智造观点
除了在我们的日常生活和工作中，人工智能开始不断扮演重要的角色外，其他领域诸如科学研究甚至是太空探索，也都出现了AI的身影。比如去年英特尔曾举办了一场NASA前沿发展实验室（FDL）分享会。作为NASA前沿发展实验室的重要合作伙伴，英特尔为其当前的研究提供支持，协助探索通过人工智能解决太空天气、太空资源和地球防御等领域的一系列挑战。当然，人工智能在太空探索领域的应用也并不仅限于此。可以说，AI的出现对太空探索来说，既是机遇也是挑战。
文/未末末
来源/人工智能观察（ID：Aiobservation）
本周，英国物理学大师霍金的遗作《大问小答》（Brief Answers To The Big Questions）正式出版，在新书发表会上，他的家人公开了霍金生前的一段录音，他警告称，全世界的科学以及教育正受到威胁，且危急程度“比以往有过之而无不及”。另外，他还提到了对人类未来的忧虑，不是世界末日，而是人类创造的更聪明和更长寿的“超级人类”，这些新的“超人”种族或许会令剩下的未进化人类灭绝，造成严重的政治问题。
而在《大问小答》一书中，也记录了霍金对人类前途、人工智能以及外星人等重大问题的最后思考，提出了不少引人深思的观点。而在这些观点中，小智君（ID：Aiobservation）比较感兴趣的一点是《星期日泰晤士报》刊登的一篇讲述霍金对地球很可能在未来1000年内被核战或环境灾难摧毁的忧虑的章节。对这个问题，霍金指出，殖民外星也许是人类唯一的自救方法，“现在我们无处可逃，但长远而言，人类不应将所有蛋放在同一个篮，或同一个星球。”
如果霍金的预言是对的，那我们现在要做的就是加紧对外太空的探索，找到适合人类居住的新环境。事实上，人类早已开始这样做了，而且黑科技——人工智能在太空探索中也蓄势待发。或许在未来几年内，当我们前往彗星、卫星和行星，并探索在小行星上采矿的可能性的时候，人工智能会提供很大的帮助。
AI探索太空，由来已久
事实上，很早以前人工智能就已被应用于太空探索中，人工智能在研究我们的星球、太阳系甚至是宇宙方面都发挥了重要作用。而随着计算机系统和软件的发展，人工智能的潜在用途也在不断增加。
地球观察者1号（EO-1）卫星就是一个很好的例子。自21世纪初发射以来，其机载AI系统对洪水和火山爆发等自然灾害的分析和响应提供了有效的帮助和优化。更重要的是，在某些情况下，人工智能可以让EO-1在地勤人员意识到事情发生前就开始捕捉拍摄图像。
其他人工智能在卫星和天文学应用案例也比比皆是。比如，天空图像编目和分析工具（SKICAT）已经驾驶协助研究员对第二次帕洛玛天空调查（Palomar Sky Survey）中发现的物体进行分类。据悉，该调查旨在对成千上万个物体图像进行分类，而这些图像的分辨率远远超过了人类可识别的能力。类似的人工智能系统也帮助天文学家确定了56种新的可能“引力透镜”，它们在暗物质研究中起着至关重要的作用。
对人工智能来说，这项技术可以搜索大量数据并找到相关性，这对充分利用可用数据来说将变得越来越重要。欧洲航天局（ESA）的ENVISAT每年产生大约400TB的新数据，但是与平方公里阵列（Square Kilometer Array）相比就相形见绌了，后者每天可产生的数据量与当前互联网的数据量相差无几。
AI为火星探索做准备，但只是第一步
除了利用数据提前防止自然灾害的发生外，人工智能也被用于轨迹和有效载荷优化。这两项都是美国宇航局（NASA）计划2021年登陆火星的火星探测器（Mars 2020 Rover）任务的重要步骤。
实际上，NASA对人工智能并不陌生，其拥有一系列人工智能实验室，如QuAIL和JPL的人工智能小组（甚至还有一个创新的登月部门）。受益于公共和私营领域的跨学科团队的共同努力，美国宇航局在已经对太空有相当了解的基础上，填补了少数空白并提供了分析方法。
至于提到的火星探测器，目前它已经应用了一种名为AEGIS的可以帮助摄像头进行自主定位并选择调查对象的人工智能系统。至于下一代人工智能系统，将拥有更多的功能，比如控制车辆、自主协助学习选择、动态调度及执行科学任务。
