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当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙

  还记得当年轰动全世界的人工智能AlphaGo大战围棋大师李世石和柯洁吗?这是人类与机器的世纪大战,最终以人类惨败结局。


当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙


  经过多年开发,人工智能日益强大,在这场世纪大战中我们也看见了在一些方面人工智能已经超过人类。假如我们以正确的方式使用人工智能,我们或许可以利用它们的优势去完成一些我们无法或者不便完成的工作,从而促进科学、科技、社会等等的发展。


  Morpheus就是这样的一个人工智能。它由美国加州大学圣安科鲁兹分校的研究者开发,是一款以深度学习为框架,能对天文图像内的天体进行像素级形态分类、筛选和分析的人工智能程序。


当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙


  随着天文学家们越来越深入地研究宇宙,他们每年要进行的观测量越来越大,产生的数据量也是极其庞大,达到万亿量级。假如天文学家们使用人工的方式一点点筛选出他们需要的数据再用人眼去辨认和区分,这样的工作将会耗费大量的经历和时间,从而耽误更加有意义的科学研究。他们也曾经为此想过办法,比如开设公益网站,发动天文业余爱好者的力量帮助他们人工地完成天文图像内星体的初步筛选工作,比如GalaxyZoo这样的网站。但是志愿者的积极性不高,产量很低,且受专业知识限制,这些志愿者处理的质量也不高。


当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙


  这时Morpheus横空出世,将天文学家们从繁琐而低效的初步筛选和分析中解放出来。开发者利用深度学习技术,先使用大量的天文图像对Morpheus进行“训练”,即将这些天文图像输入到Morpheus中,然后把人工已经分析出的分类筛选结果也输入给Morpheus,经过大量的这样输入和输出结果的对应的训练,Morpheus就能够不断优化自己的算法,当Morpheus处理新的天文图像的时候它就能够已一定的精确度对图像中的天体进行分类和筛选。


当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙


  就像老师教学生做数学题一样,最开始老师给学生出题,学生还不会做,老师先给学生讲解答案,经过大量题目的训练,学生慢慢掌握规律,最后在考试的时候就能够以一定准确度给出答案。也跟学生学习当中题目训练得越多,题目选得越好,最后越有可能考高分一样,给人工智能进行的“训练”量越大,使用的数据越有效,它最后能得到的结果就越精确。


  为了达到这样高而且有效的训练量,开发者们利用了2015年的一项对哈勃望远镜拍下的10000张深空天体的图像进行人工分类筛选的数据,使用这些数据对Morpheus进行训练。训练过后将它应用于分析一个名为哈勃遗产领域的数据库中的数据,对它进行进一步训练,并为它判断出的错误结果进行矫正从而进一步优化它的算法。


当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙


  现在的Morpheus在处理过图片之后,都会产生一组新的图片,这些图片中,所有的天体比如恒星和各类的星系都会从背景中分离出来,并被标记出来归好类,并且自动给出这次这次筛选的可信度。


  由于Morpheus采用了像素级的归类技术,它不像之前开发出来的天文人工智能那样得事先告知运算系统要分析的是一个星系,需要先人工把星系从图片里裁剪出来然后再分析,而是能够直接从图像里面一个像素一个像素地找到目标并直接分析,连人眼都很难发现的目标也不放过。


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  拥有了这样先进的人工智能,天文学家们如鱼得水。他们可以把繁琐的星系、恒星分离和筛选的工作直接交给这把利器,把更多精力放在对所得数据的处理分析和与构建的理论模型的验证上,极大地促进了天文科学研究的发展。


  也许还有很大的一部分人还在抵触人工智能的发展,担心人工智能发展得过于先进会危害人类。但是越来越多的事实证明,假如我们能够把控好使用人工智能的方向和发展人工智能的方向,我们就不仅能够避免人工智能造反的可能性,还能利用人工智能为我们造福,为我们人类社会的发展和进步做出贡献。


当AlphaGo还在玩围棋的时候,它已经被用于探索宇宙


毕竟人工智能,也是人造的。




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