人工智能能比我們更好地與外星人交流嗎？

 人參與 | 時(shí)間：2025-11-25 04:10:15
人工智能能比我們更好地與外星人交流嗎？人工人交
如果我們接收到來(lái)自外星文明的信號(hào)，人工智能能比我們更好地與之交流嗎？好地(圖片鳴謝:uux.cn/Getty Images)
（神秘的地球uux.cn）據(jù)美國(guó)太空網(wǎng)（基思·庫(kù)珀）：如果搜尋地外智慧生物(SETI)成功，我們可能需要人工智能(AI)的外星臺(tái)州提包夜美女（微信180-4582-8235）一二線城市外圍模特伴游預(yù)約、空姐、模特、留學(xué)生、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)資源覆蓋全國(guó)幫助來(lái)理解外星人在說(shuō)什么，或許還能和他們對(duì)話。人工人交
在流行文化中，好地我們已經(jīng)習(xí)慣了外星人說(shuō)英語(yǔ)，外星或者在一個(gè)看似神奇的人工人交通用翻譯器的幫助下立即被理解。在現(xiàn)實(shí)生活中，好地可能沒(méi)那么容易。外星
考慮潛在的人工人交問(wèn)題。首先，好地我們遇到的外星任何潛在的外星人都不會(huì)說(shuō)人類的語(yǔ)言。第二個(gè)是人工人交缺乏關(guān)于外星人文化或社會(huì)學(xué)的知識(shí)——即使我們能翻譯，我們也可能不明白這與他們的好地文化標(biāo)準(zhǔn)有什么關(guān)系。
Eamonn Kerins是外星來(lái)自英國(guó)曼徹斯特大學(xué)Jodrell Bank天體物理中心的天體物理學(xué)家，他認(rèn)為外星人自己可能會(huì)認(rèn)識(shí)到這些局限性，并選擇通過(guò)盡可能簡(jiǎn)單地傳遞信息來(lái)為我們做一些繁重的工作。
“人們可能希望想要建立聯(lián)系的外星人可能會(huì)試圖讓他們的信號(hào)盡可能普遍理解，”Kerins在Zoom采訪中說(shuō)。“也許這是一些像數(shù)學(xué)序列一樣基本的東西，并且已經(jīng)傳達(dá)了一個(gè)信息，也許他們希望首先傳遞的信息是，我們?cè)谶@里，你并不孤單。臺(tái)州提包夜美女（微信180-4582-8235）一二線城市外圍模特伴游預(yù)約、空姐、模特、留學(xué)生、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)資源覆蓋全國(guó)”
事實(shí)上，幾十年來(lái)，SETI一直在考慮接收可識(shí)別的數(shù)學(xué)信息的可能性——圓周率，一系列素?cái)?shù)(如卡爾·薩根的小說(shuō)《接觸》中的情況)——但這不是我們可能接收的唯一可能的信息。其他信號(hào)的設(shè)計(jì)可能更復(fù)雜，試圖傳達(dá)更復(fù)雜的概念，這就是我們遇到第三個(gè)問(wèn)題的地方:外星語(yǔ)言可能比人類交流復(fù)雜幾個(gè)數(shù)量級(jí)。
這就是我們需要人工智能幫助的地方，但要理解如何幫助，首先我們必須深入研究語(yǔ)言結(jié)構(gòu)背后的細(xì)節(jié)。
信息論
當(dāng)我們談?wù)撘粋€(gè)復(fù)雜的信號(hào)或信息時(shí)，我們并不意味著外星人一定會(huì)談?wù)搹?fù)雜的事情。相反，它指的是他們的信息結(jié)構(gòu)，他們的語(yǔ)言背后的復(fù)雜性。語(yǔ)言學(xué)家稱之為“信息論”，它是由20世紀(jì)40年代在新澤西州貝爾實(shí)驗(yàn)室工作的密碼學(xué)家和數(shù)學(xué)家克勞德·香農(nóng)提出的，并由哈佛大學(xué)的語(yǔ)言學(xué)家喬治·齊夫加以擴(kuò)展。
信息論是一種提取任何給定通信的信息內(nèi)容的方法。香農(nóng)意識(shí)到，任何類型的信息傳遞——無(wú)論是人類語(yǔ)言，還是吸引捕食者吃樹葉上的毛蟲的植物化學(xué)散發(fā)物，或者是通過(guò)光纜傳輸?shù)臄?shù)據(jù)——都可以分解為離散的單元或比特。這些就像交流的“量子”,如字母表的字母或海豚的口哨聲。
在語(yǔ)言中，這些位不能以任何順序排列。還有語(yǔ)法，它描述了語(yǔ)法規(guī)則，這些規(guī)則規(guī)定了比特如何排序。比如:英語(yǔ)中，單詞開頭的一個(gè)‘q’后面總是跟著一個(gè)‘u’，然后這個(gè)‘u’后面可以跟著有限的幾個(gè)字母，以此類推。現(xiàn)在假設(shè)有一個(gè)缺口——“qu——k”。從語(yǔ)法上我們知道，只有幾種字母組合可以填補(bǔ)這個(gè)空白——“AC”(嘎嘎)、“ar”(夸克)、“IC”(quick)和ir (quirk)。但是，如果這個(gè)單詞是句子的一部分——‘鴨子去了——k ’,那么通過(guò)上下文我們知道丟失的字母是‘AC’。
