人工智能（Artificial Intelligence, AI）有望改变NASA研究太空的方式。NASA地球科学卫星上搭载的AI侦测到2010年冰岛火山爆发，帮助生成了这张彩色图片。

怎么让一个机器人去识别突发事件呢？那正是人工智能研究员所思考的问题，特别是当AI开始改变太空研究的时候。

《科学：机器人》(Science：Robotics)杂志里发表的一篇新文章，简要介绍了人工智能是如何在太空任务中进行探索活动的。这篇文章是由加州帕萨迪纳NASA JPL的Steve Chien和Kiri Wagstaff一起合著的。文中提到自主控制将是未来探索太阳系的关键技术，因为在太阳系中，机器人宇宙飞船经常和地面控制人员失联。从某种意义上说，太空科学家是在机器人宇宙飞船的帮助下进行实地考察。

“我们的目标就是让AI更像一个与科学家合作的智能助手，而不是编程代码”，自主空间系统的高级研究科学家Chien表示，“这能让科学家专注于‘思考’---分析和解析数据――而机器人探测器专注于搜寻与研究相关的特性”。

科学是靠关注未知事物来驱动的，对于一个受过训练的人来说更容易发现预期之外的事物。但对于机器人来说，这意味着要有判断情况是否“正常”的感知能力和利用机器学习技术侦测统计异常的能力。

“我们不想因为不知如何寻找而错过”，Wagstaff，JPL机器学习小组的首席数据科学家表示，“我们希望航天器知道我们期望看到什么，并能在观测到异样时识别出来”。

检测异常特征是AI的功能之一。但是还有一个更加复杂的功能将在研究海洋世界（如木卫二）中独当一面。

“如果你的背景知识很丰富，你就可以建立一个机器人可预期的正常模型，”Wagstaff说，“但是对于新环境，我们希望宇宙飞船根据自己的观察建立一个正常模型。这样的话，宇宙飞船就可以辨识出我们所预料不到的意外情况”。

“想象一下，例如，AI定位了海底的气流喷发。这些喷发是突如其来的并且持续时间千变万化。AI可以让一个路过的宇宙飞船重新优化任务顺序，即刻对这一现象开展研究”，Chien说道。

JPL主要负责了几个太空AI关键案例的开发。在火星表面飞旋的尘卷风是由NASA机遇号火星车的“WATCH”程序拍摄的。这个程序后来改进成了AEGIS，用以帮助好奇号火星车化学摄像仪器（ChemCam）选择新的激光靶，既满足了其科学团队的参数要求又不需要等待与地球上科学家的互动。AEGIS还可以微调ChemCam的激光指向。

在离地球更近的地方，马里兰州格林贝尔特NASA戈达德太空飞行中心管理的地球观测1号（Earth Observing-1，EO-1）卫星搭载着名为自主科学实验（Autonomous Sciencecraft Experiment）的AI软件研究过火山，洪水和火灾。EO-1的土卫七装备还使用AI去识别冰川表面的硫矿沉积，这对木卫二这样的地方来说是十分重要的，因为硫矿沉积很可能意味着潜在的生命特征。

AI允许太空飞船按等级区分处理收集到的数据，以求达到电源供应或者有限的数据储存等需求的平衡。这种系统的自主管理将在NASA 2020火星车上得到应用，并且也会用AEGIS程序来选择激光靶。

虽然自主化给科学团队带来了令人振奋的新优势，但Chien和Wagstaff都强调了AI还有很长的路要走。

“在可预见的未来,高层次的人才还是科学发展的中流砥柱”，Wagstaff说：“但是人工智能是一个观测工具，并能用独一无二的方式辅助人类研究科学”。

（原文作者：Andrew Good 原文编辑：Tony Greicius 翻译：Fabienne 校对：汪慧、王索）