إذا نجح البحث عن ذكاء خارج الأرض (SETI)، فقد نحتاج إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي (AI) لفهم ما يقوله الفضائيون، وربما الرد عليهم.
في الثقافة الشعبية، اعتدنا على الفضائيين الذين يتحدثون الإنجليزية، أو أن يتم فهمهم على الفور بمساعدة مترجم عالمي يبدو سحريًا. في الحياة الحقيقية، قد لا يكون الأمر بهذه السهولة.
النظر في المشاكل المحتملة. الأول هو أن أي كائنات فضائية محتملة نواجهها لن تتحدث لغة بشرية. أما السبب الثاني فهو الافتقار إلى المعرفة حول ثقافة الكائنات الفضائية أو علم اجتماعها – فحتى لو تمكنا من الترجمة، فقد لا نفهم مدى أهميتها بالنسبة للمحك الثقافي الخاص بهم.
يعتقد إيمون كيرينز، عالم الفيزياء الفلكية من مركز بنك جودريل للفيزياء الفلكية بجامعة مانشستر بالمملكة المتحدة، أن الكائنات الفضائية نفسها قد تدرك هذه القيود وتختار القيام ببعض الأعباء الثقيلة نيابةً عنا من خلال جعل رسالتها بسيطة قدر الإمكان.
وقال كيرينز في مقابلة عبر تطبيق Zoom: “قد يأمل المرء أن يحاول الفضائيون الذين يرغبون في إقامة اتصال جعل إشاراتهم مفهومة عالميًا قدر الإمكان”. “ربما يكون شيئًا أساسيًا مثل التسلسل الرياضي، وهذا بالفعل ينقل الرسالة الوحيدة التي ربما كانوا يأملون في إرسالها في المقام الأول، وهي أننا هنا، ولست وحدك.”
متعلق ب: هل يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على حياة غريبة بشكل أسرع من البشر، وهل سيخبرنا بذلك؟
في الواقع، إمكانية تلقي معلومات رياضية يمكن التعرف عليها – باي، مجموعة من الأعداد الأولية المتسلسلة (كما كان الحال في رواية “الاتصال” لكارل ساجان) – تم أخذها بعين الاعتبار في SETI منذ عقود، ولكنها ليست الرسالة الوحيدة الممكنة التي قد نتلقاها. قد تكون الإشارات الأخرى أكثر تعقيدًا في تصميمها، وتحاول نقل مفاهيم أكثر تعقيدًا، وهنا نصل إلى المشكلة رقم ثلاثة: تلك اللغة الغريبة يمكن أن تكون أكثر تعقيدًا من التواصل البشري.
هذا هو المكان الذي سنحتاج فيه إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي، ولكن لفهم كيفية القيام بذلك، يجب علينا أولاً أن نتعمق في التفاصيل الكامنة وراء بنية اللغة.
نظرية المعلومات
عندما نتحدث عن كون الإشارة أو الرسالة معقدة، فإننا لا نعني أن الكائنات الفضائية ستتحدث بالضرورة عن أمور معقدة. بل يشير بالأحرى إلى التعقيد الكامن وراء بنية رسالتهم ولغتهم. ويطلق اللغويون على هذه النظرية اسم “نظرية المعلومات”، التي طورها عالم التشفير وعالم الرياضيات كلود شانون الذي عمل في مختبرات بيل في نيوجيرسي في أواخر الأربعينيات من القرن الماضي، وقام بتوسيع نطاقها عالم اللغويات جورج زيف من جامعة هارفارد.
نظرية المعلومات هي وسيلة لتقطير محتوى المعلومات لأي اتصال معين. أدرك شانون أن أي نوع من وسائل نقل المعلومات – سواء كانت اللغة البشرية، أو الزفير الكيميائي للنباتات لجذب الحيوانات المفترسة لأكل اليرقات على أوراقها، أو نقل البيانات عبر كابل الألياف الضوئية – يمكن تقسيمها إلى وحدات منفصلة، أو أجزاء. . وهي تشبه “كميات” الاتصال، مثل حروف الأبجدية أو ذخيرة صفارات الدلفين.