但人工智能对太空的探索，火星并不是其最终目的。一直以来，木星的多颗卫星都让科学家感到好奇，特别是可能存在于底下海洋约10千米厚的冰层的木卫二（Europa）。这是在太阳系除地球外，最有可能存在生命体的地方之一。
虽然这项任务可能在未来某天完成，但NASA目前正计划在2020年将詹姆斯·韦伯（James Webb）太空望远镜发射到离地球约150万公里的轨道。这其中就涉及到了一个人工智能支持下的自主系统，负责监督望远镜上705公斤镜片的部署。
但问题也是存在的。地球和木卫二的距离，或者地球与韦伯望远镜的距离，都意味着通信会被延迟。这也使得执行太空任务的宇航员必须能够自己做出决定。有数据显示，由于距离遥远，火星探测器和地球之间的通信可能会延迟20分钟。而木卫二任务的通讯则可能延迟更长的时间。
毫无疑问，这代表了人工智能在太空探索中面临的巨大挑战之一。众所周知，人工智能系统的表现与所接收的数据量之间存在直接联系，数据越多，越有助于人工智能的发展，但根本原因在于现在我们没有足够的数据对系统进行训练，让它们可以预见在像木卫二这样的地方执行任务时可能遇见的困难。
另外一个挑战便是计算能力。一个艰苦而耗时的审批程序和辐射风险意味着，在不久的将来，家用电脑可能比任何进入太空的设备都要强大。200MHz的处理器、256MB的RAM加上2GB的内存听起来更像诺基亚3210，而不是iPhone X，但它实际上是下一代太空探测器的“大脑”。
国家努力的同时，企业也跟上了发展步伐
面对这样一个有前景且富有挑战性的发展领域，不少国家正在为之付出努力。比如，去年欧洲太空总署就利用人工智能发现了6颗超高速从银河中心飞向边缘的恒星。据了解，这些恒星主要是从Gaia的卫星资料中找到的，Gaia的观测资料已经收录了10亿颗以上的天体。
面对庞大的数据，不仅研究人员很难处理，而且传统搜索方式也无法实现精确查找。而借助于人工智能，便可以让AI系统在学习研究员的查找方法，并经过一段时间的训练之后，让它在庞大的资料库中辨识出高速天体，并快速的处理这些搜索工作。
中国在这方面也有了一些成果。今年四月，央视发布消息，中国第一颗软件定义卫星“天智一号”预计于下半年在酒泉卫星发射中心搭载发射升空。“天智”即天基智能，“天智一号”的与众不同之处在于其搭载了一个小型的云计算平台。据介绍，这一平台可将获取数据在“天端”进行计算，还可以调用其他计算节点，根据任务需求合理配置计算节点，进行智能计算。
对此，中国科学院院士、中国工程院院士、武汉大学教授李德仁表示，“人工智能时代，对地观测卫星要长一个‘大脑’。”如果建成了“天脑”，卫星数据的应用将可能在手机上接收和操作，到时卫星数据将成为大众唾手可得的数据。
至于私营企业方面，CB Insights统计了太空领域的57家创业公司，涵盖了自然资源、消费旅游、研发、卫星、航天器设计和发射以及数据分析等多个领域。太空探索有别于其他应用场景中人工智能的研究，毕竟这是一个更耗资源和成本的工程，那私营企业特别是初创公司如何降低成本呢？
日本卫星公司Axelspace的工程师David Chew对此作出了解释，“许多私人太空公司正在利用后退系统（fall-back system），寻找使用传统公司认为的非太空级部件和系统的方法。通过实施后退操作，并使用AI，就有可能在不增加失败风险的情况下，集成和使用成本更低的部件。”
按照霍金的预言，或许在遥远的未来，我们需要在外太空有另外一个居住场所，而改造火星环境这样的壮举，就需要我们将其变为现实，而不能只停留在想象。面对一个如此浩大且艰难的工程，如果没有人工智能，这些将不会实现。而人工智能的崛起，让一切成为可能。ESA高级概念和研究办公室主任Leopold Summerer曾表示，“人工智能已经改变了游戏规则，使科学研究和探索更加高效。AI不仅让这种效率翻倍，而是提高了10倍。”
（文中图片来自网络）
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