自文明产生的那一天起，人类就对地外文明产生了浓厚的兴趣。浩瀚的宇宙中是否存在和我们一样的智慧生命？它们居住在哪里？是朋友还是敌人？
从科学家首次提出搜寻宇宙中外星人发出的无线电信号至今已经过去了半个多世纪，然而我们依然一无所获。
在搜索外星文明的过程中，人们总是下意识地去寻找那些与人类拥有类似智慧、技术和交流方式的生命体。但正如著名天文学家、搜索外星文明的先驱者Jill Tarter所指出的，这种搜索方法其实是在搜寻可检测的技术标志，如无线电传输等，而非搜索外星智慧本身。
如今，科学家们开始考虑借助冉冉升起的人工智能（AI）的力量，帮助我们以从未想到的全新方式寻找外星人。
“解码”智慧
当你在脑海中勾勒外星智慧的模样时，需要谨记一点：人类并不是地球上唯一存在的智慧生物。
黑猩猩有自己的文化并会利用工具，蜘蛛可以通过蛛网处理信息，鲸类有特殊的方言，乌鸦懂得类比，海狸则是出色的“工程师”。非人类的智慧、语言、文化和技术可谓无处不在。
外星智慧可能看起来像是章鱼、蚂蚁、海豚或机器，又或者与地球上的任何事物都截然不同。我们常常设想那些具有巨大差异化的外星生命，这些想法甚至在地球上都不成立，在星际空间中也不太可能普遍存在。
如果大多数人直到现在才意识到地球上存在着非人类的智慧，那么当我们想象外星智慧的时候，必定错过了很多细节。
2018年年初，众多天文学家、神经学家、人类学家、人工智能研究者、历史学家以及其他专业人士齐聚位于美国硅谷的搜索外星文明研究所（SETI Institute），参加了一个名为“解码外星智慧”的研讨会。
创立于1984年的搜索外星文明研究所位于美国加利福尼亚州北部城市芒廷维尤，是一家以搜寻外星智慧生命为使命的民间研究机构。其目前主要的探测设施包括艾伦射电望远镜阵列，位于加州旧金山以北偏东方向大约470公里的哈特克里克射电天文台。
研讨会的发起者是著名天文学家Nathalie Cabrol，她围绕自己2016年发表的一篇名为《外星思维模式》的论文组织了此次活动。会上，她呼吁人类要建立新的搜索外星文明的路线图，并为“寻找我们不知道的生命”建立长期愿景。
在Cabrol的论文中，她同时也抛出了疑问：我们如何能够超越人类本身去搜索外星文明，并以“跳出大脑”的思维方式去想象真正不同的外星智慧。
换个思路
美国硅谷向来以“颠覆性”著称，而这种文化与搜索外星文明这一行为本身不谋而合。自上世纪90年代中期美国政府停止资助搜索外星文明计划之后，硅谷的想法、技术和资金就变得越发重要。
例如，搜索外星文明研究所的艾伦射电望远镜阵列就是以微软联合创始人Paul Allen的名字命名的，而后者为项目带来了高达2500万美元的资金。2015年，科技投资者Yuri Milner更是宣布了史无前例的“突破聆听”计划——一个为期10年、耗资1亿美元的搜索外星文明的庞大计划。
如今，搜索外星文明研究所、美国航空航天局（NASA）、英特尔、IBM以及其他合作机构都在通过一个名为“前沿发展实验室”的人工智能研发项目来解决太空科学问题。
美国国会图书馆天体生物学主席Lucianne Walkowicz在2017年的“突破性讨论”（聚焦于宇宙中生命和空间探索新思想的年度学术会议）中，为人们描述了一种基于人工智能的搜索外星文明的方法，即“信号不可知搜索”。
Walkowicz解释说，这意味着使用机器学习方法来查看没有预定类别的任何数据集，而不是将数据集群归为“自然类别”。然后，软件会告诉我们什么是异常值，而这些异常值则可能会成为额外的调查目标。