في اللغة، لا يمكن لهذه البتات أن تسير بأي ترتيب. هناك بناء جملة يصف القواعد النحوية التي تملي كيفية ترتيب البتات. على سبيل المثال: في اللغة الإنجليزية، دائمًا ما يتبع الحرف “q” في بداية الكلمة الحرف “u”، ومن ثم يمكن أن يتبع الحرف “u” عدد محدود من الحروف، وهكذا. لنفترض الآن أن هناك فجوة — ‘qu—–k’. نحن نعلم من بناء الجملة أنه لا يوجد سوى عدد قليل من مجموعات الحروف التي يمكن أن تملأ الفجوة – “ac” (quack)، و”ar” (كوارك)، و”ic” (سريع) وir (quirk). ولكن، إذا كانت الكلمة جزءًا من جملة — ‘The duck ذهبت qu––k’، فمن خلال السياق نعرف أن الحروف المفقودة هي ‘ac’.
ومن خلال معرفة القواعد، أو بناء الجملة، يمكننا ملء الفراغات. المبلغ المفقود الذي لا يزال يسمح لنا بإكمال كلمة الجملة يسمى “إنتروبيا شانون”، وبفضل تعقيدها، تتمتع اللغات البشرية بأعلى إنتروبيا شانون من أي شكل معروف من أشكال التواصل الطبيعي على هذا الكوكب.
وفي الوقت نفسه، كان زيف قادرًا على تحديد هذه المبادئ الأساسية لنظرية شانون المعلوماتية. في أي اتصال، ستظهر بعض الوحدات الصغيرة، هذه البتات الأساسية، أكثر من غيرها. على سبيل المثال، في اللغة البشرية، تظهر الحروف مثل ae وo وt وr أكثر بكثير من q أو z. عند رسمها على رسم بياني بالوحدات الأكثر شيوعًا أولاً (على المحور السيني، معدل حدوثها على المحور الصادي)، تنتج جميع اللغات البشرية ميلًا بتدرج قدره -1. وعلى الطرف الآخر، ينتج عن الثرثرة العشوائية للطفل خط أفقي على الرسم البياني، مع احتمالية متساوية لجميع الأصوات. كلما كان التواصل أكثر تعقيدًا – عندما ينمو الطفل إلى طفل صغير ويبدأ في التحدث، على سبيل المثال – كلما زاد تقارب المنحدر عند التدرج -1.
على سبيل المثال، فإن نقل أرقام pi سيحمل الآن ميلًا -1. لذا بدلًا من البحث عن البصمات التقنية، وهي الإشارات المولدة تكنولوجيًا والتي يمكن أن تميز حضارات متقدمة أخرى خارج كوكب الأرض، يعتقد بعض الباحثين أن مشروع SETI يجب أن يبحث على وجه التحديد عن إشارات ذات ميل -1، بغض النظر عما إذا كانت تبدو مصطنعة أم لا، والآلة- يمكن تكوين خوارزميات التعلم التي تقوم بفحص كل جزء من البيانات التي تم جمعها بواسطة التلسكوبات الراديوية بعناية لتحليل كل إشارة محتملة لتحديد ما إذا كانت الإشارة تلتزم بقانون Zipf.
أبعد من ذلك، يمكن أن يكون لاتصالات الكائنات الفضائية إنتروبيا شانون أعلى من اللغة البشرية، وإذا كانت أعلى بكثير، فقد تجعل لغتهم صعبة للغاية على البشر فهمها.
ولكن ربما ليس بالنسبة للذكاء الاصطناعي. وبالفعل، يتم اختبار الذكاء الاصطناعي في محاولة لفهم التواصل من نوع غير بشري. إذا تمكن من اجتياز هذا الاختبار، فربما يكون الذكاء الاصطناعي جاهزًا للتعامل مع أي رسائل فضائية في المستقبل.
تفسير اتصالات الدلفين
تعد دينيس هيرزينج، مديرة الأبحاث في مشروع Wild Dolphin في جوبيتر بولاية فلوريدا، واحدة من أبرز الخبراء في العالم في محاولة فهم ما تقوله الدلافين لبعضها البعض. كان هيرزينج يسبح مع الدلافين ويدرس اتصالاتها منذ أربعة عقود، وقد أدخل الآن الذكاء الاصطناعي في هذا المزيج.
وقال هيرزينج لموقع Space.com: “لدينا طريقتان ننظر من خلالهما إلى التواصل مع الدلافين، وكلاهما يستخدم الذكاء الاصطناعي”.
