外星生命，這看似科幻小說般的虛構題材，現實是，科學家們從未停止過搜尋，目前的方法是通過收集電波數據，並使用訊號處理演算法，但這種方法很難發現微弱的訊號；因此，當 OpenAI 問世，人們還在用 AI 畫些瑟瑟圖片、或是問午餐該吃什麼這類超艱深問題，探索如何與 AI 共處時，研究人員卻已經開始使用機器學習和深度學習演算法，加速外星生命搜索這一個過程
加速進展的外星智慧生命探索
這些演算法可以幫助科學家更快地分析數據，並將其與資料庫進行比較，這樣做不只可以更容易地識別異常的訊號，還可以排除來自人造源的訊號；此外，機器學習還能幫助研究人員預測外星生命的可能性和訊號的方向性
（圖片來源：《E.T. 外星人》電影海報）
最近，研究人員還開始使用神經網路演算法，這些演算法可以模仿人腦的工作方式，以便更好地理解複雜數據，神經網路不只可以學習識別異常訊號的方式，同時還可以提供有關訊號的更多資訊，例如頻率和強度等，這種技術對於尋找外星生命非常有用
（圖片來源：NASA）
人類始終無法停下探索與冒險的腳步
雖然使用機器學習和深度學習演算法在尋找外星生命方面仍處於起步階段，但它們已經為我們提供了更多的可能性和機會，通過使用這些演算法，科學家可以更快地分析和比較數據，這有助於發現更多關於宇宙和外星生命的資訊
（圖片來源：Adult Swim UK）
當然，如果你也聽過很多老高說的故事，應該會知道探索外星生命有其危險性，就連偉大的物理學家霍金也強調過人類不該這樣做，但始終無法停下探索與冒險腳步，也許也正是人類能持續發展並進步的原因吧！
（新聞來源：supercluster）
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