AI機器人將開啟未知領地的探索之旅

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）有望改變NASA研究太空的方式。NASA地球科學衛星上搭載的AI偵測到2010年冰島火山爆發，幫助生成了這張彩色圖片。

怎麼讓一個機器人去識別突發事件呢？那正是人工智慧研究員所思考的問題，特別是當AI開始改變太空研究的時候。

《科學：機器人》(Science：Robotics)雜誌里發表的一篇新文章，簡要介紹了人工智慧是如何在太空任務中進行探索活動的。這篇文章是由加州帕薩迪納NASA JPL的Steve Chien和Kiri Wagstaff一起合著的。文中提到自主控制將是未來探索太陽系的關鍵技術，因為在太陽系中，機器人宇宙飛船經常和地面控制人員失聯。從某種意義上說，太空科學家是在機器人宇宙飛船的幫助下進行實地考察。

「我們的目標就是讓AI更像一個與科學家合作的智能助手，而不是編程代碼」，自主空間系統的高級研究科學家Chien表示，「這能讓科學家專註於『思考』---分析和解析數據――而機器人探測器專註於搜尋與研究相關的特性」。

科學是靠關注未知事物來驅動的，對於一個受過訓練的人來說更容易發現預期之外的事物。但對於機器人來說，這意味著要有判斷情況是否「正常」的感知能力和利用機器學習技術偵測統計異常的能力。

「我們不想因為不知如何尋找而錯過」，Wagstaff，JPL機器學習小組的首席數據科學家表示，「我們希望航天器知道我們期望看到什麼，並能在觀測到異樣時識別出來」。

檢測異常特徵是AI的功能之一。但是還有一個更加複雜的功能將在研究海洋世界（如木衛二）中獨當一面。

「如果你的背景知識很豐富，你就可以建立一個機器人可預期的正常模型，」Wagstaff說，「但是對於新環境，我們希望宇宙飛船根據自己的觀察建立一個正常模型。這樣的話，宇宙飛船就可以辨識出我們所預料不到的意外情況」。

「想像一下，例如，AI定位了海底的氣流噴發。這些噴發是突如其來的並且持續時間千變萬化。AI可以讓一個路過的宇宙飛船重新優化任務順序，即刻對這一現象開展研究」，Chien說道。

JPL主要負責了幾個太空AI關鍵案例的開發。在火星表面飛旋的塵捲風是由NASA機遇號火星車的「WATCH」程序拍攝的。這個程序後來改進成了AEGIS，用以幫助好奇號火星車化學攝像儀器（ChemCam）選擇新的激光靶，既滿足了其科學團隊的參數要求又不需要等待與地球上科學家的互動。AEGIS還可以微調ChemCam的激光指向。

在離地球更近的地方，馬里蘭州格林貝爾特NASA戈達德太空飛行中心管理的地球觀測1號（Earth Observing-1，EO-1）衛星搭載著名為自主科學實驗（Autonomous Sciencecraft Experiment）的AI軟體研究過火山，洪水和火災。EO-1的土衛七裝備還使用AI去識別冰川表面的硫礦沉積，這對木衛二這樣的地方來說是十分重要的，因為硫礦沉積很可能意味著潛在的生命特徵。

AI允許太空飛船按等級區分處理收集到的數據，以求達到電源供應或者有限的數據儲存等需求的平衡。這種系統的自主管理將在NASA 2020火星車上得到應用，並且也會用AEGIS程序來選擇激光靶。

雖然自主化給科學團隊帶來了令人振奮的新優勢，但Chien和Wagstaff都強調了AI還有很長的路要走。

「在可預見的未來,高層次的人才還是科學發展的中流砥柱」，Wagstaff說：「但是人工智慧是一個觀測工具，並能用獨一無二的方式輔助人類研究科學」。

（原文作者：Andrew Good 原文編輯：Tony Greicius 翻譯：Fabienne 校對：汪慧、王索）

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