Поиск инопланетной жизни всегда был неверным

Никто точно не знает, вступали ли мы когда-либо в контакт с инопланетянами, но постоянный поиск их одним и тем же способом, вероятно, не даст никаких новых результатов, считают эксперты.

Поиск инопланетных форм жизни на этой неделе принял странный оборот, поскольку эксперты теперь утверждают, что мы все время искали неправильные признаки. Астроном Сет Шостак (Институт SETI, который в режиме реального времени ищет инопланетную жизнь) заявил, что нам следует прекратить поиски планет, где возможна земная жизнь.

"Если инопланетяне достаточно разумны, чтобы искать Землю, то они, вероятно, вышли за пределы биологического интеллекта и, более того, за пределы самой биологии. Если бы инопланетяне прибыли на Землю, то последующий сценарий совершенно отличался бы от улавливания инопланетного радиосигнала или выискивания мигающего лазера в небе - способов поиска, которыми занимались мои коллеги и я. Инопланетяне, издающие такие сигналы, будут находиться на расстоянии нескольких световых лет, и их внешний вид и намерения не будут играть никакой роли. А вот те, кто приземлит свой космический корабль на нашей территории, будут".
Сет Шостак

Далее он пояснил, что самой большой проблемой для людей в поисках инопланетной жизни является то, что ученые на Земле смотрят на это с "человекоцентричной" точки зрения, которая предполагает, что планеты способны таить человеческую жизнь - которая может сильно отличаться от инопланетной.

Могли ли мы все время искать не то? Фото: Getty Images

Глава отдела ИИ Лаборатории реактивного движения НАСА доктор Стив Чиен, руководитель некоторых основных программ НАСА по созданию искусственного интеллекта как на Земле, так и на Марсе, объяснил в эксклюзивном интервью корреспонденту Daily Star Киарану Дэйли, что ИИ - часто называемый "машинным обучением" - стал совершенно неотъемлемой частью миссий НАСА. Это связано с тем, что ИИ позволяет ученым НАСА быстро анализировать огромные объемы данных и понимать "необычные события" в космосе.

"НАСА генерирует огромное количество данных, и мы используем машинное обучение, чтобы попытаться извлечь тонкие сигнатуры и найти необычные события в этих больших массивах данных".
Стив Чиен

Источник информации и картинок: dailystar.co.uk