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如果說(shuō)某一流行語(yǔ)正以狂風(fēng)驟雨之勢(shì)席卷各行各業(yè)，那必然少不了“人工智能”。但它究竟還是在角落里小范圍流行，還是已經(jīng)獲得了廣泛的認(rèn)可、聲勢(shì)浩大呢?

普華永道的數(shù)據(jù)顯示，到2030年，人工智能將影響全球15.7萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)。同時(shí)，埃森哲聲稱(chēng)，“到2035年，人工智能可以使發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率翻番。”

多年來(lái)，“人工智能”一詞已經(jīng)和許多事物聯(lián)系在一起了。Siri、Alexa、機(jī)器人、編碼、銀行業(yè)、電子商務(wù)、甚至長(zhǎng)生不死。這些只是一部分。這些例子已經(jīng)彰顯人類(lèi)想象力的廣度和寬度。然而，有一個(gè)領(lǐng)域相對(duì)來(lái)說(shuō)未被探索卻同樣令人興奮：人工智能與天文學(xué)。

看看這些例子：在日本，科學(xué)家們正在開(kāi)發(fā)一種人工智能工具來(lái)預(yù)測(cè)宇宙的結(jié)構(gòu)。還有的科學(xué)家們正在使用“智能”AI驅(qū)動(dòng)望遠(yuǎn)鏡對(duì)太空中的物體進(jìn)行分類(lèi)，從而幫助物理學(xué)家編寫(xiě)和檢驗(yàn)假設(shè)。

美國(guó)宇航局(NASA)的詹姆斯韋伯太空望遠(yuǎn)鏡，不久將能讓使用者看到宇宙大爆炸后兩億年形成的星系。一批天文學(xué)家首次在一項(xiàng)星系合并研究中使用人工智能，來(lái)確認(rèn)星系合并導(dǎo)致了恒星爆發(fā)。

越來(lái)越多的天文學(xué)家正將人工智能作為一種強(qiáng)大的探索工具，提供豐富而復(fù)雜的數(shù)據(jù)、分類(lèi)星系、篩選數(shù)據(jù)以獲取信號(hào)、發(fā)現(xiàn)脈沖星、識(shí)別不尋常的系外行星等。在這個(gè)全新的世界里，有無(wú)數(shù)未經(jīng)探索的應(yīng)用正在被試驗(yàn)，也由此產(chǎn)生了一系列人工智能天文工具，它還有個(gè)更好的名字——“人工智能天文學(xué)家”。

本文就將討論一個(gè)顛覆性的人工智能程序——Morpheus。它由加州大學(xué)圣克魯茲分校的研究人員開(kāi)發(fā)，可以分析天文圖像數(shù)據(jù)，對(duì)星系和恒星分類(lèi)，精度堪比外科手術(shù)。讓我們一起進(jìn)入玄妙的宇宙空間吧!

天文學(xué)中的人工智能：一個(gè)新的(空間)世界秩序

正如知名天體物理學(xué)家，校際天文學(xué)中心主任索馬克·雷喬杜里(SomakRaychaudhury)所說(shuō)：“科學(xué)的兩個(gè)主要分支之一——天文學(xué)，正廣泛使用人工智能。”

在探討細(xì)節(jié)之前，我們應(yīng)該先了解一下為什么需要優(yōu)先自動(dòng)化天文學(xué)相關(guān)工作。Carlo Enrico Petrillo是專(zhuān)業(yè)天文學(xué)家，他談到了篩選兆字節(jié)和兆字節(jié)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。他說(shuō)：“看星系圖像是我們工作中最浪漫的部分。問(wèn)題十分明顯。”

同樣，Morpheus的開(kāi)發(fā)人員之一，圣克魯斯大學(xué)的天文學(xué)和天體物理學(xué)教授布蘭特·羅伯森(Brant Robertson)解釋說(shuō)：“有些事情是我們?nèi)祟?lèi)無(wú)法做到的。未來(lái)幾年內(nèi)，大型天文測(cè)量項(xiàng)目將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，必須找到使用計(jì)算機(jī)來(lái)處理這些數(shù)據(jù)的方法。”

