ИИ нашёл признаки разумной деятельности в сигналах из космоса, но учёные ему не верят

Пока что проект SETI, изучающий радиосигналы из космоса с 1984 года на наличие признаков разумной активности, не дал убедительных результатов. Однако новая статья, опубликованная в журнале Nature Astronomy, описывает попытку использовать машинное обучение для обработки полученных данных. Нейронная сеть проанализировала данные, собранные телескопом в 2016 году — 480 часов наблюдений за 820 звездами — и выявила восемь интересных сигналов, которые пропустили предыдущие алгоритмы. Ведущим автором статьи является Питер Ма, студент Университета Торонто. Если раньше машинное обучение применялось к обработке данных лишь частично, на разных этапах общей схемы обработки данных, то в новой работе всю работу от начала до конца выполняют нейронные сети, пояснил он. В результате она смогла обнаружить сигналы, недоступные обычным программам. Поиск правильного сигнала в радиопомехах, порождаемых природными процессами и нашими земными технологиями, это как найти иголку в стоге сена. Астрономы различают сигналы в диапазоне, но до конца не понимают, как они меняются на космических расстояниях. Ма и его коллеги создали для этой задачи нейронную сеть, которая пытается отфильтровать земной шум, одновременно изолируя аномальные сигналы, не похожие на результат естественных процессов. По словам Ма, используя традиционные алгоритмы, компьютер следует инструкциям, данным людьми, и находит только то, что мы просим. Но проблема в том, что мы не знаем, как должны выглядеть сигналы от других цивилизаций. Нейронная сеть просто пытается этому научиться. Экспертам еще предстоит изучить восемь аномальных сигналов, обнаруженных с помощью машинного обучения. Конечно, изучая их, мы, вероятно, обнаружим признаки техносигнатур — характеристик, присущих работе машин и устройств, созданных интеллектом. Однако Ма сказала, что лучше на это не рассчитывать.