事实上，搜索外星文明的研究人员也认为人工智能确实在他们的工作中发挥了作用，因为机器学习更善于发现差异。但是，其成功与否仍取决于人类及人类所创造的人工智能如何将差异概念化。
比黏菌更聪明？
“跳出大脑”的思维方式要求我们在科学、社会和文化体系之外进行思考。但是具体要如何做呢？此前，人工智能已经被用于寻找研究人员想象中的外星无线电信号，但现在，研究人员寄希望于它能帮助我们找到那些尚未发现的东西。
搜索外星文明研究所研讨会的人工智能顾问Graham Mackintosh表示，外星人可能正在做人类无法想象的事情，它们使用的技术是如此不同，以至于我们甚至没有去寻找它。他同时提出，人工智能或许能够为我们提供先进的思维：人类可能无法让自己变得更聪明，但我们可以制造出比自身更聪明的机器。
在今年“突破性讨论”的一个主旨发言中，天体物理学家Martin Rees也表达了同样的期待，即人工智能可以帮助我们找到“超越人类的智慧，就像人类的智慧超越了黏菌一样”。
第一次接触
那么试想一下，如果有一天真的遇到了外星黏菌，我们能对其智力水平做出哪些猜测呢？
其实，搜索外星文明面临的一大挑战正在于，我们不知道生命或智慧的极限到底在哪里，因此就需要对所有可能的差异形式保持开放的态度。
在科学的历史发展中，人们极有可能忽略掉一些智慧形式，比如微生物群落、昆虫以及其他复杂系统如植物—真菌间的共生关系等等。因此，外星智慧可能出现在行星尺度的大气或地质中，或者作为天体物理现象而存在；它可能是宇宙的一个进程，又或者是我们所认为的自然的一部分。而最终，它演化成了智慧生命。
比方说，目前地球上最大的生物是上个世纪末美国林业局的科学家们发现的位于美国俄勒冈州东部蓝山山脉上的“奥氏蜜环菌”。这个奥氏蜜环菌占地达到10平方公里，寿命更是在2000~9000年之间。
虽然这种真菌可能不是大多数人所认为的智慧生命，但它确确实实提醒我们：在寻找外星生命和智慧的过程中，我们会发现很多意想不到的事情并且可能会错过一些东西。
从不同的角度思考智慧生命也意味着我们每次碰到任何没见过的东西都可能是人类与智慧生命的首次接触。这可能包括我们第一次接触到强人工智能（AGI），其类似于《2001太空漫游》中掌控整个飞船的电脑“哈尔9000”或者《星际迷航：下一代》里的人造生化机器人“数据”。
当使用机器学习来扩展对外星文明的搜寻时，我们也需要借助社会科学来帮助我们理解人类的想法会如何影响人工智能的未来，以及人工智能又将如何塑造人类未来的想法。
跨学科的未来
为了避免在搜索外星文明的过程中形成“以人为中心”的观点，我们还需要考虑如何将差异化想法编码到人工智能当中以及如何形成结果，这对于发现和识别人们还不知道的智慧生命来说至关重要。
一些已经普遍适用于人类学研究的方法可以帮助我们识别差异化的想法——这些概念可能是我们所熟悉却又似乎是不可见的，如同很多人在自然和文化、生物和技术之间的分歧。
近年来关于算法的研究解释了我们的归化思想如何塑造我们创造的技术以及我们如何使用它们。就如同微软声名狼藉的人工智能聊天机器人Tay一样，它提醒我们：人类创造的人工智能可以轻易地反映出这些想法中最糟糕的部分。
人类可能永远都无法完全停止将偏见植入寻找外星文明的搜索引擎和搜索策略中或者将它编码到人工智能中。但是，凭借科学家与社会学家跨学科的通力合作，我们依然能够批判性地思考如何将差异概念化。■