Anwendung der Informationstheorie auf die Suche nach Signalen außerirdischer Zivilisationen
Wenn Sie nach Signalen fremder Zivilisationen suchen, warum üben Sie dann nicht zuerst einige Informationsübertragungssysteme, die nicht zu Menschen gehören, die auf unserem Planeten existieren? Bei Walen gibt es seit Millionen von Jahren ein globales Kommunikationssystem - länger als Homo sapiens im Allgemeinen. Die Bienen, die teilweise durch Tanzen miteinander kommunizierten, führten eine demokratische Debatte über die besten Orte, an denen sie Millionen von Jahren graben konnten, bevor die Menschen ein demokratisches politisches System entwickelten. Voller anderer Beispiele. Keiner meiner Bekannten, der danach das Kommunikationssystem anderer Tiere studierte, kam zu dem Schluss, dass diese Art dümmer war als er dachte.
Meine Kollegen und ich untersuchten die Mittel der Tierkommunikation und entwickelten einen neuen Detektortyp, einen Filter für "Kommunikationsintelligenz", der bestimmt, ob ein Signal aus dem Weltraum zu einer technologisch fortgeschrittenen Zivilisation gehört. Die meisten früheren Versuche im SETI-Projekt suchten nach Radiosendungen in einem engen Frequenzbereich oder nach schnell flackernden optischen Signalen. Nach unserem Wissen auf dem Gebiet der Astrophysik wären solche Signale eindeutig künstlich, und ihre Entdeckung würde das Vorhandensein von Technologien bedeuten, die ein Signal in interstellaren Entfernungen übertragen können. SETIs verwerfen normalerweise Breitbandfunksignale und langsame optische Impulse, deren Ursprung weniger offensichtlich ist. Obwohl diese Signale durchaus von intelligenten Kreaturen gesendet worden sein könnten, können sie aus natürlichen Quellen von Radiowellen wie interstellaren Gaswolken stammen, und wir hatten immer noch keine gute Möglichkeit, zwischen ihnen zu unterscheiden.
Einfach ausgedrückt, wir konnten bereits eine Nachricht von intelligenten Kreaturen empfangen und vernachlässigen, da sie nicht unseren Erwartungen entsprach, wie ein solches Signal aussehen sollte. Dies kann der Grund dafür sein, dass wir über 50 Jahre lang keine interstellare Kommunikation gefunden haben.
In den letzten anderthalb Jahrzehnten haben meine Kollegen und ich einen besseren Weg gefunden. Wir haben die
Informationstheorie auf Kommunikationssysteme von Menschen und Tieren angewendet, und jetzt können wir mit Sicherheit sagen, in welchem Fall bestimmte Lebewesen einander komplexe Ideen vermitteln, ohne zu wissen, was sie sagen. Wir verwenden den Begriff „Kommunikationssystem“, um nicht im Voraus zu entscheiden, ob andere Arten eine Sprache im menschlichen Sinne des Wortes haben. Komplexe Kommunikationen folgen den allgemeinen Syntaxregeln, aus denen die Existenz eines so genannten „vernünftigen Inhalts“ folgt. Wenn wir einen ausreichend großen Teil der Nachricht haben, können wir den Grad der Komplexität oder die Struktur der Regeln bewerten. In der Mathematik der Informationstheorie wird diese Struktur als "
bedingte Informationsentropie " bezeichnet und besteht aus mathematischen Verbindungen zwischen elementaren Kommunikationseinheiten wie Buchstaben und
Phonemen . In der Alltagssprache betrachten wir die Grammatik als eine solche Struktur und auf einer grundlegenderen Ebene als die Zusammenstellung von Wörtern und Sätzen aus Lauten. Und zum ersten Mal haben wir am SETI-Institut in Mountain View in Kalifornien nach solchen Strukturen in den von SETI gesammelten Daten gesucht.
Meine Kollegen Brenda McCowan, Sean Hanser von der University of California in Davis und ich beschlossen, Kreaturen zu untersuchen, die sowohl sozial komplex als auch stark von akustischer Kommunikation abhängig sind, und Tonsignale zu verwenden, die wir klassifizieren konnten. Daher waren unsere ersten drei Probanden Tümmler (Tursiops truncatus),
Eichhörnchenaffen (Saimiri sciureus) und
Buckelwale (Megaptera novaeangliae).
