如果ET是人工智慧怎麼辦？

我們有一個問題，在一個有著100億年歷史的星系中，應該有足夠的機會讓至少一個物種擺脫自身的混亂，並蔓延到恆星系，填滿每一個壁龕。這個物種似乎並沒有被召喚，這就引出了費米悖論——如果生命不是不可能罕見，那麼在哪裡呢？在天空中搜尋智慧生命跡象的努力也變得毫無意義，這也增加了謎團。也許是星際空間的巨大鴻溝和溝通物種在彼此之間距離內生存的時間窗口狹小造成的。智力就像夜晚在浩瀚的海洋中駛過的小船，任何形式的近距離接觸都是非常罕見。

經過數個世紀對外星生命的探索，可能會發現第一次接觸不是與有機生物接觸，而是是機器智能？草帽星系NGC 781，圖片：ESA/Hubble & NASA

博科園-科學科普：另一種對銀河系大寂靜的解釋是，任何倖存的智能生命都與我們有很大的不同，它們是如此的進化，以至於我們甚至無法想像它的形式或行為。因此，實際探測和識別它幾乎是不可能的，這有點令人沮喪。但也有可能介於這兩個極端之間，這可能是最可能的。當我們的第一次相遇或發現最終發生時，它可能是出現在我們眼前的機器智能。這個想法並不新鮮，早在20世紀40年代，數學家約翰·馮·諾依曼(John von Neumann)就探索了沉浸在計算但不需要操作頭腦的非生物、自我複製系統的可能性。

後來在20世紀80年代，其他人在這個概念上進行了擴展，他們考慮了自主、複製、空間運行設備的實際工程需求；這些機器將能夠在宇宙中漫遊，尋找原材料來建造越來越多的自己，為太空中的能量和恆星之間的人類定居創造基礎設施。這將需要一個更複雜的任務，使這些設備擁有真正的人工智慧(AI)。這個目的是什麼，什麼樣的人工智慧是這樣的機器？與外星機器的相遇可以幫助我們解開這個謎團。一種可能是，這台機器超級有能力，超過了我們人類的認知或分析能力。

這樣的人工智慧可能非常難以理解，無論是從其潛在的動機還是由於通信帶寬的實際障礙。對這個設備來說，和我們說話就像和嬰兒說話一樣。或者用象形文字討論莎士比亞的作品。一個為處理大量數據流而優化的外星系統可能甚至不能降低它的速度，以至於注意到我們正在嘗試對話，不管我們是否使用技術。一個外星人(ET)的人工智慧也可能會因為它的機器特性而變得可怕和恐懼：它是由非生命體構成的生物，就像用泥土或泥土塑造的典型魔像。相比之下，雖然一個生物外星人可能令人震驚，但它肯定與我們有一些共同之處。

我們可以說服自己，進化會導致可識別的，甚至是同情的行為和意圖。一個人工實體不需要遵循所有這些進化規則，從而將疏遠提升到另一個層次。遇到外星人的人工智慧，不僅會指出我們自己可能的未來，還會引發我們世界觀的奇怪轉變。當尼古拉斯·哥白尼(Nicolaus Copernicus)在15世紀提出地球在任何方面都不是宇宙的中心時，他開啟了一個重要的科學觀點發展：人類沒有宇宙上任何特殊或重要的東西。但是遇見一個ET-AI會讓我們意識到這一點：如果人類遇到唯一的智能是機器，那麼我們就會很特別。

如果人類在宇宙旅行中遇到了一個人工智慧，它可能就不會完全意識到這個詞了。事實上，認為我們會發現自己面對的是類似於「學者」式的智能——在特定任務上的能手，但在其他方面，它的能力是極其有限。最近在地球上的一個例子是谷歌的AlphaGo Master，這是一個玩棋盤遊戲圍棋的系統，通過大量的人機遊戲目錄來學習它的一些技能。在創立一年後，它開始超越世界上排名最高的人類圍棋選手。接下來是一個優化的系統，叫做AlphaGo Zero。在40天的訓練中，沒有藉助歷史遊戲的數據，這個新的人工智慧使自己比它的上一代更好。

現在，另一種變體AlphaZero只花了24小時來訓練自己，並擊敗了一種經過訓練的AlphaGo零級遊戲，同時還擊敗了其他棋類系統，比如象棋和Shogi。如果你閱讀對專家玩家的採訪，你會發現這些機器甚至不像人類一樣運行，它們的策略是陌生的，而且似乎是不可理解的。這些阿爾法是學者機器的縮影，這樣的人工智慧將幫助我們解決許多目前處於危險邊緣的科學問題。阿爾法系統背後的研究人員已經在討論蛋白質摺疊難題——氨基酸如何扭曲、旋轉和摺疊成具有基本生物效用的結構。

基本的分子規則是可以理解的，但是預測一個特定的配放，目前是極其困難，這聽起來確實像是未來AlphaFold Zero的工作。或者以其他現代科學為例，宇宙模擬或氣候和天氣預測都是由諸如萬有引力、流體動力學和熱力學等物理現象驅動。計算機代碼將這些現象數字化，計算數十億次。但是這些計算仍然以處理器的速度和精度來計算。深度學習的自學者人工智慧可能會比那些密集的數值模擬做得更好——目前受它們相對緩慢、系統的方法限制