正是這一核心思想催生了Morpheus項(xiàng)目。該項(xiàng)目花費(fèi)了大約兩年的時(shí)間才得以實(shí)現(xiàn)。如果人類(lèi)天文學(xué)家要完成對(duì)空間物體進(jìn)行分類(lèi)的任務(wù)，他們將花費(fèi)億萬(wàn)年。

但借助Morpheus這樣的AI軟件，不到一秒鐘就可以非常精確地“捕捉”物體并收集有關(guān)星系演化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。通俗來(lái)說(shuō)，可以了解宇宙未知空間的深度，并觀察很久以前在遙遠(yuǎn)星系中存在過(guò)的物體。美國(guó)星球大戰(zhàn)計(jì)劃馬上又有參考資料了。

就此項(xiàng)目的投入的精力和研究而言，你會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)程序員將NASA哈勃太空望遠(yuǎn)鏡拍攝的10000個(gè)星系圖像作為彈藥，通過(guò)拓展來(lái)更好地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)和算法。

此外，大規(guī)模的調(diào)查，如傳統(tǒng)的空間和時(shí)間調(diào)查(LSST)將與該計(jì)劃結(jié)合使用，以了解星系的形成和演化。

為了讓你了解“LSST能達(dá)到什么樣的效果”，科學(xué)家們宣稱(chēng)，它能用32億像素的相機(jī)每晚拍攝800多張全景圖像，每周兩次記錄整個(gè)可見(jiàn)的天空。這種CCD成像相機(jī)每晚能產(chǎn)生10兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。想找到那些自愿篩選這些數(shù)據(jù)的天文學(xué)家，我只能說(shuō)祝你好運(yùn)——這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。

“深度學(xué)習(xí)”框架如何驅(qū)動(dòng)Morpheus

圖源：https://arxiv.org/pdf/1906.11248.pdf

“到2020年初，預(yù)計(jì)數(shù)字宇宙將包含44澤字節(jié)數(shù)據(jù)。到2025年，全球每24小時(shí)將創(chuàng)建約463艾字節(jié)。”

首先，“深度學(xué)習(xí)”是什么?簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，“深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集之一，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法受人腦啟發(fā)，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)。” 如果做個(gè)類(lèi)比，可以將深度學(xué)習(xí)視為通過(guò)重復(fù)與人類(lèi)學(xué)習(xí)獲取經(jīng)驗(yàn)的相同任務(wù)來(lái)“學(xué)習(xí)”的機(jī)器。通常，每次軟件使用深度學(xué)習(xí)算法時(shí)，都會(huì)不斷進(jìn)行小迭代以?xún)?yōu)化結(jié)果。

同樣，該程序利用深度學(xué)習(xí)并應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，根據(jù)望遠(yuǎn)鏡輸出的原始數(shù)據(jù)對(duì)物體進(jìn)行分類(lèi)。此外，它還支持逐像素分類(lèi)，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)空間對(duì)象的語(yǔ)義分割，而不管它們的形狀是圓盤(pán)、球體還是不規(guī)則大小。歷史表明，星系的形態(tài)可以讓天文學(xué)家了解星系是如何形成的，以及它們是如何隨時(shí)間演化的。

簡(jiǎn)而言之，科學(xué)家可以提取諸如語(yǔ)音和圖像識(shí)別等方便的應(yīng)用程序，從而逐像素地跟蹤星系。

Morpheus在天文世界中的實(shí)際應(yīng)用

布蘭特·羅伯遜說(shuō)：“對(duì)于其他模型，你必須知道有那處存在某種物體，然后給模型一張圖像，它會(huì)立刻對(duì)整個(gè)星系進(jìn)行分類(lèi)。Morpheus逐像素地為你探索星系，因此它可以處理非常復(fù)雜的圖像，例如圓盤(pán)星系旁邊的球狀星系團(tuán)。對(duì)于中心凸起的圓盤(pán)星系，它將分別對(duì)凸起進(jìn)行分類(lèi)。所以非常強(qiáng)大。”

下面是Morpheus的工作步驟：

• 第一步：在加州大學(xué)洛杉磯分校的勒克斯超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，處理天空中某個(gè)特定區(qū)域的圖像。
• 第二步：生成一組新的特定區(qū)域圖像，并根據(jù)對(duì)象的形態(tài)對(duì)它們進(jìn)行顏色編碼。
• 第三步：這些圖像清楚地幫助我們識(shí)別恒星和不同類(lèi)型的星系。
• 最終結(jié)果：獲得對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行逐像素的奇異性分析。

