Umelá inteligencia identifikovala technologickú stopu v rádiosignáloch: Mohla by naznačovať existenciu mimozemskej civilizácie

Umelá inteligencia vytvorená študentom univerzity prešla 150 TB údajov z 820 blízkych hviezd. Nový systém využíva úplne iný prístup ako predchádzajúce.

Ak existuje oblasť, v ktorej môže umelá inteligencia skutočne vyniknúť, tak to nie je ani tak písanie univerzitných úloh, ako skôr analýza brutálneho množstva údajov. Niet divu, že výskumníci SETI sa čoraz častejšie obracajú k tejto metóde, a ako uvádza Popular Science, zatiaľ najsľubnejší experiment v tejto oblasti sa týka univerzitného študenta.

Peter Ma, študent tretieho ročníka matematiky a fyziky na Torontskej univerzite, už niekoľko rokov spolupracuje s mentormi SETI a Breakthrough Listen. Projekt Breakthrough Listen za 100 miliónov dolárov podporuje miliardár Jurij Milner a vedie ho výskumník z Kalifornskej univerzity v Berkeley Andrew Siemion. Projekt, ktorý bol spustený v roku 2015, v podstate kupuje pozorovací čas v rádioteleskopoch na hľadanie stôp po mimozemských civilizáciách.

Cieľ podobného výskumu je však rovnaký: identifikovať technologické odtlačky (technosignatures), ktoré môžu poukazovať na cudziu civilizáciu. Hoci technologické stopy možno chápať ako čokoľvek od fyzických dôkazov až po zloženie atmosféry cudzej planéty, v tomto prípade hovoríme o rádiových signáloch, konkrétne o úzkopásmových signáloch, ktoré si vyžadujú "účelový vysielač".

Algoritmus Petera Ma sa však veľmi líši od predchádzajúcich prístupov: zatiaľ čo predchádzajúce systémy identifikovali len anomálie, ktoré boli presne definované ľuďmi, jeho algoritmus hlbokého učenia umožňuje alternatívne prístupy, ktoré pomerne prísne naprogramované systémy diktované ľuďmi nemôžu. Ma to zhrnul v e-maile pre Popular Science:

"Ľudia začlenili do vyhľadávacích techník prvky strojového učenia alebo hlbokého učenia, ktoré im pomáhajú pri vyhľadávaní. Ale naša technika je samotné vyhľadávanie, čo znamená, že celý proces je efektívne nahradený neurónovou sieťou, takže už nejde len o jednu zložku, ale o celok."

Výsledky, ktoré boli publikované v časopise Nature Astronomy, sú sľubné: systém už našiel osem nových zaujímavých signálov. Maov program hlbokého učenia našiel dôkazy o potenciálne mimozemskej technológii v 150 TB dát z 820 blízkych hviezd, ktoré boli predtým analyzované klasickými technikami, ale nepodarilo sa v nich identifikovať nič zaujímavé.

Problémom predchádzajúcich systémov bolo, že boli príliš obmedzené: boli vycvičené na simulovaných rádiových signáloch, a preto hľadali len a výlučne tie - ale neboli schopné abstrahovať od týchto špecifických signálov a identifikovať akékoľvek anomálie v detekovaných signáloch vo všeobecnosti. Umelá inteligencia dokáže v niektorých prípadoch vyčítať prekvapivé vzorce z brutálneho množstva údajov - napríklad veľmi presne určila, ku ktorej rase patrí pacient, len na základe snímok kostry, a ani odborníci nechápali, ako to dokáže.

Ma však uviedol, že problém bol aj vo voľných systémoch: takmer všade videli anomálie, takže väčšina materiálu, ktorý označili, bola nezaujímavá. Ma a jeho tím si uvedomili, že zmenou aspektov hodných pozornosti počas tréningu programu môžu skombinovať to najlepšie z oboch metód. To znamená, že program dokáže identifikovať anomálie vo všeobecnejšom zmysle, ale predsa neoznačuje tie najmenšie anomálie.

Samozrejme, neznamená to, že sa všetci môžu zbaliť a ísť domov a umelá inteligencia nám nájde cudzincov, pretože, ako hovorí Ma, algoritmus je len nástroj a potrebuje ľudský dohľad a systém potrebuje ďalšie vylepšenia, aby sa naučil, čo výskumníci potrebujú. Ma tiež uviedol, že je štatisticky nepravdepodobné, že by zistené signály pochádzali od mimozemskej civilizácie - existujú pravdepodobnejšie vysvetlenia ich pôvodu. Napriek tomu je táto metóda veľmi sľubná, pretože poskytuje vedcom veľmi užitočný nástroj a Ma by ju využil v rámci SETI aj Breakthrough Listen, pričom nepretržité 24-hodinové pozorovania sa teraz vykonávajú na teleskope MeerKAT v Južnej Afrike.