إحدى الطرق هي الاستماع إلى تسجيلات الصفارات والنباح المختلفة التي تشكل التواصل بين الدلافين. على وجه الخصوص، تستطيع خوارزمية التعلم الآلي أخذ مقتطف من محادثة الدلافين وتقسيم هذا الاتصال إلى وحدات منفصلة على مخطط طيفي (رسم بياني للأصوات منظمة حسب التردد)، تمامًا كما وصف شانون وزيف، ثم تقوم بتسمية كل منها وحدة فريدة بحرف. وتصبح هذه الأشياء مشابهة للكلمات أو الحروف، ويبحث هيرزينج في الطرق المختلفة التي تجمعها، أو بعبارة أخرى درجة ترتيبها وبنيتها.
وقال هيرزينج: “لقد حددنا الآن 24 وحدة صوتية صغيرة تتحد مرة أخرى ضمن مخطط طيفي”. “لذلك قد يكون لديك صافرة لأعلى “A” متبوعة بصافرة منخفضة “B”، وما إلى ذلك، وهذا يخلق رمزًا رمزيًا لتسلسل الصوت.”
تصبح خوارزمية التعلم الآلي قادرة بعد ذلك على تحليل التسجيلات الصوتية بعمق، والبحث عن الحالات التي يتكرر فيها هذا الرمز الرمزي.
قال هيرزينج: “نحن نبحث عن تسلسلات مثيرة للاهتمام ومتكررة إلى حد ما”. “تبحث الخوارزميات بعد ذلك عن الاستبدالات والحذف في التسلسلات، لذلك قد يكون لديك نفس الرمز الرمزي ولكن صافرة صغيرة مختلفة. هذه خوارزمية تعليمية مهمة جدًا.”
يمكن أن يكون هذا الاختلاف البسيط لأنه يشتمل على صافرة توقيع الدلافين (كل دولفين لديه صافرة توقيع فريدة خاصة به، وهو نوع من المعرفات مثل الأسماء البشرية) أو لأن السياق مختلف.
كل هذا يتماشى بقوة مع نظرية المعلومات لشانون، كما أن هيرزينج مهتم أيضًا بقانون زيف ومدى تكرار اتصالات الدلافين لهذا المنحدر -1.
وقال هيرزينج: “نحن نبحث عن هياكل شبيهة باللغة، لأن كل لغة لها بنية وقواعد نحوية تتبع القواعد”. “نحن نبحث على وجه التحديد عن احتمالات البيانات المعاد تجميعها، هل وحداتنا الصغيرة من الصوت موجودة بمفردها فقط، أم أن بعضها يتحد مع صوت آخر؟”
كان فريق هيرزينج يبحث عن وحدات كبيرة، وهي الحالات التي تتواجد فيها وحدتان معًا بشكل متكرر، مما قد يدل على عبارة معينة. وفي الآونة الأخيرة، كانوا يبحثون أيضًا عن أشكال ثلاثية الأبعاد – حيث تظهر ثلاث وحدات بالترتيب بانتظام – مما يعني ضمنًا قدرًا أكبر من التعقيد.
البحث عن المعنى
هذه هي بالضبط الطريقة التي يبدأ بها الذكاء الاصطناعي في تحليل رسالة حقيقية مضمنة في إشارة SETI. إذا كان التواصل مع الكائنات الفضائية أكثر تعقيدًا من حيث البنية والتركيب من اللغات البشرية، فهذا يخبرنا شيئًا عنها؛ ربما لأن جنسهم أقدم من جنسنا، مما منحهم الوقت الكافي لتطور اتصالاتهم.
ومع ذلك، ما زلنا لا نعرف سياق ما يقولونه لنا في الرسالة. يعد هذا أحد التحديات حاليًا في فهم تواصل الدلافين. لدى هيرزينج لقطات فيديو لحجيرات الدلافين لمعرفة ما كانت تفعله عندما اكتشف الذكاء الاصطناعي نطقًا متكررًا لرمز رمزي، مما يسمح لهيرزينج بمحاولة استنتاج سياق الأصوات.