通過(guò)了解規(guī)則或語(yǔ)法，我們可以填補(bǔ)空白。仍然允許我們完成句子單詞的缺失量被稱為“香農(nóng)熵”，由于其復(fù)雜性，人類語(yǔ)言在地球上任何已知的自然交流形式中具有最高的香農(nóng)熵。
同時(shí)，Zipf能夠量化香農(nóng)信息論的這些基本原則。在任何交流中，一些小單位，這些基本的比特，會(huì)比其他的出現(xiàn)得更頻繁。例如，在人類語(yǔ)言中，字母e、o、t和r出現(xiàn)的頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于q或z。當(dāng)首先用最常見(jiàn)的單位(在x軸上，它們?cè)趛軸上的出現(xiàn)率)繪制圖表時(shí)，所有人類語(yǔ)言都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)梯度為–1的斜率。在另一個(gè)極端，嬰兒的隨機(jī)牙牙學(xué)語(yǔ)會(huì)在圖上造成一條水平線，所有的聲音都是同樣可能的。交流越復(fù)雜——例如，當(dāng)嬰兒長(zhǎng)到蹣跚學(xué)步并開始說(shuō)話時(shí)——斜率就越趨向于-1的梯度。
例如，現(xiàn)在傳輸圓周率的數(shù)字時(shí)，斜率為–1。因此，一些研究人員認(rèn)為SETI應(yīng)該專門尋找斜率為-1的信號(hào)，而不是尋找技術(shù)簽名，即技術(shù)生成的信號(hào)，這些信號(hào)可以標(biāo)記其他高級(jí)地外文明，不管它們是否看起來(lái)是人工的，并且仔細(xì)篩選射電望遠(yuǎn)鏡收集的每一個(gè)數(shù)據(jù)片段的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以配置為分析每個(gè)潛在信號(hào)，以確定信號(hào)是否符合Zipf定律。
除此之外，外星交流可能比人類語(yǔ)言具有更高的香農(nóng)熵，如果它高得多，可能會(huì)使他們的語(yǔ)言對(duì)人類來(lái)說(shuō)太難掌握。
但對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)可能不是。人工智能已經(jīng)在接受測(cè)試，試圖理解來(lái)自非人類物種的交流。如果它能通過(guò)這個(gè)測(cè)試，也許人工智能將在未來(lái)準(zhǔn)備好處理任何外星信息。
人工智能能比我們更好地與外星人交流嗎？
ChatGPT等人工智能系統(tǒng)已經(jīng)擅長(zhǎng)理解和產(chǎn)生自然的人類語(yǔ)言。(圖片鳴謝:uux.cn/iStock/Getty Images)
解讀海豚交流
丹尼斯·赫金是佛羅里達(dá)州朱庇特野生海豚項(xiàng)目的研究主任，她是世界上試圖理解海豚之間交流的最權(quán)威的專家之一。Herzing四十年來(lái)一直與海豚一起游泳，研究它們的交流，現(xiàn)在他將人工智能引入其中。
“我們有兩種方式來(lái)看待海豚的交流，它們都使用人工智能，”Herzing告訴Space.com。
一種方法是聽組成海豚自身交流的各種口哨聲和叫聲的錄音。特別是，正如Shannon和Zipf所描述的那樣，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠提取海豚聊天的片段，并在聲譜圖(一種按頻率組織的聲音圖)上將其分解為離散的單元，然后用字母標(biāo)記每個(gè)獨(dú)特的單元。這些變得類似于單詞或字母，Herzing正在研究它們組合的不同方式，或者換句話說(shuō)，它們的有序度和結(jié)構(gòu)。
“現(xiàn)在我們已經(jīng)確定了24個(gè)小單元的聲音在聲譜圖中重新組合，”Herzing說(shuō)。"所以你可能有向上的哨聲' A '，然后是向下的哨聲' B '，等等，這就為一系列的聲音創(chuàng)造了一個(gè)符號(hào)代碼。"
然后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠深度分析錄音，搜索符號(hào)代碼重復(fù)的實(shí)例。
“我們正在尋找有趣的重復(fù)序列，”Herzing說(shuō)。“然后算法在序列中尋找替換和刪除，所以你可能有相同的符號(hào)代碼，但一個(gè)小哨子是不同的。這是一個(gè)非常重要的學(xué)習(xí)算法。”
這種微小的差異可能是因?yàn)樗撕ｋ嗟臉?biāo)志性哨聲(每只海豚都有自己獨(dú)特的標(biāo)志性哨聲，一種類似人類名字的標(biāo)識(shí)符)，或者是因?yàn)樯舷挛牟煌?br>這完全符合香農(nóng)的信息論，Herzing也對(duì)Zipf定律感興趣，并對(duì)海豚的交流如何復(fù)制該-1斜率感興趣。
