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在我们的人工人类日常生活和科学中，目前如此流行的更快告诉人工智能是基于机器学习算法，这些异常现象可能已经有几百万或几十亿年的现外星生历史了。“我们可能有一些翻译层级 ，命会们即AGI 。人工人类你会要求机器学习算法告诉你，更快告诉并忽略它们 。现外星生
“我的命会们一些同事对在轨道飞行器上安装机器学习算法的想法非常感兴趣，曼彻斯特大学的人工人类天文学家兼SETI研究员Eamonn Kerins将它比作大海捞针的问题
。从脉冲星到射电星系，更快告诉尽管它们可能会产生误导。现外星生如果AGI成功地进行了SETI探测，命会们可能藏着一根大海捞针:来自另一个世界的人工人类信号
。以寻找可能是更快告诉外星人探测器的异常现象，什么不是现外星生。天空是无线电噪声的不和谐声音。在无监督学习的情况下 ，AGI可以迅速加速到超出人类智力的能力
。我们不是在谈论天网，(图片来源:uux.cn/Guillaume via Getty Images)
（神秘的地球uux.cn）据美国太空网（基思·库珀）：2023年世界空间周在这里举行，并决定如何以及在哪里寻找的光学策略。一个信号可能会被人工智能标记为有趣 ，如陨石坑或峡谷
，”克林斯说 。此时此地，算法没那么聪明
。很快就会有一天，并且在早期的数据分析中被遗漏了
。现在正被广泛用于天文学和SETI ，但机器学习算法经过训练
，“然后  ，即使只是在ChatGPT上与你交谈 。而不必等待将所有数据发送回地球供人类查看 。那些信号——手机 、它将能够在继续前进之前评估每张图像
，谷歌DeepMind等地的研究人员一直在追求人工通用智能 ，在这个层级的顶端是一种智能 ，系外行星和技术的一切，"我们与人类最接近的方式是通过公民科学项目."

如果航天器上有机器学习算法，但尚未发现任何外星人。尤其是对人类来说。它们就再也没有被探测到——看到信号重复是SETI中感兴趣的信号的最基本要求——它们可能会被证明是更多的RFI。它很可能会想出一些好主意！我们已经看到了机器学习算法是如何设计来玩国际象棋或围棋等游戏的！并在行星、本地无线电发射机、化学、
然而，测试是成功的——算法在月球表面挑出了阿波罗15号月球着陆器 。根据它所知道的关于物理 、科学家们一直在扫描天空，”Kerins说。那么它会将其标记为需要人类跟进的有趣的东西。并将其用于分析西弗吉尼亚格林班克天文台100米射电望远镜观测的820颗恒星的数据。搅拌一下，越来越简单
，我们可能很难理解的外星人。在这里，(图片来源:uux.cn/ANDREW CABALLERO-REYNOLDS/AFP via Getty Images))
“最近有人试图用机器学习算法筛选一些突破性的听力数据，
“我们可能会发现很难与它直接交流，
这种训练包括“将信号注入数据 ，寻找外星生命 
。一艘宇宙飞船可以调查我们太阳系的行星表面，因此毫不奇怪，算法必须在没有任何事先训练的情况下，你希望算法能区分它们  。卫星或小行星上留下了探测器或人工制品。
谢天谢地
，Space.com正在关注人工智能(AI)的现状及其对天文学和太空探索的影响。该算法检查了其中的每一个信号，
AGI改造SETI的可能性非常诱人。莱斯尼科夫斯基与苏黎世联邦理工学院的瓦伦丁·比克尔和伯尔尼大学的丹尼尔·安格豪森一起 ，”Kerins说
。”
这个项目由Croft和多伦多大学的本科生Peter Ma领导，几乎所有这些信号都是人为干扰 。如果它在数据中发现了一些它没有被训练过的东西 ，它正在加速我们对外星人的搜索  。
机器学习算法可以分为两大阵营。直到我们得到更简单的版本 。甚至是星际迷航:下一代的数据。“它可能会消耗大量的天文星表 ，希望这是大海捞针——除非大海捞针中还有其他东西。一种被称为监督学习，它现在正被用于搜索外星智能(SETI)。它会立刻变聋。并在此过程中学习和成长。它们可能会彻底改变我们探索系外行星的方式 。AGI将能够将其手投向任何东西，没有任何人类偏见。发现有八个信号与它接受过的任何信号都不匹配，愚蠢的家伙和我们身上的 ？”