Ein Aspekt der menschlichen Linguistik, der sich in den frühen Studien von Wörtern, Buchstaben und Phonemen manifestiert, ist das
Zipf-Gesetz , benannt nach dem Harvard-Linguisten
George Zipf . In den englischen Texten sind die Buchstaben "e" mehr als die Buchstaben "t", die Buchstaben "t" sind mehr als die Buchstaben "a" usw. bis zum am seltensten verwendeten "q". Wenn Sie eine Liste von Buchstaben von „e“ bis „q“ mit abnehmender Häufigkeit erstellen und die Häufigkeit ihrer Verwendung in einem logarithmischen Diagramm angeben, werden diese Werte auf einer geraden Linie mit einer Neigung von 45 Grad festgelegt, dh auf einer geraden Linie mit einer Steigung von -1 [Einfach ausgedrückt, Die Verwendungshäufigkeit des n-ten Buchstabens ist umgekehrt proportional zu seiner Seriennummer n / ca. übersetzt.]. Wenn Sie dasselbe mit Text tun, der aus chinesischen Schriftzeichen besteht, erhalten Sie die gleiche Tendenz. Gleiches gilt für Buchstaben, Wörter oder Phoneme für Gespräche in Japanisch, Deutsch, Hindi und Dutzenden anderer Sprachen. Und plappern plappern gehorcht nicht Zipfs Gesetz. Seine Vorspannung ist kleiner als -1, weil es fast zufällig Geräusche macht. Wenn Sie jedoch die Sprache lernen, steigt die Tendenz allmählich an und erreicht im Alter von 24 Monaten -1.
Mathematische Linguisten behaupten, dass diese Tendenz von -1 anzeigt, dass die Folge von Lauten oder Symbolen des Schreibens genügend Komplexität enthält, um zur Sprache zu gehören. Dies ist eine notwendige, aber nicht ausreichende Bedingung - das heißt, dies ist der erste Test der Komplexität, aber kein Beweis für seine Anwesenheit. Zipf selbst glaubte, dass der Grund für diese Tendenz von -1 in einem Kompromiss liegt, den er als "Prinzip der geringsten Anstrengung" bezeichnete. Dies ist das Gleichgewicht zwischen der sendenden Person, die versucht, weniger Energie zum Senden des Signals zu verwenden, und dem Empfänger, der mehr Redundanz erhalten möchte, um sicherzustellen, dass die gesamte Nachricht empfangen wird.
Die Hauptsache bei der Anwendung der Informationstheorie ist die Isolierung von Signaleinheiten. Wenn wir beispielsweise alle Punkte und Striche aus dem Morsecode in der Grafik zeichnen, erhalten wir eine Zipf-Steigung in der Größenordnung von 0,2. Wenn wir jedoch die Folge von Punkten und Strichen - Punkt, Punkt, Strich, Strich, Punkt und Strich und längere Variationen als Elementareinheiten - nehmen, ändert sich die Vorspannung auf -1, was widerspiegelt, wie die Buchstaben des Alphabets in diesem System codiert sind. Auf diese Weise können mit Hilfe des Reverse Engineering die ursprünglichen Bedeutungseinheiten erkannt werden.
Die meisten Linguisten haben vorgeschlagen, dass das Zipf-Gesetz nur menschliche Sprachen charakterisiert. Wir haben gerne herausgefunden, dass die Pfeifen von erwachsenen Tümmlern in einem Diagramm aufgezeichnet wurden, dass sie auch dem Zipf-Gesetz entsprechen! Später, als zwei kleine Tümmler in Sea World in Kalifornien geboren wurden, nahmen wir ihre Säuglingspfeifer auf und stellten fest, dass für sie der Zipf-Hang dem für das Murmeln menschlicher Babys entsprach. Es stellt sich heraus, dass Delfinbabys murmeln und pfeifen und ihr Kommunikationssystem auf die gleiche Weise lernen, wie menschliche Babys Sprache lernen. Als die Delfine 12 Monate alt wurden, erreichte die Häufigkeit der Schallverteilung in ihrer Pfeife eine Steigung von -1.
