还在人工观测星空？你OUT了，自动化望远镜将改变天文学( 二 )

诺德思考添加了“机器学习”技术后，这个系统会是什么样子。 “机器学习”算法能够用于生成观察宇宙的最佳实验配备——例如如何分配光纤以观察不同波长的光——从而计算暗能量状态方程。然后，可以根据这些参数将模拟望远镜替换为实际望远镜，而这又为模拟提供新数据。模拟将根据新收到的数据进行更新，并自动指向。从理论上讲，一旦模拟宇宙和真实宇宙？？？？，天文学家就可以看看模拟给出的暗能量状态方程的结果。

诺德提议了这样一个实验，叫做“自动宇宙学实验” ，英文简称：ACE ，用于2019年由美国阿贡国家实验室组建的科学市政厅人工智能。这样一个系统，自主产生关于宇宙在模拟中的状态的假设，然后通过实时选择观测目标，来测试这些假设，他为此潜力感到兴奋。把人类的影响抛开，这样一个系统可能会发现的新天体或关于宇宙的真相，而这些真相，也许曾因为人类的偏见或错误干预，导致错过它们。例如，有一种众所周知的人类固有通病，被称为“Malmquist”偏见，它主要是说：人类更倾向于观测某些更明亮的物体（比如星系），这导致了观测范围不全面。也许自动化系统可以避免这种情况。

尽管这样一个完全自动化的实验，是算法生成的虚拟领域，但它建立在人工智能和天文学之间越来越多的协同增效的基础上。人工智能可以对天空中的物体（如遥远的星系和超新星）的图像进行整理，对观测结果预先进行分类，以便天文学家能够很容易挑选出，仅与其工作相关的部分图像。科研人员已经使用“机器学习”技术，来预测一些宇宙的物理参数，并降低天空图像中的干扰。普林斯顿大学的Elahesadat.纳吉布领导的一个科学家团队，设计了一种方法，即:使用“机器学习”技术，来安排即将到来的大口径全景巡天望远镜的观测，类似于诺德的自主运行望远镜的构想。

“机器学习”技术的大比重参与，带来了一些独特的挑战。 “算法”被认为是“黑匣子”；很难准确了解它们在做什么、以及为什么这样做。约书亚·皮克是美国空间望远镜研究所的副天文学家，他对美国科技博客网站Gizmodo解释说：“仅仅是选择要观察的物体时，就会产生偏向，人工智能非常善于利用这一点，甚至会犯下潜在的有害错误。人们对这些系统，抱持有很多可以理解的怀疑。 ”也许最大的挑战，只是找出如何在算法上最好地表达宇宙——这需要找到有专业知识的人。

人类永远不会停止仰望星空，因为，完全了解我们的宇宙，是深刻在人类本性里的一个最终目标。但随着望远镜获取庞大的数据量，随着科学家们继续为宇宙最深的问题而困扰，我们显然需要一些帮助，需要一些来自思考方式与人类稍有不同的东西的帮助。
BY:RyanF.Mandelbaum
FY:椒椒
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