2020年能登陆火星：人工智能如何改变了太空探索

火星2020是一个雄心勃勃的计划。美国宇航局计划用1.25个火星年，即28个地球月收集20份火星岩芯和土壤样本——如果没有人工智能，这项任务就不可能完成，因为探测器会浪费太多时间等待指令。

目前，美国宇航局喷气推进实验室的火星科学实验室团队规划“好奇号”火星探测器日常活动，然后再通过NASA的“深空网络”发送指令大约要花费八个小时。项目负责人会告诉漫游车什么时候该起床，需要多长时间来预热它的仪器，以及如何避开那些会损坏它已经破旧的车轮的岩石。

火星2020将需要它有更多的自主权。火星科学实验室的任务主管——“火星科学实验室”的负责人说：“任务按照地面循环来进行推进。”“它自己能做的越多，它就能做得越好。”

超越从不犯错的HAL

耗资24亿美元的火星2020任务只是NASA越来越需要人工智能的一个例子，尽管这个词本身让一些人感到不安。许多NASA的科学家和工程师更喜欢称之为机器学习，而不是人工智能。在太空领域，这个宽泛的术语有时会让人想起Arthur C. Clarke在《2001太空漫游》中虚构的计算机HAL9000，号称有完美记录从不犯错。

需要说明的是，NASA并不是在试图创造HAL。工程师们正在开发软件和算法来满足任务的具体要求。

美国宇航局艾姆斯研究中心自动系统领域的高级科学家、智能机器人小组的负责人Kelly Fong说：“我们今天所做工作关注的重点不是智能问题，而是试图让系统变得更独立、更自动、更自主。”

对于载人航天来说，就是给宇航员提供软件，帮助他们应对从设备故障到紧急医疗这类的突发事件。例如，一种结合带有推理和学习算法的数据挖掘的医疗辅助工具，帮助宇航员在火星上执行多个月任务，处理从日常护理到疾病或受伤的各种事情——“不再需要跟很多飞行控制人员商议，”Fong说。

通过机器人探测火星任务，美国宇航局正在展示其拥有越来越强能力的探测器。美国宇航局的火星探测器“勇气号”和“机遇号”在2004年登陆火星的时候，尽管通过软件升级获得了一定的自主能力，但能做的仍然非常有限。相比之下，“好奇号”的能力显然强得多。

去年，“好奇号”开始使用一种名为“科学知识收集自主探索”的软件，将计算机视觉与机器学习结合起来，根据科学家确定的标准，选择岩石和土壤样本进行研究。火星车可以用它的化学摄像机的激光对目标进行射击，分析燃烧的气体，将图像和数据打包，然后发送回地球。

“负责这项任务的科学家们对此感到兴奋，因为过去他们不得不看着影像、挑选目标、发送命令然后等待数据传回，”JPL机器学习和仪器自主小组的研究员基里·瓦格斯塔夫说。

尽管数据只需要10到30分钟就能从火星传回地球，但任务控制人员只能利用他们在深空网络上分配的时间内发送和接收数据。

“即使探测器可以全天候与我们通话，我们也不能全天都在接听，不是吗？”瓦格斯塔夫说。“我们只在每天两次，一次10分钟的时间里听它的通话，因为深空网络正忙着接收卡西尼号、航行者号、先锋号、新地平线号和其他所有的任务的联络信号。”

火星2020计划的探测器设计时的目标就是要自主做更多的事情，来更好与任务管理人员进行有限的通信。在处理发送给它的任务，以及如果有电量剩余再做一些杂事之前，它会把自己叫醒，将仪器加热到合适温度。

“理想情况下，这对我们是有利的。我们想要的是目标的图像和来自仪器的数据。收集完这些再跟我们联络，然后我们会利用这些信息来指导它获取一份样品。”特罗斯珀说。

NASA目前还没有实现这一目标，但火星2020计划促使他们在这个方向上改进了软件，使探测器能够自己在火星地表从一个点移动到另一个点，同时避开障碍物。“这就像蹒跚学步的孩子们学习的基本技能，别撞到障碍上。”他说。这种自主正越来越多地加入到我们的太空项目中。展望未来，我觉得我们会越来越多地使用这些智能技术。

