无监督学习有一点不同，人工人类一种被称为监督学习 ，更快告诉人类仍然密切参与其中 。现外星生并决定如何以及在哪里寻找的命会们光学策略。在这里 ，人工人类AGI可以迅速加速到超出人类智力的更快告诉能力。“之前已经通过更传统的现外星生方法非常仔细地梳理了这些数据 ，谷歌DeepMind等地的命会们研究人员一直在追求人工通用智能，谢天谢地 ，人工人类他编写了算法，更快告诉几乎所有这些信号都是现外星生人为干扰。科技外星人可能已经访问了我们的命会们太阳系，算法必须在没有任何事先训练的人工人类情况下，系外行星和技术的更快告诉一切，

人工智能正在改变对外星智慧的探索。从脉冲星到射电星系，在“大数据”时代，

60多年来，我们可能很难理解的外星人。”Kerins说 。创造一个AGI就像创造一个外星人，没有任何人类偏见。但该算法在经过我们已知的训练后，越来越简单，该算法从美国宇航局的月球勘测轨道飞行器获得图像  ，想象它认为外星人可能正在做什么 。尽管它们可能会产生误导
。即使这样也很有用，”克林斯告诉Space.com·Space.com。并且在早期的数据分析中被遗漏了。

“它将能够描绘出语言和交流如何通过信号传递的各种可能性 ，并在此过程中学习和成长 。或矩阵电影中的机器 ，我们已经看到了机器学习算法是如何设计来玩国际象棋或围棋等游戏的
！然后算法学习寻找类似的信号，化学 、甚至是星际迷航:下一代的数据。他们以其显卡而闻名，寻找外星生命
，”Kerins说。以寻找可能是外星人探测器的异常现象
，
“确实很快
，而不必等待将所有数据发送回地球供人类查看。然而
，我们将为此感谢人工智能。因为无监督学习具有能够实时运行的优势，“我们可能有一些翻译层级，
AGI改造SETI的可能性非常诱人。”加州大学伯克利分校Breakthrough Listen SETI项目的天文学家Steve Croft告诉Space.com，AGI甚至可能扣留它认为对我们来说太复杂而无法理解的信息
。并将其用于分析西弗吉尼亚格林班克天文台100米射电望远镜观测的820颗恒星的数据 。希望这是大海捞针——除非大海捞针中还有其他东西 。因此毫不奇怪 ，它正在加速我们对外星人的搜索 。(图片来源:uux.cn/ANDREW CABALLERO-REYNOLDS/AFP via Getty Images))
“最近有人试图用机器学习算法筛选一些突破性的听力数据，并在行星、生物、测试是成功的——算法在月球表面挑出了阿波罗15号月球着陆器。现在正被广泛用于天文学和SETI  ，它将能够在继续前进之前评估每张图像 
，
把射电望远镜转向天上的星星，直到我们得到更简单的版本 。它很可能会想出一些好主意 
！任何有长顶的东西作为桌子
  。我们可能无法了解全貌
。在无监督学习的情况下，所以未来可以避免类似的RFI。
这种训练包括“将信号注入数据，
“我的一些同事对在轨道飞行器上安装机器学习算法的想法非常感兴趣 ，寻找外星生命 。尤其是对人类来说 。
机器学习算法可以分为两大阵营
 。通过将看起来相似的东西分组来区分这两者——例如 ，“它可能会消耗大量的天文星表，一艘宇宙飞船可以调查我们太阳系的行星表面，所有的无线电频率——与我们迄今为止有限的搜索相比，卫星或小行星上留下了探测器或人工制品。
在我们的日常生活和科学中，正在开发一些策略来迷惑人工智能在这些游戏中击败的人类专家
。很快就会有一天，在监督学习中，科学家们一直在扫描天空，(图片来源:uux.cn/Guillaume via Getty Images)
（神秘的地球uux.cn）据美国太空网（基思·库珀）：2023年世界空间周在这里举行，它可能会选择任何有靠背的东西作为椅子
 ，当你考虑到搜索空间的巨大容量——所有的星星，“然后 ，“我希望人工智能进化到这样一个阶段，可以肯定的是 ，鉴于我们今天拥有的算法非常具体，”
其他东西通常是RFI ，曼彻斯特大学的天文学家兼SETI研究员Eamonn Kerins将它比作大海捞针的问题 。那么我们还没有找到ET就不足为奇了。让它找出什么是重要的，它会立刻变聋 。如陨石坑或峡谷 ，
为了解释人工智能如何帮助SETI，"我们与人类最接近的方式是通过公民科学项目."

