加州大学用AI发现了72个可能来自外星人的无线电信号
图片：电影《ET》截图
据悉，搜索外星智能（SETI）研究所利用英伟达和谷歌的现成机器学习技术，在寻找宇宙中的其他生命方面取得了重大突破。
在海量数据中，SETI发现了至今观察到的唯一一个能重复发射的快速射电暴FRB 121102。
根据资料显示，SETI是一项由加州大学伯克利分校发起的在全球征集联网计算机以及大型天文望远镜数据来共同搜寻地外文明的科学实验计划。
志愿者可以通过运行一个免费程序，然后下载并分析从射电望远镜传来的电磁波、无线电或者激光在内的多种信号数据来加入这个项目。
在人工智能大潮汹涌袭来后，SETI也积极投身其中。通过利用谷歌以及英伟达的机器学习技术，SETI在外星文明的搜寻进程中进展飞速。
由于SETI每年存储的数量在PB（2的50次方个字节，等于1024个TB）级别。因此在海量数据的加持下，AI技术部署没多久，该团队就取得了突破性成果。
根据西弗吉尼亚州绿岸望远镜产生的数据，SETI在6小时内检测到了21个快速射电暴信号（FRB）。一个月后，由研究生开发的算法又发现了另外72个快速射电暴信号，构建了SETI有史以来最丰富的数据集。
（快速射电暴是一种高能天体物理现象，呈现瞬态电波脉冲，仅维持数毫秒的爆发，其来源目前我们还无法做出判定，有人推测它来自其他的未知先进文明。）
在这些数据中，FRB 121102是至今观察到的唯一一个能重复发射的快速射电暴。此前，在2012年和2015年它曾两次被人类捕捉到，后来在2016年3月后的两个月时间里它又被捕捉到了11次。
真相只有一个
FRBs，也被称为“宇宙口哨声”，是来自于深空的强大的、短脉冲的能量脉冲。科学家们不知道他们从何而来，但是有一些理论——它们可以由磁化的中子星和黑洞产生，也可以是来自外星社会的传播。
根据科学家测算，FRB 121102来自于一个距离地球30亿英里的矮星系，此前算法还曾在该星系发现了21个快速射电暴。
也就是说在这一个星系内，很有可能隐藏着我们所不了解的文明形式。
对阿尔茨海默氏症患者大脑的PET扫描
研究人员利用一种常见的脑部扫描编写了一种机器学习算法，在确诊出早期阿尔茨海默症(Alzheimer 's disease，又称老年痴呆症)前大约6年前就可以做出诊断，这可能会给医生提供一个干预治疗的机会。
目前还没有治愈阿尔茨海默症的方法，但近年来出现的药物有希望阻止病情的发展，而且这些治疗必须在疾病的早期进行。这场“与时间赛跑的比赛”激发了科学家们寻找早期诊断病情的方法。
加州大学旧金山分校放射学和生物医学成像系医学博士Jae Ho Sohn说：“阿尔茨海默症的一个难点是，当所有的临床症状出现并且我们可以做出明确诊断的时候，太多的神经元已经死亡，而且基本上不可逆转。”
机器学习应用于PET扫描，全局监测大脑细微变化
在最近发表在《放射学》(Radiology)杂志上的一项研究中，Sohn将神经成像与机器学习结合起来，试图预测患者在首次出现记忆障碍时是否会患上阿尔茨海默症——这是进行干预的最佳时机。
正电子发射断层扫描(PET)是一种测量大脑中特定分子(如葡萄糖)水平的扫描技术，已被当做一种研究工具，可以在症状变得严重之前，帮助诊断阿尔茨海默症。
其他类型的PET扫描主要是寻找与阿尔茨海默病相关的蛋白质，但葡萄糖PET扫描更常见、更便宜，尤其是在较小的医疗机构和发展中国家，因为它们也用于癌症分期。
放射科医生利用这些扫描来检测阿尔茨海默氏症，主要是寻找整个大脑，尤其是大脑额叶和顶叶的葡萄糖水平降低的情况。然而，由于该病是一种慢性疾病，葡萄糖的变化非常细微，很难用肉眼发现。
为了解决这个问题，Sohn将机器学习算法应用于PET扫描，使得早期阿尔茨海默症的诊断更加可靠。
Sohn说：“这是深度学习的理想应用，因为它在寻找非常微妙但分散的过程方面特别强大。 人类放射科医生非常擅长识别像脑肿瘤这样的微小病灶，但我们很难发现更缓慢的全局变化。”
预测准确率高达98%，下一步着眼更多样化样本
为了训练算法，Sohn从阿尔茨海默症神经成像计划(ADNI)中获取了大量图像。ADNI是一个庞大的公共数据集，收集了最终被诊断患有阿尔茨海默症、轻度认知障碍或无障碍患者的PET扫描数据。
最终，该算法开始自主学习哪些特征对于预测阿尔茨海默症的诊断是重要的，哪些不是。
阿尔茨海默症患者的大脑(左)与未患此病的患者的大脑进行比较。
一旦算法在1921次扫描中进行了训练，科学家们就会在两个新的数据集上对其进行测试，以评估其性能。 第一个是来自同一ADNI数据库的188张图片，但尚未提交给算法。 第二个是来自40名患者的全新扫描，他们被送到加州大学旧金山分校的记忆与衰老中心，可能患有认知障碍。
算法的执行效果很好。在第一次测试中，有92%的患者患上了老年痴呆症，而在第二次测试中有98%的患者患上了老年痴呆症。更重要的是，在患者接受最终诊断之前，它平均预测了75.8个月 ，略多于6年。