未来的任务，如美国宇航局的欧罗巴飞船（Europa Clipper），将需要更强大的人工智能，来寻找从地下海洋升起的羽状物，以及由热液喷口造成的月球结冰表面裂缝。当科学家无法预测他们在何时或何地能有新发现时，他们就需要人工智能来“观察、注意、收集数据并将数据发回”，瓦格斯塔夫说。

随着欧罗巴飞船搭载的仪器数据收集的完成，飞船的机载处理器需要“为观测指定优先级，并将最有趣的数据传回地球。”“我们收集到的数据总比我们传输的要多。”

在比火星更远的任务中更是如此，需要卫星进行数据中转。由于距离太远，前往木卫二或土星的卫星土卫二的任务也会出现通信延迟。

NASA已经开发出了用于地球观测卫星的软件，可以用于海洋观测任务。2013年发射的“智能有效载荷实验”卫星依靠机器学习来分析图像，并着重观察与周围环境不同的地区。

“它睁大眼睛寻找一切与我们预想不匹配或与众不同的东西，”他说。“我们无法预测能发现什么。我们不想因为没有教会机器寻找东西的技巧而错过一些东西。”

未来的一项任务是穿过木卫二表面的冰层来调查水下是否存在生命，这将需要更多的机器智能。NASA可能会设计软件来寻找化学成分或温度变化的不一致。“这将使你不必告诉它生命是什么样子，它会吃什么以及它的能源来源是什么，”瓦格斯塔夫说。

在工程师将硬件和软件发送进太空之前，他们会在地球上类似的环境中进行广泛的测试。工程师们在沙漠中测试火星任务。对木卫二任务的最佳模拟场地可能是北极的冰川。

“我们敏锐地意识到要降低风险，因为这是耗资数亿甚至数十亿美元的宇宙飞船，”他说。“我们所做的所有事都是经过了多年的详细测试才会被送上宇宙飞船的。”

人工智能掌控一切

SpaceX和波音正在建造的往返于地球和国际空间站之间的太空舱的设计宗旨就是，一旦完成发射即可自主操作，完成对接任务和返回地球的任务。

“这样美国宇航局的工作人员学习航天飞船操控所需要花费的时间将比进行微重力实验以及保持卫星轨道更短。”克里斯·弗格森说，他是波音公司CST-100星际航线项目的负责人和任务执行主管。

“这将极大地减少训练时间。他们只需要学习那些重要的东西，以及如何发现飞船没有按照计划在完成动作。”弗格森告诉太空新闻。

星际航线的机组成员将会进行飞船进度监控的相关训练。如果出现问题，他们将知道如何手动控制，并与地面工作人员合作解决问题。”他补充道。

NASA坚持表示，实现高度自主的部分原因是为了确保太空舱可以作为救生船，以防紧急情况的发生。

弗格森说：“如遇到突发情况，机组成员需要尽快返回，他们可以在没有任何准备的情况下进入太空舱，关闭舱门，进行一系列动作然后迅速返回。”

从很多方面来看，星际航线飞船的自主能力与飞机高度相似。无论是在商用飞机还是宇宙飞船上，“每个人都开始意识到，飞行员正越来越多地变成监控者而不是一直活跃的参与者，”弗格森说。

当星际航线的飞船与空间站对接时，机组人员将会是在监控复杂的传感器和图像处理器。波音公司依靠相机、红外成像仪和激光探测以及距离传感器，来创建三维图像。*处理器将决定哪一个传感器更可能准确，并将据此对数据进行加权，以确保之前快速移动两个航天器最终以大约每秒4厘米的相对速度完成对接。

尽管这是个很复杂的过程，但实际上宇航员们看到的跟飞机驾驶员在着陆系统上看到的显示是类似的，弗格森说。（选自：SpaceNews 作者：Debra Werner 编译：媒体见外智能编译平台 审校：杨越东）