5月17日消息，據科學美國人雜誌報導，在尋找外星智慧生命(SETI)的過程中，我們經常尋找與我們擁有類似智慧、技術和交流方式的生命體。但是天文學家、SETI（搜尋地外文明）的先驅者吉爾·塔特（Jill Tarter）指出，這種方法意味著我們在尋找可檢測的技術特徵，比如無線電傳輸，而不是在搜索外星智慧生命。現在，科學家們正在思考，人工智慧(AI)是否能夠幫助我們以人類還沒有想到的方式來尋找外星人。
「解碼」智慧
當我們想到外星智慧時，需要記住：人類並不是地球上唯一的智慧生命。黑猩猩有自己的文化，可以使用工具；蜘蛛用蛛網來處理信息，鯨類有各種方言，烏鴉懂得類比，海狸是偉大的工程師。這些非人類的智慧、語言、文化和技術時刻圍繞在我們身邊。外星智慧生命可能看起來像章魚、螞蟻、海豚或是機器，亦或是與地球上任何生命截然不同的東西。外星生命可能與我們想像中的東西存在很大差異，但這些想法在地球上甚至都不成立，在星際空間中也不太可能普遍存在。
如果我們中的許多人最近才認識到地球上的非人類智慧，那麼當我們想像外星生命的時候，我們會錯過什麼呢？2018年初，許多天文學家、神經學家、人類學家、AI研究人員、歷史學家以及其他專業人士聚集在矽谷的搜尋地外文明研究所(SETI Institute)，參加「解碼外星智慧」研討會。
天體生物學家納塔莉·卡布洛(Nathalie Cabrol)圍繞她的2016年論文《外星思維模式》(Alien mindscapes)組織了這個研討會，她呼籲建立新的SETI路線圖，以及為「尋找我們不知道的生命建立長期願景」。在論文中，卡布洛詢問SETI如何能夠超越人類本身「尋找類人版外星智慧」，並以「跳出我們大腦」的思維方式，去想像真正不同的外星智慧。
與眾不同的想法
矽谷以重視「顛覆性」思維而聞名，而這種文化可與SETI的研究交織起來。自從20世紀90年代中期美國政府停止資助SETI以來，矽谷的想法、技術和資金變得越來越重要。例如，SETI研究所的艾倫望遠鏡陣列是以微軟聯合創始人之保羅·艾倫（Paul Allen）的名字命名的，他為該項目貢獻了2500萬美元資金。2015年，科技投資者尤裡·米爾納（Yuri Milner）宣布了Breakthrough Listen計劃，這是個為期10年、耗資1億美元的「SETI計劃」。
現在，SETI研究所、美國宇航局、英特爾、IBM以及其他合作夥伴，都在通過一個名為「前沿發展實驗室」（Frontier Development Lab）的AI研發項目來解決太空科學問題。
美國國會圖書館的天體物理學博士後露西安妮·沃克威克斯（Lucianne Walkowicz），在2017年的Breakthrough Discuss中將一種基於AI的方法描述為「信號不可知搜索」。沃克威克斯解釋說，這意味著使用機器學習方法來查看任何一組沒有預先確定類別的數據，而不是讓這些數據集中到它們的「自然類別」中。然後軟體讓我們知道什麼是異常值，這些異常值可能會成為額外調查的目標。
事實證明，SETI的研究人員認為AI在他們的工作中可能是有用的，因為他們認為機器學習善於發現差異。但它的成功取決於我們如何將差異概念化。
比粘菌更聰明？
「跳出我們大腦」的思維方式也意味著，在我們的科學、社會和文化體系之外思考。但是我們要怎麼做呢？AI已經被用來尋找研究人員想像中的外星無線電信號模擬，但現在SETI的研究人員希望它也能找到我們還沒有找到的東西。
SETI研究所的AI顧問格雷厄姆·麥金託什（Graham Mackintosh）說，外星人可能正在做我們無法想像的事情，他們使用的技術是如此不同，以至於我們甚至沒有去尋找它們。他提出，AI或許能夠為我們提供先進的思維。我們也許不能讓自己變得更聰明，但也許我們可以製造比人類更聰明的機器。
在今年的Breakthrough Discuss大會上，天體物理學家馬丁·裡斯(Martin Rees)也表示了同樣的希望，他說AI可能會幫助找到「超越人類的智慧，就像我們智力超越粘菌一樣。」
第一次接觸
如果我們遇到了外星黏菌，我們能對它的智力做出哪些推測？SETI面臨的一大挑戰在於，我們不知道生命或智力的極限，所以我們需要對所有不同的可能保持開放心態。?
智慧可能出現在行星尺度的大氣或地質中，或作為天體物理現象存在。舉例來說，地球上最大的生物可能是位於俄勒岡州東部藍山山脈的一種名為「奧氏菌」(Armillaria ostoyae)的真菌，它延伸10平方公裡，壽命在2000年到9000年之間。
雖然這種真菌可能不是大多數人所認為的智慧生命，但它提醒我們在尋找生命和智慧，以及在我們腳下可能錯過的東西時，要時刻注意意想不到的東西。對智慧的不同看法意味著，理解我們遇到的任何事情都可能是與智慧生命的第一次接觸。這可能包括我們第一次接觸通用人工智慧(AGI)，它更接近於《2001太空漫遊》（2001: A Space Odyssey）中有感知能力的電腦HAL 9000或《星際迷航》（Star Trek: The Next Generation）中的Data。
當我們使用機器學習來擴展SETI搜索時，我們也需要社會科學來理解我們的想法如何影響AI的未來，以及AI將如何塑造我們未來的想法。
跨學科的未來
為了避免在SETI中「以人為中心」的觀點，我們需要考慮如何將差異化想法編碼到AI中，以及如何形成結果。這對於發現和識別我們還不知道的智慧生命是至關重要的。人類學中使用的部分方法可以幫助我們識別不同的概念，這些概念是我們所熟悉的，它們看起來是不可見的，就像許多人在自然和文化、生物和技術之間的分歧一樣。
最近關於算法的研究揭示了我們的歸化思想如何塑造我們創造的技術以及我們如何使用它的方式。而微軟臭名昭著的AI聊天機器人Tay提醒我們，我們創造的AI可以很容易地反映出這些想法中最糟糕的部分。我們可能永遠不會完全停止將偏見植入到搜尋引擎和SETI的搜索策略中，或者把它編碼到AI中。但是通過科學家和社會學家的跨學科合作，我們可以批判性地思考如何將差異概念化。