Obwohl wir noch nicht entschlüsselt haben, was Delfine sagen, haben wir festgestellt, dass sie und Wale Kommunikationssysteme mit einer internen Komplexität haben, die sich der menschlichen Sprache nähert. Diese Komplexität macht Kommunikationsfehlertoleranz tolerant. Jede Kreatur, die Informationen austauscht, sollte dies tun können, trotz Umgebungsgeräuschen, Hindernissen und anderen Phänomenen, die die Ausbreitung des Signals stören. Die menschliche Sprache ist so strukturiert, dass sie Redundanz bietet. Grundsätzlich bestimmt diese Struktur die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Buchstabens. Wenn ich Ihnen sage, was das Wort bedeutet, können Sie davon ausgehen, dass der erste Buchstabe dieses Wortes "t" ist, da dies der beliebteste erste Buchstabe für englische Wörter ist. Ihre Vermutung wird am wahrscheinlichsten sein, aber ein wenig informativ. Wir können sagen, dass Sie die einfachste der Optionen gewählt haben. Wenn Sie beim Buchstaben „q“ stehen geblieben wären und geraten hätten, hätten Sie genauere Informationen über das Wort erhalten, das ich mir vorgestellt hatte, wenn es wirklich mit „q“ beginnt.
Lass uns weitermachen. Wenn ich sagen würde, dass ich über den zweiten Buchstaben im Wort nachdenke, dessen erster Buchstabe „q“ ist, würden Sie sofort vermuten, dass dieser Buchstabe „u“ ist. Warum? Weil Sie [der englische Leser] wissen, dass diese beiden Buchstaben auf Englisch mit einer Wahrscheinlichkeit von fast 100% vorkommen. Um die fehlenden Informationen zu erraten, haben Sie nicht nur die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Buchstaben verwendet, sondern auch die mit den beiden Buchstaben verbundene bedingte Wahrscheinlichkeit - die Wahrscheinlichkeit, dass das Wort den Buchstaben „u“ enthält, wenn bekannt ist, dass der Buchstabe „q“ bereits vorhanden ist. Unser Gehirn verwendet bedingte Wahrscheinlichkeiten, wenn es notwendig ist, Fehler bei der Übertragung von Informationen zu korrigieren - unscharfer Text auf einem Ausdruck mit einer leeren Kassette oder schlecht unterscheidbare Wörter in einem lauten Telefonanruf.
Im Englischen können bedingte Wahrscheinlichkeiten bis zu neun Wörter hintereinander angegeben werden. Wenn ein Wort fehlt, können Sie erraten, um welche Art von Wort es sich handelt. Wenn Sie zwei Wörter hintereinander verpassen, können Sie sie dennoch häufig aus dem Kontext wiederherstellen. Ein kurzes Beispiel für einen Satz ohne ein einziges Wort: "Wie fühlst du dich heute?" Es ist leicht zu erraten, dass Sie vermisst werden. Betrachten Sie nun einen Satz ohne zwei Wörter: "Wie ___ ___ Sie heute?" Es kann sein: "Wie fühlt sich Innocent heute an?" Möglicherweise gibt es andere Optionen. Je mehr Wörter fehlen, desto schwieriger ist es natürlich, sie aus dem Kontext heraus zu verstehen, und desto geringer ist ihre bedingte Wahrscheinlichkeit. Für die meisten Schriftsprachen der Menschheit verschwindet die bedingte Wahrscheinlichkeit, wenn etwa neun Wörter hintereinander fehlen. Wenn 10 Wörter fehlen, haben Sie keine Ahnung, was diese Wörter sein könnten. In der Sprache der Informationstheorie bedeutet dies, dass die Entropie des menschlichen Wortes die neunte Ordnung erreicht.
Wir fanden ähnliche bedingte Wahrscheinlichkeiten in Tierkommunikationssystemen. Zum Beispiel haben wir die Geräusche von Buckelwalen aufgenommen, die im Südosten Alaskas mit Fred Sharp von der Alaska Whale Foundation sprechen. Buckelwale sind bekannt für ihre Lieder, die normalerweise aufgenommen werden, wenn sie sich Hawaii zur Zucht nähern. In Alaska sind ihre Geräusche sehr unterschiedlich: Die Geräusche, die dazu bestimmt sind, Fische im Netz zu treiben, bestehen aus Gurgeln und sozialen Schreien, nicht aus Liedern. Wir haben diese Lautäußerungen sowohl in Gegenwart als auch in Abwesenheit von Lärm vom Boot aufgezeichnet. Wir haben berechnet, inwieweit der Ozean wie eine statische Aufladung in einer Telefonleitung funktioniert. Dann haben wir die Informationstheorie verwendet, um zu quantifizieren, wie viel Wale ihre Vokalisierung verlangsamen müssten, um fehlerfreie Nachrichten zu erhalten.