Morpheus的優(yōu)勢(shì)：360度法

“當(dāng)天文學(xué)專(zhuān)家就星系分類(lèi)達(dá)成一致時(shí)，Morpheus識(shí)別不同天體類(lèi)別的準(zhǔn)確率達(dá)到了82%至98%。”

• 為有抱負(fù)的天體物理學(xué)家提供了無(wú)限的深度學(xué)習(xí)空間：布蘭特·羅伯遜(Brant Robertson)和瑞安·豪森(Ryan Hausen)教授將首次公開(kāi)發(fā)布Morpheus代碼，并提供在線演示，這是一系列實(shí)驗(yàn)的首次嘗試。另外，根據(jù)他們的研究論文，使用Morpheus深度學(xué)習(xí)框架的教程已經(jīng)創(chuàng)建并作為Jupyter筆記本公開(kāi)發(fā)布。這是模型的交互式可視化。

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來(lái)自哈勃太空望遠(yuǎn)鏡的大圓盤(pán)星系的圖像 | 圖源：news.ucsc.edu

在顆粒對(duì)比中，同一區(qū)域的Morpheus形態(tài)分類(lèi)。| 圖源：phys

• 提供天文物體的顆粒檢測(cè)和形態(tài)分類(lèi)——這實(shí)際上是聞所未聞的，也是不可能人為實(shí)現(xiàn)的。實(shí)際上，該模型能夠恢復(fù)用于訓(xùn)練模型的調(diào)查數(shù)據(jù)中存在的超過(guò)98%的星系。
• 自動(dòng)發(fā)現(xiàn)星系并處理復(fù)雜圖像而無(wú)人為干擾，從而實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的像素級(jí)分類(lèi)。
• ·提供全面了解星系變革的機(jī)會(huì)，且沒(méi)有諸如人為偏見(jiàn)或錯(cuò)誤之類(lèi)的障礙。無(wú)論是了解星系隨時(shí)間演變的方式，還是了解未來(lái)發(fā)展方向，這個(gè)AI賦能的程序都是我們了解純凈星系形成的最佳機(jī)會(huì)。
• 消除了對(duì)源進(jìn)行假陽(yáng)性鑒定的可能，這本是天文學(xué)領(lǐng)域的普遍現(xiàn)象。
• 增加易用性：通過(guò)靈活圖像傳輸系統(tǒng)(FITS)，支持天文數(shù)據(jù)常用數(shù)字格式的圖像，你可以告別轉(zhuǎn)換望遠(yuǎn)鏡圖像和數(shù)據(jù)，享受順暢的體驗(yàn)。

即使用古老的計(jì)算機(jī)處理器，AI重力透鏡也能夠在20分鐘內(nèi)檢查21789張圖像。

根據(jù)美國(guó)宇航局的一份新聞稿：“新發(fā)現(xiàn)的開(kāi)普勒90i是一顆炙熱的巖石行星，每14.4天繞其恒星運(yùn)行一次——這是通過(guò)谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)的。”

顯然，人工智能在天體物理學(xué)中的應(yīng)用提供了“天文”的回報(bào)，重新定義了天體科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新，揭開(kāi)了宇宙深處最大的一些謎團(tuán)。布蘭特·羅伯遜強(qiáng)調(diào)人工智能和天體物理學(xué)迎來(lái)了有益的集體高潮，他說(shuō)：“天文學(xué)正處于一場(chǎng)新的數(shù)據(jù)革命的尖端”，沒(méi)有更合適的總結(jié)了。

隨著天文學(xué)家們開(kāi)始用人工智能來(lái)發(fā)現(xiàn)星系，他們不在需要費(fèi)心費(fèi)力去探測(cè)、分類(lèi)、解碼空間物體，或者尋找新的行星。在21世紀(jì)，人工智能超級(jí)望遠(yuǎn)鏡可以減少他們的工作。

此外，觀星者們也在慶祝，人工智能儀器為他們重新探索超乎想象的世界提供了可能性。埃隆·馬斯克會(huì)如何評(píng)價(jià)此事呢?

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