人工智能预测其它星球生命的可能性，或许外星人真的存在！

太空里到底有没有外星人的存在？这个问题一直以来都是科学家们希望得到答案的探索问题，可谓一直居于世界未解之谜之首。举个例子，1960年物理学家弗里曼·戴森提出的寻找戴森球，以及天文学家尝试从恒星的光变曲线中寻找不可解释的特殊天体等方法，但是没有什么确切的结果。

最近，天文学家把希望放在了AI身上。

根据普利茅斯大学一个团队的最新研究，人工智能的发展可以帮助科学家预测其他行星上生命的可能性。该研究使用人工神经网络(ANNs)将行星分为五类，估计每种情况下的生命概率，这可以用于未来的星际探索任务。这项工作于4月4日由克里斯托弗·毕肖普先生在利物浦举行的欧洲天文与空间科学周(EWASS)上发表。人工神经网络是试图复制人脑学习方式的系统。它们是机器学习中使用的主要工具之一，尤其擅长识别复杂的模式，而这些模式对于生物大脑来说是非常复杂的。

该团队位于普利茅斯大学的机器人和神经系统中心，他们已经“”训练“”了这个网络，根据是否最像现在的地球、早期的地球、火星、金星或土星的卫星泰坦，将行星分成五种不同的类型。这五个都是已知有大气层的岩态天体，是太阳系中最适合居住的星球之一。

“现在我们对人工神经网络很感兴趣，希望能用这个技术探测出外太空中的智能的星际航天器从而找到外星生命。”普利茅斯大学博士生Christopher Bishop说。

他们的AI系统工作原理，是把系外观测到的行星分为五类：和目前地球最相似的、和早期地球状态相似的、类火星的、类金星的以及类土星卫星泰坦的。分好类之后，神经网络可以根据生命存在的特征设置参数，对这五类行星做评估，看存在外星生命的可能性。

接下来会有外太空任务，能用上NASA的寻找外行星的TESS太空船，还有欧洲航天局的ARIEL星际计划。

这两个任务都会收集到大量的数据，普利茅斯大学机器人及神经系统中心所训练出的AI模型正好可以分析这些数据，从中寻找可能存在生命迹象的星球。

到目前为止，该网络在呈现之前从未见过的测试光谱剖面时表现良好。该项目的主管安杰洛·安杰洛西博士说：考虑到目前的结果，这一方法可能会被证明对分类不同类型的系外行星非常有用，它们使用来自地面和近地观测站的结果。这一技术可能也适合于为未来的观测选择目标，考虑到即将到来的太空任务，如ESA的Ariel space任务和NASA的詹姆斯·韦伯太空望远镜光谱细节的增加。