- Штучний інтелект здатен виконати найрізноманітніші задачі, пов’язані з обробкою інформації. Те, наскільки успішно він працюватиме, залежить від алгоритмів навчання.
- Астрономи застосовують два: контрольоване і довільне. У другому випадку алгоритму просто дають дані, а далі він сам визначає, що є значущим, а що — ні.
- Позаземне життя шукають, відстежуючи сигнали, які не можуть випромінювати земні прилади.
Заборона розповідає про використання алгоритмів AI для пошуків позаземного життя.
SETI: як застосують штучний інтелектАстрономи широко використовують штучний інтелект для дослідження космосу, а нещодавно його почали все більше впроваджувати у проєкти з пошуку позаземних цивілізацій (SETI), пише Space.com.
«По суті, ви ставитеся до даних так,
ніби це сіно. Тоді ви просите алгоритм машинного навчання сказати вам, чи є в даних щось, що не є сіном, і що, як ми сподіваємося, є голкою, якщо в стозі сіна також немає інших речей», — пояснив дослідник SETI з Манчестерського університету Імон Керінс.
Під сіном мають на увазі різноманітні сигнали — від мобільних телефонів, радіоелектроніки тощо. Тобто задача ШІ — знайти той, який не випромінює жодна з відомих речей.
Алгоритми машинного навчання для цих цілей можна розділити на два види:
- навчання під наглядом — тобто в систему вносять дані про сигнали, які вже існують. На основі них штучний інтелект розуміє, що можна відсіяти;
- неконтрольоване навчання — алгоритму просто дають дані, а далі він сам визначає, що є значущим, а що ні.
Наприклад, він може вибрати будь-що зі спинкою як стілець, а будь-що з довгою стільницею — як стіл», — розтлумачили у виданні.
Неконтрольований підхід вважається більш перспективним. Астрономи припускають, що він може допомогти навіть розробити нові методи пошуку інопланетян.
Breakthrough Listen: що за проєктОдне із найбільш масштабних досліджень з використанням ШІ провели у Каліфорнійському університеті у рамках проєкту Breakthrough Listen. Це програма астрономічних спостережень і аналізу вартістю $100 мільйонів. Її головна мета — знайти докази існування інопланетян. Вона була започаткована Юрієм Мілнером і Стівеном Гокінгом у 2015 році.
«Були спроби просіяти деякі дані Breakthrough Listen за допомогою алгоритму машинного навчання [контрольованого]. Вони вже були досить ретельно прочесані раніше більш звичайними засобами, але алгоритм усе ще міг вибирати нові сигнали після того, як його навчили на матеріалах, про які ми знаємо», — розповів астроном Стів Крофт, який очолив ініціативу.
Він разом зі студентом Пітером Ма з університету Торонто написав алгоритм і запустив його в роботу.
ШІ проаналізував дані 820 зірок, за якими спостерігали за допомогою 100-метрового радіотелескопа в обсерваторії Грін-Бенк (найбільша керована система телескопів у світі) у Західній Вірджинії. Для розуміння, це 489 годин спостережень, які містять мільйони радіосигналів, майже всі з яких були створені людиною перешкодами.
Алгоритм перевірив кожен із них і знайшов вісім, які не збігалися з тим, на чому він навчався, і які були пропущені в попередніх аналізах даних. Вони надходять від п’яти різних зоряних систем. Перевірити результат вченим поки не вдалося, адже повторно виявити сигнали вони поки не можуть.
«Деякі з моїх колег дуже зацікавлені в ідеї мати на борту орбітальні кораблі з алгоритмом машинного навчання. Він міг би досліджувати планетарні поверхні в нашій Сонячній системі, щоб шукати аномалії, які могли б бути інопланетними зондами, яким зараз, можливо, мільйони або мільярди років. Оскільки неконтрольоване навчання має перевагу в тому, що воно може функціонувати в режимі реального часу, воно зможе оцінити кожне зображення, перш ніж рухатися далі, не чекаючи, поки всі дані будуть відправлені на Землю для перегляду людьми», — каже Імон Керінс.
Раніше Заборона розповідала про медичну технологію, побудовану на ШІ яку почали використовувати українські медики. Програма вже показала успішні результати.
