在寻找外星生命的数百年中，我们可能发现我们与有机生物的第一次接触根本没有发生
小草帽星系或NGC 7814我们有问题。 一个拥有100亿年历史的星系，应该至少有一个物种充满机会摆脱垃圾，进入恒星，填补所有壁，。 这些生物没有来找我们的事实将我们引向
费米悖论 -如果生命不是一种极为罕见的现象，那么一切在哪里？ 试图搜寻天堂以寻找智能生命的迹象的尝试失败了，这只会加剧这种悖论。 也许应该责怪星际空间的无尽深渊和狭窄的时间范围，在这些时间范围内，有能够交流的生物，彼此之间的距离足够小，无法听到。 大脑看起来就像是夜晚在广阔的海洋中掠过的小船只。 面对面的会议可能非常不寻常。
关于银河系巨大沉默的另一种解释可能是，任何尚存的智力可能与我们截然不同，发展得如此之大，以至于我们甚至无法想象其形态或行为。 结果，几乎不可能检测和识别它。 令人沮丧。
但是，在这些极端之间仍然存在机会，并且机会最大。 最后，当我们第一次见面或发现活动时，机器智能可能会出现在我们的视线中。
这个想法一点都不新。 在1940年代，数学家
约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）研究了存在非生物自我复制系统的可能性，该系统可以完全计数并且不需要头脑控制它们。 在1980年代后期，其他人通过考虑可以在太空中飞行的自主，自我复制设备所需的实际工程技术来扩展了这一概念。 这些机器可以在宇宙中旅行，并找到用于建造它们的原材料，从而为从太空接收能量或为恒星之间的人类定居提供基础设施。 翻译]。
但是，如果此类设备具有真正的人工智能，则它们显然将承担更复杂的任务。 它的目的是什么？这种机器将具有什么样的人工智能？ 与外星人机器会面可以帮助我们解决这个难题。
一种可能性是该机器在认知或分析能力方面将优于人。 由于复杂的动机或与通信带宽相关的实际障碍，这种AI将非常难以理解。 对于这样的设备，与我们的对话类似于与婴儿的对话，或者是在象形图的帮助下尝试讨论莎士比亚的收藏作品。 为处理大型数据流而优化的外星系统甚至可能无法充分降低速度，以至于我们是否会使用技术来注意我们正在尝试与之通信。
外星人AI也可能由于其机器性质而非常恐怖：某种动画的东西，由非生命部分组成，非常让人联想到由粘土或泥土制成的
魔像的经典故事。 即使这位生物外星人的外表令人震惊，他肯定也会和我们有一些相似之处。 我们可以说服自己，进化导致我们甚至可以同情的可识别的行为和意图。 人造生物将不需要遵循所有这些进化规则，这将把外星人的异化带入一个新的高度。
与外国AI举行的会议不仅会向我们展示我们可能的未来，而且也可能会成为我们世界观的有趣变化。 当16世纪的尼古拉斯·哥白尼（Nicholas Copernicus）提出地球不是宇宙的中心时[已知的日心说的第一个理论是由
萨摩斯岛的
亚里斯塔克鲁斯（Aristarchus）在公元前3世纪提出的，但是，它并没有产生这样的效果。 翻译]，他发起了一个至关重要的科学构想的发展：在宇宙尺度上，我们没有什么特别或重要的意义。 但是与外星AI的会面可以颠倒这种理解：如果我们遇到的唯一智能是人为的，那么事实证明我们还是很特别。
如果我们在宇宙之旅中确实遇到了AI，那么就整个词义而言，这可能是不合理的。 我认为我们将遇到一些专门的情报人员，他们非常有能力执行科学任务，但是在其他方面却极为有限。
地球上最近的一个例子可能是AlphaGo Master，该系统可玩围棋棋盘游戏，可从大量的人玩游戏中学习。 写作一年后，她开始击败最优秀的人类选手。 然后是该系统的下一个版本，称为AlphaGo Zero。 经过40天的培训，这种新的AI在不依靠游戏历史数据的情况下，开始比其硅祖先和任何活人玩得更好。 另一个选择AlphaZero，只花了24小时就训练并击败了训练有素的AlphaGo Zero版本以及其他同时下象棋和将
棋的程序 ，有时也称为日式象棋。 阅读对专家玩家的采访，您会发现这些机器的运行方式甚至不像人一样-他们的策略是陌生的，而且似乎不可知。
所有这些alpha都是专用机器的示例。 这样的人工智能将帮助我们在可访问性的边缘回答大量的科学问题。 Alpha系统背后的研究人员已经在讨论蛋白质折叠的奥秘-氨基酸链如何扭曲，折叠以及折叠成具有重要生物学特性的结构。 与此相关的分子定律是可以理解的，但是很难预测特定构型将变成什么。 对于某些将来的AlphaFold Zero，这似乎确实是一个挑战。
或承担现代科学的其他任务。 宇宙模拟，气候和天气预报取决于诸如重力，流体动力学和热力学等物理现象。 计算机程序将这些现象数字化，计算出数十亿次的交互和运动迭代。 但是这些计算仍然受到处理器速度和准确性的限制。 受这些单调，系统化方法的限制，具有深度和自我学习能力的AI可以比这些密集的数值模拟更好地预测。 专用机器的直觉可能能够跳过所有这些循环并“看到”概率答案，而不用困难地再现其像素化版本。 同样，专业机器的直觉可能适用于科学演绎和发现的根本过程。 所有可能性都有待探索，但结果可能非同寻常。 专用机器在扩展发现和研究的可能性方面是如此有用且具有革命性，以至于没有动力去寻找更有趣的东西。