Sohn说，下一步的计划是在来自不同医院和国家的更大、更多样化的数据集上测试并校准算法。
他说：“我相信这种算法具有很强的临床相关性。然而，在我们能够做到这一点之前，我们需要在更大、更多样化的患者群体中验证和校准算法，理想情况下，患者群体来自不同的大洲和不同类型的环境。”
Sohn认为，如果这种算法能够经受住这些测试，那么当神经学家在记忆诊所看到病人时，就可以将其作为阿尔茨海默症的预测和诊断工具，帮助病人更快地得到他们需要的治疗。
近日发表在《自然·通信》上的一项新研究的结果表明，在今俄罗斯发现的尼安德特人和丹尼索瓦人的杂交体不是个例，而是一个更普遍的、逐渐渗透过程的一部分。请加微信公众号：工业智能化(robotinfo) 马云都在关注
去年8月，研究人员首次发现了一种古老的人类杂交体，据推算，这位女性在距今约9万年前去世。她的骨头在俄罗斯阿尔泰山脉的丹尼索瓦的洞穴中被发现。遗传学分析显示，这位古人类的父母属于不同的人类群体。她可能有一个尼安德特人（Neanderthals）母亲和一个丹尼索瓦人（Denisovans）父亲。
马克斯·普朗克进化人类学研究所的Viviane Slon及其同事在《自然》杂志上发文称：“这位古人类的父亲的基因组符合尼安德特人血统的痕迹，可能属于该洞穴中后来发现的丹尼索瓦人。而母亲来自与后来居住在欧洲的尼安德特人关系密切的人群。
尼安德特人和丹尼索瓦人分属古人类的两个不同亚种。尼安德特人定居在欧洲和西亚的一些地方。而丹尼索瓦人可能在中亚和西伯利亚定居，丹尼索瓦人的第一个头骨在2008年在该地区被发现。
这两个群体在遗传特质上有所不同，但都可能与现代人交叉繁殖。研究表明，这种杂交使现代人类免受病毒和疾病的侵害。一些遗传基因甚至可能影响了人类头骨和大脑的形状。
科学家们普遍认为尼安德特人和丹尼索瓦人会彼此交配，不过研究人员只发现了一处可以证明这种杂交确实存在的实际证据。
用AI预测未知的人类祖先
西班牙进化生物学研究所（IBE）、国家基因组分析中心（CRG）、国家基因组织（CNAG-CRG）和塔尔图大学的研究人员，正在使用深度学习算法，来识别迄今为止最新的人类未知祖先。研究显示，这些祖先们在数千年前曾与现代人类进行杂交。
本研究论文的两位作者Jaume Bertranpetit和Oscar Lao（右）
“深度学习使我们能够观察到，究竟是什么让我们的祖先的DNA拼图能够最终拼在一起。”Lao解释道。
Lao和他的同事们的研究发现，在人类祖先的基因组中存在一种新的古人类的足迹，这是尼安德特人和丹尼索瓦人的杂交体。 DNA计算分析的结果还显示，这种亚洲与非洲的现代人类交配的后代已经灭绝。
研究人员在论文中表示：“除了此次发现的尼安德特人和丹尼索瓦人的互相杂交渗透之外，我们的研究结果还表明，所有来自亚洲和大洋洲的古代人类存在彼此第三次渗透。”
“大约8万年前，古人类开始‘走出非洲’，当时一部分人离开了非洲大陆，开始迁移到其他大陆，从而孕育产生了现在地球上的全部人口，其中一些古人类已经现代人类的祖先。”IBE的首席研究员、UPF的部门主管Jaume Bertranpetit表示。
“从那时起，现代人类与尼安德特人在除非洲之外的所有大陆上都进行了交配繁殖，还与丹尼索瓦人在大洋洲和今东南亚地区交配繁殖，不过目前还没有确实证据证明现代人类与第三种已灭绝的物种进行交叉繁殖。”
利用深度学习解密人类进化史
到目前为止，人类存在“第三祖先”的说法只是现代人类的基因组的某些片段起源的一种理论解释。不过，深度学习和AI算法，使得从DNA推断出人类祖先种群的人口统计学信息成为可能。
研究人员面临的一大问题是，需要分析的人口统计学模型比迄今为止任何其他模型都要复杂得多，而且还没有专门面向这类任务的统计工具。深度学习“是一种模仿哺乳动物神经系统运行方式的算法，算法中不同的人造神经元专门学习并掌握一些特定模式，即对完成指定任务而言最重要的一些模式”，该研究的首席研究员Oscar Lao表示。
“我们利用这些属性来生成算法，对数十万次模拟获得的基因组进行学习，来预测古人类的统计数据。在模拟时，我们会沿着人类历史上的可能的进化路线前进。最终利用深度学习，找出让我们的祖先拼图融合在一起的因素。”
这是研究人员首次将深度学习成功用于解释人类历史，为这项技术应用于生物学、基因组学和进化学等其他问题铺平了道路。
深度学习分析显示，这种已灭绝的“第三种”原始人可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的后裔。今年夏天发现的一批古人类化石具备的特征似乎印证了该研究的说法，进一步加强了与现代人类共存并与之交配的“第三物种”的假设。
“我们的理论与最近发现的混血古人类标本特征相吻合，不过目前还不能排除其他可能性”，塔尔图大学的调查人员、IBE的前调查员Mayukh Mondal说。
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