我们的银河系中有 10 到 500 亿个潜在的宜居世界。

目前正在努力寻找太阳系以外的科学技术作为生命和智慧的证据，但这基本上是大海捞针。

我们正在寻找可能极其罕见的东西，并且可能很难从你同时观察到的背景现象中找到和提取。

但新的工具正在帮助寻找。人工智能 (AI) 处理海量数据集和发现异常的能力正在改变对外星智能的搜寻。

我们使用无线电频率来研究天体，例如行星、恒星和小行星。

正在为天文台的核心设施甚大阵列构建一个并行的、人工智能驱动的软件系统。由 28 个直径 25m 的大型碟形天线组成，分布在沙漠平原上。想象一下人们家中的卫星天线，规模巨大。

运行时，人工智能将能够处理捕获的每一位数据——每秒 2 TB。考虑到这一点，现代笔记本电脑现在通常拥有大约 1TB 的总存储空间。

随着研究所继续寻找外星生命，人工智能的更多使用已经被证明是“不可或缺的”。

人工智能使得从外星来源搜索新型无线电信号成为可能。寻找与人类使用的窄带信号相似的窄带信号。

但总是有一个问题‘如果有一种使用宽带[无线电]的外星先进技术怎么办？’。如果是这样的话，我们的传统方法就不起作用了，屏幕上看起来就像一堆噪音”。

戴蒙德先生表示，人工智能处理大量数据的能力意味着随着时间的推移，可以拍摄数百万张雪花音频图片的“快照”，并开始寻找模式。这是一种添加新事物的方式。

最近开发了一种新的人工智能系统，旨在检查望远镜数据，并区分来自外星人的可能真实信号和干扰。

通过模拟两种类型的噪音，然后训练他们的人工智能来区分这两种噪音来做到这一点。

例如，外星信号“只有当我们将望远镜指向它时才会出现……而当我们将目光移开时就会消失”。

该项目已经识别出传统分析未能检测到的八种潜在的外星信号。不过，由于观察结果尚未重复，因此很可能是误报。

人工智能还被用来尝试检测更温和且离家更近的生命迹象。

去年，宇航局的毅力号火星车开始从火星上的杰泽罗陨石坑收集样本，如果一切顺利，这些样本将在几年内返回地球。

科学家们相信，火星车的 Sherloc 仪器已经检测到在紫外线下发光的有机化合物。

然而，有机化合物可以通过非生物过程产生，这意味着尚无法确定它们是否源自地球上过去的生命。

不过，这一切都可能会改变，这要归功于新研究，正在使用人工智能来分析岩石样本，以寻找当前或过去生命的迹象。

研究小组发现，人工智能能够区分以前的生命和非生命物质，准确率接近 90%。

这是寻找分子生物特征的一种非常新的方法。

我们利用机器学习来查看分析方法中的所有大量数据，每个样本产生 50 万个数据点。因此，我们正在寻找分子分布中的微妙模式。

第一个计划是使用该系统分析来自地球的古代样本以及一些陨石形式的火星样本。例如，我们可以让仪器飞过土卫二（土星的卫星之一）的羽流，或者将精心设计的仪器降落在火星上。

现在还处于早期阶段，人工智能产生的任何有希望的结果都需要通过其他观察或基于物理的模型进行验证，然后才能在屋顶上大喊大叫。但随着越来越多的数据被收集和分析，探测到外星生命（如果存在）的机会一直在增加。

衡量进展的标准是努力的规模，而不是结果。

源：BBC