如果我们为机器的发展开发这种方案，它就可以证明一种模式发生在整个宇宙中，并且会影响太空探索的本质。 专门的AI可以成为使生物生命穿越星际距离的理想工具：比生物学更可靠，并且不够聪明，不会引起科学家对科学家一见钟情就将其送入太空的道德问题。 数以百万计的此类研究人员进入太空似乎是必然的一步[这是尤里·米尔纳（Yuri Milner）
发起的倡议 -
突破倡议 ]。 它们可以发送到其他恒星和行星系统，并进行配置以识别这些地方最有趣的特征，从天体物理学到生命的存在。 这些机器将反映出其生物创造者的动机：也许有点好奇，也许还有其他东西。
当考虑创建功能更强大的通用AI时，专用机器探索空间的另一个重要原因是。 IION可能可以由许多较小的专业AI构建而成，而每个AI都从事一个特定的，复杂的认知任务，并且组装在一起。 这些连接可以是局部的或分散的，类似于生物神经回路的结构。 在人脸识别，自然语言，计算，税务优化方面可能会有专家。 可以想象到AI，其任务是学习如何将专门的AI结合到ION之类的东西中-诸如开发机器智能的托儿所。
AI管理人员最困难的任务是使专家团队熟悉现实世界的复杂性。 自然不在于实现固定的目标； 它充满了噪音，事故和数万亿个相互作用的零件。 例如，从胚胎形成的那一刻起，它就不断变化。 首先，这些只是在分子水平上与世界交流的少数细胞。 随着胚胎的发展，用于记录光线，声音，触觉和气味的器官（获取经验的门户）的复杂性不断增加。
简而言之，创造AI的生物改善他的最好方法就是让他及其组件探索不整洁的宇宙。 单个星球可能是复杂且信息丰富的，但是空间充满了代表数百万，数十亿，数万亿个自然试管的世界，每个试管都有其关于自然选择和机会的故事。 在恒星之间散布专业AI，使我们可以利用这些无尽的自然实验和投入。
仅通过某些人工手段，创造更好的AI的途径才能与生物进化平行。 考虑一下人脑的发育。 主过程不允许重试。 首先，干细胞迅速产生原始结构，即
神经管 ，每小时以1500万分裂的速度繁殖，并与发育中的胚胎连接。 大脑的惊人组装之后是训练-大脑会建立轮廓，并在体验创建自己独特的生命路径时将轮廓切掉。 而且，尽管我们非常灵活，能够感知和学习各种技能和知识，但作为个人，不幸的是，我们也受到基因排列的限制。 坦率地说，尽管我们可以不断学习和改变，但我们一生中很少培养出出色的新才能。
一台机器可能没有特别的限制，特别是如果它的关键部件从事太空探索时，它被设计成能够改变并变成新的东西。 更大智能的专门组件可以在不断变化的电路中出现和消失。 某些认知技能在某些情况下可能会派上用场，但可能会在其他情况下产生干扰。 换句话说，机器智能可以非常灵活，多变且快节奏。 结果，巨大的多样化AI动物园可能潜伏在太空中。
从某种意义上讲，此类AI类似于地球生命起源处的微生物机器-形成了穿越宇宙的最小智能单元，并如生物学家
Lynn Margulis所建议的那样结合在一起，从而创造出了多细胞生物，更大的生物体和心灵本身。 此外，当生物物种在无休止的自然选择或自我毁灭中长期灭绝时，此类机器可能会保留下来。
超越地球的AI可能难以识别。 就像12世纪蒙古大草原的某些居民会认为自动驾驶汽车既神奇又毫无意义一样，我们可能无法识别或解释具有十亿年历史的专用机器的存在。 相反，这些机器可能不会在寻找与我们的对话，或者通常是其他任何情报。
但是，即使使用一台专用机器进行公认的会议也会改变一切。 她将告诉我们，银河系充满了智慧，并能够提出这样的假设，即我们的未来可能包含生物存在的消失。 最重要的是，这一发现可以告诉我们，目前我们可以是唯一了解所有这些事实的自然人。 这是因为能够培养AI研究人员的生物学最有可能在比这些星际机器的生命周期更短的时间内演化或消亡，而且我们已经生活在一个拥有100亿年历史的星系中[作者表达了非常相似的想法电视连续剧星际之门宇宙/大约 翻译]。
外来AI的发现可以为我们研究空间开辟道路，并突出它。 它也可能给我们关于其创造者的本质的想法，这些创造者的本性可能是生物学形式的。 很难确切想象这个研究过程的样子。 即使是唯一的专用AI也不是单个设备，而是一大堆较小的组件，这将很难分类。 但是，想象一下，通过采访或分解，我们最终将能够解决另一个人的AI起源的奥秘。 我们可以找到存在另一种有机物种的证据，或者我们可以发现在整个开发链中只有机器。
Caleb Scharf是纽约哥伦比亚大学的天体生物学主任。 她是《太阳系外行星与天体生物学》（《太阳系外行星与天体生物学》，2009年）的作者。