一台機器的敏銳直覺可能會跳過計算周期，以概率的方式「看到」答案，而不是煞費苦心地重新生成一個像素化的版本。同樣機器的專家直覺也可以應用於科學推理和發現本身的根本過程。這些可能性還有待探索，但它們可能是非凡的。莎凡特的機器在擴大人類的發現和探索能力方面是如此有用，如此的革命性，以至於沒有什麼最初的動機去尋找更有價值的東西。

如果這種機器發展的模式正在發生在人類身上，它可以代表一種發生在整個宇宙模式來影響宇宙探索本身的本質。莎凡特AIs系統將成為讓生物生命跨越星際距離的終極工具：比生物更強大，也不夠聰明，不能根據我們的科學奇思妙想，對被送往太空漫遊提出倫理上的擔憂。推動數以百萬計的研究人員進入太空將是不可避免的一步。它們可以被送往其他恆星和行星系統，並被設計用來識別這些地方最有趣的特徵，從天體物理學到生命的存在。這些機器將反映它們的生物創造者動機，也許是單純的好奇心，也許是更多的東西。

另一個令人信服的理由是，在宇宙中漫遊的機器是如何建造更一般、更強大的AIs系統。也許一個通用的人工智慧系統可以由許多小的學者組成，每個都承擔一些特定的、困難的認知任務，但是它們是聯繫在一起的。這種聯繫可能是非常局部性的，或者像生物神經迴路的結構一樣完全展開。有面部識別專家，自然語言專家，計算器專家，逃稅專家。可以想像一個人工智慧，它的工作是學習如何將學者的人工智慧結合成一種類似於一般智能的東西——為機器意識建立一個從上到下的託兒所。

對於一個託兒所人工智慧來說，最具挑戰性的任務是如何將其專家團隊暴露在真實環境的複雜性之下。自然不僅僅是實現既定目標，它充滿了噪音、隨機性和數以萬億計的相互作用碎片。例如從胚胎形成的那一刻起，它就受到不斷變化的影響。首先是幾個細胞，它完全從分子的角度感知世界。當胚胎髮展出器官來感知光、聲音、觸覺和嗅覺時，門戶就會體驗（以及它們的複雜性）擴展。

簡而言之，一個物種創造一個更好的人工智慧方法是讓人工智慧及其組成部分探索未知的宇宙。就像一顆行星一樣複雜和滋養，充滿世界的宇宙提供了數百萬、數十億、甚至數萬億的自然試管，每一個都有它自己的自然選擇和機遇故事。把專家的人工智慧碎片散布到整個星球上，提供了一種利用這些無盡的自然實驗和感官輸入的方法。

通向更好的人工智慧道路可能只在表面上與生物進化平行。想想人類大腦的原始發展。核心過程似乎是一次性的努力，它開始於幹細胞以每小時1500萬的速度，加速形成一個叫做神經管的初始結構，並在發育中的胚胎中連接在一起。大腦這種驚人的組裝之後是學習——大腦的形狀和修剪，就像經驗創造了我們獨特的人生之路。雖然我們非常靈活，有能力吸收和掌握各種技能和知識，但不幸的是，作為個體，我們也會受到任何遺傳因素的限制。

事實上，雖然我們都可以不斷地學習和改變，但在一生中卻很少有奇蹟般地發展出新的才能。一台機器可能不會那麼受約束，尤其是當關鍵部件正在探索宇宙並被設計成某種新事物的時候。一個更大的智力學者可能會在不斷變化的選擇和混合中來來去去。有些認知技能在某些情況下可能有用，但在其他情況下可能會成為障礙。換句話說，基於機器的智能可能具有高度的流動性、易變性，而且最重要的是可以快速進化。因此在宇宙中潛伏著的可能是一個巨大而多樣的人工智慧「動物園」。

在某種意義上，這樣的人工智慧與地球生命核心微生物機器是平行的——形成了穿越宇宙的最小的智能單位，最終結合在一起，就像進化生物學家林恩·馬古利斯(Lynn Margulis)提出的那樣，創造出多細胞生物、更大的實體和意識本身。事實上，在一種生物物種在自然選擇或自我毀滅的無情洪流中消失很久之後，這種類型的機器仍將存在。地球以外的人工智慧可能很難識別。就像生活在12世紀蒙古大草原上的人會發現一輛自動駕駛汽車既神奇又毫無意義一樣，我們也可能無法記錄或解釋10億年前機器智能的存在。

同樣，莎凡特的機器可能不會主動尋求與我們或任何其他智能對話。但是，即使是與一台「學者」機器一次可識別的相遇，也確實會改變一切。它將告訴我們，銀河系充滿了智慧，並可能預示著人類未來可能是一種退化的、衰退的生物存在。最重要的是，這個發現告訴我們，人類現在可能是唯一有意識地意識到這些事實的人。這是因為能夠產生人工智慧探索者的生物很可能會在比這些星際機器的持久性短得多的時間尺度上進化或滅絕，而我們已經生活在一個有120億年歷史的星系中。

找到一個AI-ET可以開啟人類自己的宇宙探索，照亮前方的道路。它也可能提供對它的創造者本質的洞察，這些祖先的智能，可能是生物形式。這一調查過程究竟會是什麼樣子，很難想像。即使是一個專業的人工智慧也可能不會出現在一個物理包中，而是一群難以消化的小部件。然而讓我們假設，通過審訊或文字拆分，最終解開了AI-ET起源的謎團。我們可能會找到像人類這樣的有機物種證據——或者我們可能只會在整個過程中發現機器智能。

博科園-科學科普｜文：Caleb Scharf/Aeon

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