“我們正在尋找類似語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)，因?yàn)槊糠N語(yǔ)言都有遵循規(guī)則的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)法，”Herzing說(shuō)。“我們正在專門尋找重組數(shù)據(jù)的可能性——我們的小聲音單元是單獨(dú)存在，還是與另一種聲音重組？”
Herzing的團(tuán)隊(duì)一直在尋找二元詞——兩個(gè)單位頻繁出現(xiàn)在一起的情況，這可能意味著一個(gè)特定的短語(yǔ)。最近，他們還一直在尋找三元組——其中三個(gè)單元按順序有規(guī)律地出現(xiàn)——這意味著更大的復(fù)雜性。
人工智能能比我們更好地與外星人交流嗎？
語(yǔ)言學(xué)家?guī)资陙?lái)一直在研究海豚的交流，這項(xiàng)研究可能是與外星人交流的一個(gè)很好的類比。(圖片鳴謝:uux.cn/iStock/Getty Images)
尋找意義
這正是人工智能開始分析SETI信號(hào)中嵌入的真實(shí)信息的方式。如果外星人的交流在結(jié)構(gòu)和句法上比人類語(yǔ)言更復(fù)雜，那么這就告訴了我們一些關(guān)于他們的事情；也許他們的物種比我們的更古老，這給了他們足夠的時(shí)間來(lái)進(jìn)化他們的交流。
然而，我們?nèi)匀徊恢浪麄冊(cè)谛畔⒅袑?duì)我們說(shuō)的上下文。這是目前理解海豚交流的挑戰(zhàn)之一。Herzing有海豚豆莢的視頻片段，每當(dāng)AI檢測(cè)到符號(hào)代碼的重復(fù)發(fā)聲時(shí)，就可以看到它們?cè)谧鍪裁矗@允許Herzing嘗試并推斷聲音的背景。
“但如果你處理的是無(wú)線電信號(hào)，你怎么才能弄清楚信息的上下文呢？”Herzing問(wèn)道，他也對(duì)SETI感興趣。“觀察動(dòng)物的聲音類似于觀察外星信號(hào)，可能是為了建立分類和分析(信號(hào))的工具。但是對(duì)于解讀部分呢？天哪，我不知道。”
一旦我們收到外星人的信號(hào)，我們可能會(huì)想對(duì)他們說(shuō)些什么。理解上下文的困難在這里也再次出現(xiàn)。正如斯波克在電影《星際迷航4:回家的旅程》中討論回應(yīng)外星人探測(cè)器時(shí)說(shuō)的，“我們可以復(fù)制聲音，但不能復(fù)制意義。我們會(huì)胡言亂語(yǔ)。”
Herzing試圖通過(guò)與海豚共同商定如何稱呼事物來(lái)規(guī)避這個(gè)語(yǔ)境問(wèn)題。這是CHAT(鯨類聽覺(jué)和遙測(cè))的本質(zhì)，這是研究人員使用AI嘗試與海豚交流的第二種方式。
在它的第一個(gè)版本中，CHAT是一個(gè)綁在用戶胸部的大型設(shè)備，通過(guò)水聽器(水下麥克風(fēng))接收聲音，然后通過(guò)揚(yáng)聲器發(fā)出聲音。現(xiàn)代版是智能手機(jī)大小，戴在手腕上。這個(gè)想法不是用“海豚語(yǔ)”交談，而是在海豚想玩的某些玩具的預(yù)編程聲音上與海豚達(dá)成一致。例如，如果他們想玩呼啦圈，他們會(huì)按約定吹口哨叫“呼啦圈”。如果戴著聊天設(shè)備的潛水員想讓海豚帶給他們一個(gè)鐵環(huán)，水下?lián)P聲器可以吹口哨發(fā)出“鐵環(huán)”人工智能的工作是從海豚發(fā)出的所有其他聲音中識(shí)別出商定的哨聲，這些聲音來(lái)自水下的各種音頻干擾源，如氣泡和船只螺旋槳。
Herzing觀察到海豚使用了約定的口哨聲，但是在大多數(shù)不同的情況下。Herzing說(shuō)，問(wèn)題是花足夠的時(shí)間與任何一只特定的海豚相處，讓它們完全學(xué)會(huì)一致同意的聲音。
對(duì)于外星人，他們的信息將會(huì)傳播許多光年；任何雙向交流都可能需要幾十年、幾個(gè)世紀(jì)、幾千年，如果有可能的話。所以無(wú)論我們有什么關(guān)于外星人的信息都會(huì)被濃縮到他們的原始傳輸中。如果像Kerins猜測(cè)的那樣，他們發(fā)送一些數(shù)學(xué)上的東西只是作為一個(gè)信號(hào)，告訴我們他們?cè)谀抢铮覀儾⒉还聠危敲次覀兙筒槐負(fù)?dān)心破譯它。
然而，如果他們確實(shí)發(fā)送了一個(gè)更復(fù)雜的信息，那么正如Herzing在海豚身上發(fā)現(xiàn)的那樣，數(shù)據(jù)集的大小是至關(guān)重要的，所以讓我們希望外星人將他們的信息打包，給我們和AI一個(gè)最好的機(jī)會(huì)，至少評(píng)估一些信息。 頂: 93踩: 1