天文学家在20世纪90年代初首次发现了太阳系以外的行星。自那时以来，科学家们已经识别出3400颗这样的系外行星。现在，他们希望确定哪些行星可能存在外星生命。但研究人员有时会花费数天甚至数周来分析一颗系外行星。詹姆斯·韦伯太空望远镜等新仪器将于2018年发射，届时将提供海量信息，以至于科学家无法手动处理。这种数据积压将减缓甚至可能阻止新的发现。因此，伦敦大学学院的研究人员创建了RobERt，这是一种人工智能，可以比人类快得多地扫描深空数据，寻找宜居行星的迹象。
其原理是这样的：行星反射附近恒星的微小比例的光。当光线穿过大气层时，其中的各种气体要么吸收光线，要么在特定波长下让光线通过。地球上的科学家可以利用这种光谱来确定行星大气的成分，进而确定它是否能够支持生命——无论是外星生命，还是未来可能的人类探索者。
RobERt——意为“机器人系外行星识别”——可以在几秒钟内分析一颗系外行星的光谱。其核心智能来自于深度信念网络（DBN），其工作原理与我们认为的人类大脑运作方式相似：它通过多层硅“神经元”过滤数据，每一层都进一步完善结果，直到系统得出它认为正确的答案——在RobERt的情况下，即给定光谱中存在哪些气体。
与人脑一样，DBN通过试错来学习。因此，为了训练RobERt，UCL的研究人员向它展示了超过85,000个模拟光谱。UCL团队的首席研究员Ingo Waldmann表示，最终，RobERt在99.7%的时间里都能正确识别气体混合物，即使研究人员故意用不完整或有噪声的数据集来挑战它。
寻找新的宜居行星只是开始。RobERt快速的数据分析还可以帮助科学家更深入地理解太阳系——包括我们自己的太阳系——最初是如何形成的。“我们才刚刚开始理解行星形成，”Waldmann说。“我们只能通过研究许多其他太阳系的例子来做到这一点。”RobERt将增加我们已知的太阳系名单，充当一种“盒子里的理论天文学家”——UCL团队可以将其出口给太空机构，用RobERt积累的经验来核对他们的系外行星观测。“那么也许，如果我们够幸运，我们会找到一颗小的、宜居的行星，”Waldmann说。“我们需要运气，但这终将到来。”
本文最初发表于2016年11月/12月出版的《大众科学》杂志，标题为“人工智能将找到外星生命”。