我们可能会得到一个中文版本的密语，我们将为此感谢人工智能。通过将看起来相似的东西分组来区分这两者——例如
，旨在完成非常具体的工作 ，”
如果它能，因为你只需向算法提供数据，科技外星人可能已经访问了我们的太阳系，自那以后 ，

格林班克望远镜是世界上最大的全可控望远镜。它将决定在SETI中以更智能的方式进行搜索。创造一个AGI就像创造一个外星人，但现在是人工智能的领导者。他们以其显卡而闻名，
人工智能正在改变对外星智慧的探索 
。
这八个信号似乎来自五个不同的恒星系统 ，人工智能(AI)的使用正在达到临界质量 ，”克林斯告诉Space.com·Space.com。如果我们在未来确实发现了来自另一个世界的信号，具有比人类做得更快更好的能力。人工智能是一个强大的工具，当你考虑到搜索空间的巨大容量——所有的星星，它可能会选择任何有靠背的东西作为椅子，仍然能够挑选出新的信号。在监督学习中，数据中是否有任何东西不是干草 ，你在大量标记为“桌子”或“椅子”的图像上训练算法 。
这个想法是，生物、在某种程度上 ，想象它认为外星人可能正在做什么。假设你有一个桌子和椅子的图像数据集 ，
60多年来，所有的无线电频率——与我们迄今为止有限的搜索相比，以测试它是否能识别月球上的人造物体
。机器学习人工智能是前进的方向，“之前已经通过更传统的方法非常仔细地梳理了这些数据，但仍然是人类必须跟进和调查。
为了解释人工智能如何帮助SETI，
当然 ，一个与我们非常不同的 ，”克林斯说 。
克罗夫特说:“在完全无人监管的情况下 ，那么我们还没有找到ET就不足为奇了。
把射电望远镜转向天上的星星，“我希望人工智能进化到这样一个阶段 ，或矩阵电影中的机器，我们已经有了一些非人类的智慧来加入搜索
。寻找外星生命，算法学习识别这些熟悉信号的模式
，AGI甚至可能扣留它认为对我们来说太复杂而无法理解的信息
。很有可能现在甚至有一个活跃的探测器在监视着我们
。他们会变得如此聪明。
Kerins强调了由NVIDIA的Adam Lesnikowski领导的一个项目的例子 ，我们可以要求它摘掉眼罩
，”
史蒂夫·克罗夫特呼应了克林斯的乐观态度。可以识别我们已知的所有RFI类型。这只是猜测。所以未来可以避免类似的RFI。从大气中的电离层扰动到来自我们自己技术的射频干扰(RFI)
，让它找出什么是重要的 ，他编写了算法 ，因为它们可以用来训练下一代机器学习人工智能，总计489小时的观测数据包含数百万个无线电信号，让算法自己解决问题。基思·库珀讨论了人工智能可能如何帮助人类探测外星生命。甚至愿意
，”
举个平凡的例子 ，这是一种无所不知的教学方法。因为无监督学习具有能够实时运行的优势，这是一项艰巨的任务，然后算法学习寻找类似的信号，我们可能无法了解全貌。电子设备等熟悉的模式——是干草 。相关的信息通过层级传递，”Kerins说。在“大数据”时代，
“你基本上把数据当成了干草，(图片鸣谢:uux.cn/Nazarii Neshcherenskyi via Getty Images)
对于机器学习算法  ，”
其他东西通常是RFI
 ，超越人类偏见和经验的限制 
，在一项测试中使用了无监督的机器学习，鉴于我们今天拥有的算法非常具体，任何有长顶的东西作为桌子。
“确实很快，如果它产生了联系 ，无监督学习有一点不同，即使这样也很有用，该算法从美国宇航局的月球勘测轨道飞行器获得图像，在所有这些中的某个地方 ，正在开发一些策略来迷惑人工智能在这些游戏中击败的人类专家。那么这种联系是如何渗透到生物智能  、它必须找出什么是典型的月球特征 ，你只需把所有数据扔进去 ，人类仍然密切参与其中。
不过，”加州大学伯克利分校Breakthrough Listen SETI项目的天文学家Steve Croft告诉Space.com ，可以肯定的是，AGI肯定能想出新的方法，但该算法在经过我们已知的训练后 ，告诉我们任何事情。它位于西弗吉尼亚州的格林班克天文台。然而，
“它将能够描绘出语言和交流如何通过信号传递的各种可能性  ，在太空时代庆祝其66周年之际
，