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用于太空探索的AI系统,机器人殖民时代即将来临!

2019-07-01 09:39:00

人工智能(AI)正以惊人的速度发展，并正迅速赶上人类智能(HI)。从单一用途的狭义人工智能(ANI)发展到通用人工智能(AGI)，能够独立思考、行动和做出决策的智能机器人将很快成为现实。

随着各国认真制定越来越多的月球任务、小行星采矿和太空殖民计划，智能太空机器人的到来将不仅有助于收集有关宇宙的信息，还将有助于在地球之外建造人类居住空间等任务。有明显迹象表明，在太空探索中，人类将依靠各种形状、大小和结构的智能系统。

总的来说，植入AI的机器人似乎是太空探索和太空殖民的核心。这就提出了一个问题：为何植入AGI的太空机器人是探测未知空间地形的首选探索者？这背后的原因是，它们拥有我们在探索未知时所需要的物理优势和弹性。此外，它们只需一种能源即可生存，并且可以有很长的使用寿命。

智能太空机器人在任何大气和环境条件下生存的能力也至关重要。科学家们希望这些植入AGI的太空机器人能够使用其他星球上可用的原材料进行自我复制，从而为我们探索银河系提供所需的庞大数量，并为实现我们为造福人类而设定的目标而努力。

为此，我们有必要了解：

1) AGI在未来太空探索中将可能发挥什么作用？

2)我们是否将在AGI中嵌入必要的控制，以防止智能机器人偏离轨道并变得危险？

意识到这些问题，风险研究机构Risk Group与美国智能技术公司Olbrain联合创始人兼首席执行官阿洛克·高塔姆（Alok Gautam）就在太空殖民领域所需的机器人和AGI展开了讨论。

所以，当我们考虑用AGI嵌入式机器人来殖民太空时，问题在于：机器人殖民要想成功，必须具备什么样的智能水平？我们在机器方面是否达到了这种能力？

用于太空探索的AI系统

AI能对大量数据进行排序以发现相关性和模式，这种基本能力正变得越来越重要。由于AI正在推动太空探索向前发展，了解它正被应用于哪些领域帮助太空探索至关重要。

AI似乎已经在帮助人类研究太空和宇宙方面发挥了至关重要的作用，它也在被用于许多太空任务新出现的领域中。通过对行星、太阳系和宇宙的研究，AI已经被证明正成为基础性的支持力量。

举例来说，AI用于收集有关环境的数据。它已经被用于拍摄图像、轨道和有效载荷优化。不仅如此，AI还被用于优化洪水、火山爆发等自然事件的分析和反应，以及对新发现物体进行分类。AI系统还帮助天文学家识别出许多可能的引力透镜，这些透镜在暗物质研究中发挥着至关重要的作用。

有些火星探测器的数据正在使用AI传输，这些探测器甚至学会了如何自己导航。AI系统也证明了它处理摄像头自主瞄准的能力，可以选择在这颗红色星球上调查什么。名为AEGIS的AI系统已经安装在火星探测器上。此外，AI还在帮助国际空间站上的宇航员。

此外，对于人类可能过于危险而无法执行的任务，已经在使用嵌入AI系统的机器人。有报道称，第一台配备AI的机器已经进入太空。CIMON是个被赋予AI的宇航员互动移动伴侣机器人，它已经开始前往国际空间站的旅途。据报道，将一架望远镜发射到距离地球约150万公里轨道的计划也在进行中。

与此同时，机器学习(ML)算法也被用于监测航天器、自主导航、智能控制系统、路径导航的智能目标检测等。机器学习系统在太空应用中也经常被用来近似真实世界的复杂表示，并分析来自每个太空任务的大量数据。

这给我们带来了更重要的问题：当我们准备探索火星和月球时，需要准备好什么样的智能系统？什么样的AI自主系统对于新兴的太空任务和潜在的殖民是必不可少的？

机器人殖民

虽然人类很容易受到太阳和宇宙辐射的影响，需要应对重力的变化，还需要氧气、水、食物和更多的东西，但机器人几乎什么都不需要，可能只需要一种能源就能维持生命。如果我们找不到类似地球的行星，机器人也有希望通过改造环境来制造类似地球的大气层。因此，机器人似乎是太空探索和殖民的未来。

这就给我们带来了一个重要的问题：嵌入式AI机器人需要具备哪些功能？它们将需要读取和处理数据，揭示异常，识别结构，控制探测器，自主导航，执行自动化遥测分析，更新软件，并学会做更多需要做的事情。此外，与地球和人类的沟通对机器人来说也是至关重要的。那么，用于太空探索的AGI的进展情况如何？

用于太空探索的AGI

虽然为太空探索开发的AGI目前还在进行中，但它面临着许多复杂的挑战。在技术层面，处理能力以及数据存储和管理都是限制因素。似乎计算能力也是另一个挑战，理解和评估我们在太空探索中需要什么样的计算能力至关重要。此外，由于自修改代码和自修改智能机器人的出现，人们无法预见将出现的安全风险。因此，定义和设计的控件必须嵌入到AI中，以防止违背人类利益的算法进化。

正如高塔姆在Risk Roundup上指出的那样:“如果我们赋予机器人自主决策的能力，那么我们就需要某些控制功能，因为它们可能会演化出人类不喜欢的东西。所以，这些控制函数将会非常棘手，因为它们是重叠的，它们相互矛盾，甚至没有自己的中心目标函数。这是最大的挑战，即使技术已经成熟。我们应该建造什么?我们需要做出决定。”