Wie erwartet verlangsamten Wale bei Lärm vom Boot die Geschwindigkeit der Vokalisierung, genau wie eine Person ein Telefongespräch bei Lärm verlangsamt. Sie verlangsamten sich jedoch nur um 3/5 des Betrags, den sie theoretisch hätten erreichen sollen, um die Übertragung von Nachrichten ohne Fehlinterpretation sicherzustellen. Wie haben sie es geschafft, eine so leichte Verlangsamung zu erreichen, wenn das Umgebungsgeräusch eindeutig mehr erforderte? Wir haben einige Zeit darüber nachgedacht und dann festgestellt, dass die Struktur der Regeln in ihrem Kommunikationssystem wahrscheinlich so ist, dass die verbleibenden zwei Fünftel des Signals wiederhergestellt werden können. Buckelwale verwendeten die bedingten Wahrscheinlichkeiten ihres Gegenworts. Sie mussten nicht die gesamte Nachricht empfangen, um die leeren Stellen ausfüllen zu können.
Wir fanden die interne Struktur in der Kommunikation von Delfinen. Der Unterschied war, dass die Delfine ungefähr 50 Hauptsignale hatten und die Buckelwale Hunderte von ihnen. Wir sammeln jetzt Informationen, um den maximalen Entropiegrad in einem Buckelwal-Kommunikationssystem zu bestimmen.
Um die Möglichkeit unseres Ansatzes zu testen, Astrophysik von vernünftigen Signalen zu trennen, gingen wir zu Beispielen aus der Radioastronomie über. Als die Astronomen Jocelyn Bell Burnel und Anthony Hewish 1967 Sternpulsare entdeckten, wurden sie "MZCH" genannt, dh "kleine grüne Männer" [LGM]. Aufgrund der klaren Periodizität dieser Radioquellen haben einige Wissenschaftler begonnen zu spekulieren, dass sie die Leuchtfeuer fortgeschrittener außerirdischer Zivilisationen sein könnten. Mit Hilfe von Simon Johnston von der Australian National Radio Astronomy Society haben wir die
Pulsarimpulse in Sails analysiert und die Zipf-Steigung von -0,3 erhalten. Dies entspricht keiner der bekannten Sprachen. Zusätzlich fanden wir praktisch keine bedingte Wahrscheinlichkeitsstruktur in den Pulsarsignalen. Tatsächlich ist heute bekannt, dass Pulsare die natürlichen Überreste von Supernovae sind. Es stellt sich heraus, dass die Informationstheorie leicht zwischen einem imaginären intelligenten Signal und einer natürlichen Quelle unterscheiden kann.
Wir analysieren jetzt Mikrowellendaten aus dem Allen Antenna Array des SETI-Instituts, das aus 42 Teleskopen besteht und im Bereich von 1 bis 10 GHz angezeigt wird. Zusätzlich zum üblichen Schmalband-Funkwellensuchschema beginnen wir, Maßnahmen aus der Informationstheorie anzuwenden. Wenn wir beispielsweise Signale finden, die dem Zipf-Gesetz entsprechen, wird dies uns dazu inspirieren, weiter zu arbeiten und nach der syntaktischen Struktur in den Signalen zu suchen, um die Komplexität einer potenziellen Nachricht zu bestimmen.
Um Wissen zu übertragen, muss selbst eine sehr fortgeschrittene außerirdische Zivilisation die Regeln der Informationstheorie befolgen. Obwohl wir eine solche Nachricht wahrscheinlich aufgrund des Fehlens gemeinsamer Symbole nicht entschlüsseln können (wir haben das gleiche Problem mit Buckelwalen), können wir uns ein Bild von der Komplexität ihres Kommunikationssystems machen - und folglich von Denkprozessen. Wenn zum Beispiel die bedingten Wahrscheinlichkeiten des in SETI gefundenen Signals von der 20. Ordnung sind, bedeutet dies nicht nur die künstliche Natur des Signals, sondern auch die enorme Komplexität der Sprache im Vergleich zu jeder terrestrischen. Wir werden ein quantitatives Maß für die Komplexität von Denkprozessen haben, die Informationen an außerirdische Wesen übertragen.
Lawrence Doyle ist Direktor des Instituts für Metaphysik der Physik am Principle College, pc. Illinois und Organisator der Quantum Astrophysics Group bei SETI. Er war Mitglied der Kepler-Mission bei der NASA und leitete das Team, das den ersten Planeten mit mehreren Umlaufbahnen entdeckte (Spitzname Tatooine).