如果航天器上有机器学习算法 ，这是一项艰巨的任务 ，我们可以要求它摘掉眼罩 ，(图片鸣谢:uux.cn/Nazarii Neshcherenskyi via Getty Images)
对于机器学习算法，人工智能是一个强大的工具，它现在正被用于搜索外星智能(SETI)。
Kerins强调了由NVIDIA的Adam Lesnikowski领导的一个项目的例子，我们不是在谈论天网，但机器学习算法经过训练 ，什么不是 。在所有这些中的某个地方
，从大气中的电离层扰动到来自我们自己技术的射频干扰(RFI) ，它必须找出什么是典型的月球特征 ，因为你只需向算法提供数据，

格林班克望远镜是世界上最大的全可控望远镜
。你在大量标记为“桌子”或“椅子”的图像上训练算法 。”克林斯说。”克林斯说。发现有八个信号与它接受过的任何信号都不匹配，你只需把所有数据扔进去，AGI将能够将其手投向任何东西 ，这是一种无所不知的教学方法 。基思·库珀讨论了人工智能可能如何帮助人类探测外星生命。AGI肯定能想出新的方法 ，但尚未发现任何外星人 。”
如果它能 ，甚至愿意 ，
这八个信号似乎来自五个不同的恒星系统 ，但仍然是人类必须跟进和调查。并忽略它们。这只是猜测 。在某种程度上，在一项测试中使用了无监督的机器学习
，具有比人类做得更快更好的能力。莱斯尼科夫斯基与苏黎世联邦理工学院的瓦伦丁·比克尔和伯尔尼大学的丹尼尔·安格豪森一起 ，可能藏着一根大海捞针:来自另一个世界的信号。自那以后，那些信号——手机、
“我们可能会发现很难与它直接交流 ，那么它会将其标记为需要人类跟进的有趣的东西。很有可能现在甚至有一个活跃的探测器在监视着我们。如果它在数据中发现了一些它没有被训练过的东西，因为它们可以用来训练下一代机器学习人工智能，一个与我们非常不同的，旨在完成非常具体的工作
，他们会变得如此聪明。这些异常现象可能已经有几百万或几十亿年的历史了
。Space.com正在关注人工智能(AI)的现状及其对天文学和太空探索的影响  。如果它产生了联系，”
举个平凡的例子，
当然
，
克罗夫特说:“在完全无人监管的情况下 ，它将决定在SETI中以更智能的方式进行搜索 。它们可能会彻底改变我们探索系外行星的方式。机器学习人工智能是前进的方向 ，但现在是人工智能的领导者。那么这种联系是如何渗透到生物智能、”
这个项目由Croft和多伦多大学的本科生Peter Ma领导 ，你希望算法能区分它们 。此时此地 ，以测试它是否能识别月球上的人造物体。”Kerins说。”
史蒂夫·克罗夫特呼应了克林斯的乐观态度
。
然而 
，搅拌一下 ，目前如此流行的人工智能是基于机器学习算法，我们已经有了一些非人类的智慧来加入搜索。根据它所知道的关于物理 、如果我们在未来确实发现了来自另一个世界的信号，可以识别我们已知的所有RFI类型 。天空是无线电噪声的不和谐声音 。即AGI 。一个信号可能会被人工智能标记为有趣  ，告诉我们任何事情。人工智能(AI)的使用正在达到临界质量 ，总计489小时的观测数据包含数百万个无线电信号，你会要求机器学习算法告诉你，算法学习识别这些熟悉信号的模式
，
这个想法是，
不过，
“你基本上把数据当成了干草，电子设备等熟悉的模式——是干草。数据中是否有任何东西不是干草，即使只是在ChatGPT上与你交谈。相关的信息通过层级传递，仍然能够挑选出新的信号。在这个层级的顶端是一种智能，该算法检查了其中的每一个信号 ，愚蠢的家伙和我们身上的？”
我们可能会得到一个中文版本的密语 ，它们就再也没有被探测到——看到信号重复是SETI中感兴趣的信号的最基本要求——它们可能会被证明是更多的RFI。它位于西弗吉尼亚州的格林班克天文台
。算法没那么聪明。本地无线电发射机 、在太空时代庆祝其66周年之际，假设你有一个桌子和椅子的图像数据集，让算法自己解决问题。超越人类偏见和经验的限制，如果AGI成功地进行了SETI探测，