(shù)是“機(jī)器智能”。但今天很少有人會認(rèn)為手機(jī)上的應(yīng)用程序是一種智能形式,不管它看起來多么聰明。你車上衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的動畫聲音也是如此。

        雖然人工智能作為一個正式的研究領(lǐng)域可以追溯到20世紀(jì)50年代,但它的真正進(jìn)步仍然依賴于計算能力的提高。在20世紀(jì)60年代,我們有了第一個“專家系統(tǒng)”,然后在70年代有了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”;今天,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)變成了“深度學(xué)習(xí)”,我們又回到了“人工智能”,盡管是以更現(xiàn)代的形式。

        就遙感衛(wèi)星應(yīng)用而言,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為地理信息系統(tǒng)(GIS)分析工具的使用至少可以追溯到20世紀(jì)90年代初。歐盟委員會聯(lián)合研究中心的Graeme Wilkinson在1993年的一篇論文中報告說:“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感和地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用數(shù)量正在逐年增長,農(nóng)業(yè)、森林生態(tài)系統(tǒng)和城市增長的繪圖以及云識別的實驗技術(shù)已經(jīng)得到驗證。”

        在簡單的編程術(shù)語中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于決策樹的,涉及比較數(shù)據(jù)和提問,從而得出與樹的一個分支或另一個分支相關(guān)的答案。

        “好奇號”火星探測器

        網(wǎng)絡(luò)通過分析多個示例數(shù)據(jù)集并調(diào)整其決策的“權(quán)重”來“學(xué)習(xí)”,使其看起來具有識別和區(qū)分某些自然特征的智能。例如,基于紅外信號(一種常見的衛(wèi)星應(yīng)用程序)識別健康作物和患病作物之間的差異的能力。

        對于EO-1航天器,決策樹的概念被擴(kuò)展到所謂的“隨機(jī)決策森林”,這使得圖像像素能夠被分類用于云篩選,這一應(yīng)用程序允許Sciencecraft軟件拒絕云圖像并重新安排觀測時間。

        如今多光譜傳感器或成像儀已經(jīng)發(fā)展成為能夠區(qū)分100多個光譜帶(當(dāng)然人眼/大腦不能識別)的高光譜成像儀,機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力就變得更加明顯,因為在一個不可破解的數(shù)據(jù)集中,特征和模式變得明顯。

        圖像中各個像素的分類(包含在被稱為貝葉斯閾值的數(shù)學(xué)技術(shù)中)讓像JPL的Chien這樣的從業(yè)者興奮不已?!斑@是機(jī)器學(xué)習(xí)的美妙之處,”他說。EO-1上使用了這種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來檢測加拿大Ellesmere島Borup Fjord冰川的硫排放,盡管硫的排放量很小,而且“處于信號噪聲的極限”。

        人們對地球科學(xué)領(lǐng)域之外的這項技術(shù)感興趣的原因是它在行星科學(xué)和天體生物學(xué)中的應(yīng)用。正如Chien在德國舉行的2018年國際航天大會上的特別演講的標(biāo)題:“人工智能在空間探索和探索地球以外的生命方面的作用越來越大”。

        據(jù)Chien稱,報告《人工智能對于未來尋找生命至關(guān)重要》描述了一種擬議中的Europa潛水器——一種設(shè)計用于覆蓋木星衛(wèi)星海洋的潛水艇。因為木星上的航天器需要一個小時的最佳時間才能得到指令(取決于地球的相對位置),所以任何這樣的航天器都需要很大的自主性,這也可能是“智能自主”。因此,任何Europa潛水器都有可能不僅負(fù)責(zé)自己的導(dǎo)航,還負(fù)責(zé)實時科學(xué)調(diào)查。

        人工智能——火星“探險家”

        人工智能技術(shù)將被運(yùn)用于為火星洞穴遠(yuǎn)程探索。因為洞穴探險車很可能依賴電池,任務(wù)持續(xù)時間長,沒有時間等待來自地球的指示,所以探險車將被設(shè)計成完全自主的。

        工程師們還提出了“人機(jī)合作”的概念,其中一些人駕車深入洞穴,而另一些人則留在洞穴后面,節(jié)省能源,以便將數(shù)據(jù)傳送到洞穴入口和著陸器。人工智能還將允許系統(tǒng)作為一個整體,通過重新部署剩余能力,從走失的流動站中恢復(fù)過來。

        找到地球以外的生命是一回事,如果地球上的生命找到了進(jìn)入宇宙的途徑呢?自1972年阿波羅號最后一批宇航員訪問月球以來,宇航員一直被限制在低地球軌道上,但美國宇航局和一些新聞空間企業(yè)家計劃將人們送回月球并繼續(xù)前往火星。

        由于信號傳播時間較長,長期以來,自主性對于地球軌道以外的航天器的重要性已經(jīng)被認(rèn)識到。例如,火星探測器好奇號(又名火星科學(xué)實驗室或MSL)使用人工智能來瞄準(zhǔn)其ChemCam儀器的激光,該儀器可以使用一種叫作激光擊穿光譜的技術(shù)來識別7米以外巖石樣品的成分。

        JPL的SteveChien稱,人工智能分析一個區(qū)域的廣域圖像以決定潛在目標(biāo),然后“將激光指向它們并發(fā)射”。他補(bǔ)充道,正確處理這一問題的重要性是不言而喻的,因為如果你用激光射自己,那是非常糟糕的,但這是一種更有效地進(jìn)行科學(xué)研究的絕佳方法。

        雖然人工智能并不完全依靠自己,因為最初的攝像機(jī)指向是由地面控制器決定的,但是它確實有相當(dāng)程度的自主性,因為軟件會檢測圖像中的“候選巖石”,并根據(jù)預(yù)設(shè)屬性進(jìn)行“目標(biāo)過濾”。人工智能然后確定目標(biāo)的優(yōu)先級,確定中心目標(biāo)點,并可以在沒有外部干預(yù)的情況下對多個目標(biāo)重復(fù)這個過程。

        據(jù)Chien稱,已經(jīng)為火星2020探測器計劃了一個功能更強(qiáng)大的系統(tǒng)版本,以增強(qiáng)其自主性并提高其生產(chǎn)力。

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