動點科技最新獲悉：科學家成功地在開普勒-90 星系中找到了一顆新的地外行星，被命名為開普勒-90i。還在另外一個星系開普勒-80 里找到了一顆新行星，被命名為開普勒-80g。據了解開普勒-90 星系距離地球 2,545 光年(約 24,077 萬億公里)，加上新發現的開普勒-90i，該星系一共擁有 8 顆行星。開普勒-90 星系成為了迄今為止人類天文觀測到的行星最多的星系，雖然本身這項發現就是一件科學界的大事，但更重要的是它是由 Google 采用機器學習算法加持對美國宇航局開普勒天文望遠鏡獲取的數據進行分析得出的。

首先，科學家們制作了一個數據集來訓練神經網絡，這意味著可以生成 600 萬個假想圖，然后這些圖像顯示了引力透鏡的作用。然后，神經網絡對數據失去了控制，讓它慢慢識別出不同的模式。最后再進行一些微調，可以在一瞬間識別出有引力透鏡現象的程序。

負責人 Petrillo 說：“一個高水平的人類工程師團隊每小時可以篩選出 1000 個圖像對比。”比如他自己的團隊估算出的數據，大約每 3 萬個星系中就會出現一個。因此，一周無休的情況下也最多只能找出五到六個。相比之下，神經網絡可以在短短 20 分鐘之內篩選 21789 張圖片數據庫。Petrillo 說，這還是一個古老的計算機處理器，但已經可以大幅縮短過程。

神經網絡并不像計算機那么精確，為了避免遺漏，它的參數篩選條件并不嚴格。它會產生 761 個可能的后選擇，再通過人類的方式篩選，最后縮小到 56 個。這種方法需要人類的進一步觀察來配合。但 Petrillo 表示，其中只有大約三分之一的數據有效。與過去幾十年整個科學界發現大約 100 個引力透鏡相比，現在每一分鐘就會發現一個。這是一個令人難以置信的提升速度，也是非常完美的方法。

找到這些現象對于天文學的奧秘發現有著重要的意義。宇宙到底是什么構成，我們所熟悉的物質(包括行星、恒星、小星星等)只占宇宙空間物質的 5%，而其余不知道成分的物質，占了 95%的比例。這包括一種被稱為暗物質的假象物，但人類從未直接觀測到。相反，我們研究它對宇宙的引力作用，可以作為引力透鏡的關鍵指標。

那么人工智能技術還能做些什么呢?研究人員正在研發一些新的工具。比如 Petrillo 就在進行類似于身份識別的工作，他對星系進行分類。而還有一些科學家則在幫助梳理數據流，尋找有趣的信號，比如一個神經網絡，可以消除來自于無線電望遠鏡的人為干擾，幫助科學家尋找到更有價值的信號。而更多的應用是用來識別脈沖恒星，定位異常的外行星，或者提高天文望遠鏡的圖像分辨率。簡而言之，人工智能還有大量的潛在應用價值。

著名物理學家史蒂芬·霍金教授此前曾經說過，在未來 100 年內，人工智能的機器人將反過來控制我們人類在最新的一次講話中，霍金教授表示如果人工智能未有征服人類，那么先進的外星文明將會這樣做。不過現在看來，兩者可能會攜手制造這樣的危機。