“ولكن إذا كنت تتعامل مع إشارات الراديو، فكيف يمكنك معرفة سياق الرسالة؟” يسأل هيرزينج، الذي يهتم أيضًا بـ SETI. “إن النظر إلى أصوات الحيوانات هو بمثابة نظير للنظر إلى إشارات الكائنات الفضائية، وربما لبناء الأدوات اللازمة لتصنيف وتحليل [the signals]. ولكن بالنسبة لجزء التفسير؟ يا فتى، لا أعرف.”
بمجرد أن نتلقى إشارة من الكائنات الفضائية، قد نرغب في الرد عليهم بشيء. إن صعوبة فهم السياق تطل برأسها مرة أخرى هنا أيضًا. وكما يقول سبوك في فيلم “Star Trek IV: The Voyage Home”، عند مناقشة الاستجابة لمسبار فضائي، “يمكننا تكرار الأصوات ولكن ليس المعنى. سنستجيب بطريقة مبهمة”.
يحاول هيرزينج التحايل على مشكلة السياق هذه من خلال الاتفاق المتبادل مع الدلافين على تسمية الأشياء. هذا هو جوهر تقنية CHAT (السمع والقياس عن بعد للحيتانيات)، وهي الطريقة الثانية التي يستخدم بها الباحثون الذكاء الاصطناعي لمحاولة التواصل مع الدلافين.
في أول تجسيد له، كان نظام CHAT عبارة عن جهاز كبير يتم ربطه حول صدر المستخدم، ويستقبل الأصوات عبر هيدروفون (ميكروفون تحت الماء) ثم يصدر الصوت من خلال مكبر الصوت. الإصدار الحديث بحجم الهاتف الذكي ويتم ارتداؤه حول المعصم. لا تتمثل الفكرة في التحدث باللغة “الدلافينية”، بل الاتفاق مع الدلافين على أصوات مبرمجة مسبقًا لألعاب معينة ترغب الدلافين في اللعب بها. على سبيل المثال، إذا أرادوا اللعب بالطوق، فإنهم يطلقون الصافرة المتفق عليها لكلمة “الطوق”. إذا أراد غواص يرتدي جهاز الدردشة أن يجلب له دولفين طوقًا، فيمكن لمكبر الصوت الموجود تحت الماء تشغيل صافرة “الطوق”. وتتمثل مهمة الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصفارة المتفق عليها من بين جميع الأصوات الأخرى التي يصدرها الدلفين وسط جميع مصادر التداخل الصوتي المختلفة تحت الماء، مثل الفقاعات ومراوح القوارب.
قصص ذات الصلة:
– يساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل علماء الفلك على تحقيق اكتشافات مذهلة. إليك الطريقة
– هل يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على حياة فضائية بشكل أسرع من البشر، وهل سيخبرنا بذلك؟
– ستختبر مهمات الفضاء السحيق الصحة العقلية لرواد الفضاء. هل يمكن لرفاق الذكاء الاصطناعي المساعدة؟
وقد لاحظ هيرزينج أن الدلافين استخدمت الصفارات المتفق عليها، ولكن في سياقات مختلفة في الغالب. يقول هيرزينج إن المشكلة تكمن في قضاء وقت كافٍ مع أي دولفين معين للسماح له بتعلم الأصوات المتفق عليها بشكل كامل.
مع الكائنات الفضائية، ستكون رسالتهم قد سافرت سنوات ضوئية عديدة؛ وأي اتصال ثنائي الاتجاه يمكن أن يستغرق عقودًا أو قرونًا أو آلاف السنين، هذا إذا كان ممكنًا على الإطلاق. لذا فإن أي معلومات لدينا عن الكائنات الفضائية سيتم تكثيفها في بثها الأصلي. إذا أرسلوا شيئًا رياضيًا، كما يشتبه كيرينز، كإشارة إلينا بأنهم موجودون وأننا لسنا وحدنا، فلن داعي للقلق بشأن فك رموزه.
ومع ذلك، إذا أرسلوا رسالة أكثر تعقيدًا، فكما اكتشف هيرزينج مع الدلافين، يعد حجم مجموعة البيانات أمرًا بالغ الأهمية، لذلك دعونا نأمل أن يقوم الفضائيون بتعبئة رسالتهم بالمعلومات لمنحنا والذكاء الاصطناعي أفضل فرصة للتقييم على الأقل. بعض منه.