通過學(xué)習(xí)星系看起來應(yīng)該是什么樣子的，智能系統(tǒng)能夠使圖像清晰起來。

 

　　2017年4月，天體物理學(xué)家凱文·沙文斯基（Michael Schawinski）在推特網(wǎng)上發(fā)布了四個星系的模糊圖片，并提出了一個請求，看看同行的天文學(xué)家們中有誰能夠幫助他進行分類。同行們意見一致地說：這些圖像看起來像橢圓形，呈漩渦狀，屬于熟悉的星系類型。

 

　　一些天文學(xué)家懷疑其中有詭計，因為沙文斯基是具有計算頭腦的，所以他們直截了當?shù)貑柕溃哼@些是真正的星系嗎？或者是利用相關(guān)物理學(xué)原理在電腦上模擬出來的模擬星系嗎？沙文斯基回答說：其實兩者都不是。在瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院，沙文斯基、計算機科學(xué)家張策（Ce Zhang）以及其他合作人員，在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)造了這些星系，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不了解任何物理學(xué)原理，似乎只是深深地理解了星系看起來應(yīng)該是什么樣的。

 

　　沙文斯基只不過是想利用在推特網(wǎng)發(fā)布的帖子來看看這個網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造的星系在多大程度上是可信的，但是他更遠大的目標是開創(chuàng)一項技術(shù)，能夠像電影中那樣將模糊的監(jiān)視圖像奇跡般地清晰化——開創(chuàng)一個網(wǎng)絡(luò)，能夠使模糊的星系圖像看起來是由較為高級的望遠鏡拍攝的。這樣，天文學(xué)家們就能夠從大量的觀察中抽出更為精細的細節(jié)畫面。沙文斯基說：“在巡天工程中，我們花費了數(shù)億、或許是數(shù)十億美元的資金。從某種程度上說，利用這項技術(shù)我們可以立即提取更多的信息。”

 

　　沙文斯基在推特網(wǎng)上發(fā)布的星系圖像是由一個生成對抗網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造的，該網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)模型，包括兩個互相對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中一個網(wǎng)絡(luò)是可以創(chuàng)造圖像的生成器，另一個是可以挑出瑕疵、去除偽造成分的鑒別器，它可以迫使生成器做得更好。沙文斯基的研究小組挑選了數(shù)千張真實的星系圖像，然后人為地降低圖像的清晰度。接著，研究人員訓(xùn)練生成器，使其修飾這些圖像，以便能夠通過鑒別器的鑒別。最終，該網(wǎng)絡(luò)勝過其他技術(shù)，消除了星系圖像中的雜亂成分。

 

　　伊利諾斯州巴達維亞地區(qū)費米國家加速器實驗室的天體物理學(xué)家布萊恩·諾德（Brian Nord）說：沙文斯基的方法是機器學(xué)習(xí)在天文學(xué)領(lǐng)域一個特別前衛(wèi)的例子，但機器學(xué)習(xí)遠不止于此。1月份在美國天文學(xué)會的會議上，諾德提出了一種機器學(xué)習(xí)策略，用來搜尋強效引力透鏡——太空中罕見的光弧，這種光弧是遙遠星系的圖像在到達地球的過程中經(jīng)過扭曲的時空而形成的。這些引力透鏡可用于測量宇宙間天體的距離和發(fā)現(xiàn)看不見的質(zhì)量密度。

 

　　從視覺上來說，強效引力透鏡現(xiàn)象是獨特的，難以利用簡單的數(shù)學(xué)規(guī)則來描述——利用傳統(tǒng)的計算機很難分辨出來，但是對于人類來講卻容易分辨。諾德和其他科學(xué)家意識到，利用數(shù)千個透鏡對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行培訓(xùn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以獲得類似人類的直覺。諾德稱：“實際上，在接下來的幾個月里，我們撰寫了十幾篇論文，都是研究利用某種機器學(xué)習(xí)來搜尋強效引力透鏡的，這是一件激動人心的事情。”

 

　　在整個天文學(xué)領(lǐng)域，這只是一個環(huán)節(jié)。天文學(xué)家們越來越認識到，人工智能戰(zhàn)略提供了一個強有力的方法，可以利用PB級數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)有趣的天體并對其進行分類。沙文斯基稱：“人人都在驚呼：‘天哪，我們擁有的數(shù)據(jù)太多啦！’我認為，在這樣的一個時代利用人工智能將會做出真正的發(fā)現(xiàn)。”