人工智能在太空探索中的真正应用

人工智能正成为太空探索领域的一个常见领域。在太空生活的人类需要精密的工具，而人工智能有潜力助力开发高效的器具和智能机器。技术发展不仅推动了计算机应用的演进，这些应用在全球太空项目的数据处理中发挥作用，而且所开发的软件还将通过先进的智能技术应用于太空探索的各个方面。如今，人工智能和机器学习算法在太空探索领域的应用范围涵盖太空探测导航、为航天器规划最安全的路径、数据收集、未来太空任务规划、太空天气预测等等。

全球众多太空研究机构，包括美国国家航空航天局（NASA）和印度空间研究组织（ISRO），都在太空研究中采用人工智能技术。ISRO 利用人工智能进行观测、卫星导航、通过应变模式分类进行结构健康监测、基于地理空间技术的服务、地球观测以及森林保护监测系统。

人工智能在太空探索中的应用

助力数据收集与处理以实现有效分析：人工智能可融入地球观测卫星，用于收集和处理大量数据，并将数据整合以进行有效分析。有明显的实例表明，人工智能可结合从卫星图像获取的气象信息，用于估算城市地区的热量储存以及预测和检测风速。此外，人工智能借助卫星的地球静止轨道信息实现了太阳辐射估算。而且，人工智能技术有助于对卫星进行远程健康监测、检测技术问题、预测卫星状态和性能，并为宇航员提供可视化信息，以便他们做出明智决策。

开展基于人工智能的宇航员辅助机器人研发：研究人员致力于研发对执行太空任务的宇航员有帮助的机器人。其目标是让宇航员在深空任务中更好地管理操作、生活方式和研究工作。最近开发的一款虚拟助手能够检测长时间太空任务中的危险或故障，例如航天器内大气变化，还能提出检查和解决问题的方法。

有益于任务的整体设计与规划：人工智能可通过管理诸如飞行器、设备和计划的开发等任务，助力任务的整体设计。新的太空任务会借鉴以往研究获得的知识。此外，人工智能能够凭借相关且可靠的信息回答复杂问题，为新太空任务的早期设计和规划阶段提供支持。目前也在开展关于开发设计工程助手的研究，以帮助缩短所需的周转时间。例如，Daphne就是这样一款用于设计地球观测卫星系统的助手。

可用于处理太空碎片并避免碰撞：人们正在集思广益来应对太空碎片问题，包括部署在近地轨道的卫星，若其进入地球大气层，将以可控方式解体。此外，研究人员开发了一种利用机器学习技术设计避免碰撞的新方法，以防止产生更多太空碎片。他们还开展了相关工作，训练机器学习模型并将其传输至已在轨道运行的航天器，从而将在轨碰撞的危险降至最低。

在自主导航与机动开发方面也很有用：自主导航使航天器能够在太空中航行，并执行复杂动作，以抵达并着陆在遥远的行星和其他天体上。有时航天器无法等待人类指令，需要立即采取行动。因此，人工智能和机器学习可用于引导航天器高效运行。机器学习工具还能为航天器提供空间态势感知和交会事件信息，防止碰撞。所以，人工智能和机器学习让我们能够更轻松地深入探索银河系。

有助于监测和减轻太空飞行对人类生理影响带来的风险：人工智能越来越多地用于开发解决方案，这些方案有可能辅助监测和减轻太空飞行对人类健康造成的各种生理影响。目前正在开发各种可穿戴技术，如腕戴式活动记录仪、电子皮肤及其他身体器官穿戴设备和太空服，以确保宇航员在太空飞行期间的健康。机器学习被用于开发生物传感器，这些传感器往往是侵入性更强的监测形式，用于评估代谢物、血液、尿液、毛发、粪便、肌肉和唾液。有人建议利用增强现实和虚拟现实技术，通过在太空感觉剥夺后创造视听刺激，来缓解神经和心理方面的挑战。人工智能的其他应用还包括诊断和介入成像以及远程医疗和远程手术。

人工智能在太空研究应用中的挑战

1. 人工智能需要更多技术进步以执行复杂任务

在太空探索软件中，要将人工智能应用于复杂任务颇具挑战性。例如，协作式无人机（UAV）的主要任务是搜寻并追踪感兴趣的目标，但在执行任务时，它们往往会跟丢极端目标，随后这些目标便脱离视线。这个问题可以通过加强传感器之间的连接，并将数据转化为信息来解决。

2. 过度依赖人工智能系统会使电信和导航面临太空损害风险

过度依赖自主太空基础设施，可能会使远程电信和导航基础设施遭受太空天气的破坏，比如太阳风暴以及与太空碎片的碰撞。此类事件将有可能扰乱交通和互联网等设施，进而引发社会动荡。此外，空间站的人类生命维持系统也可能受到影响。

3. 具备人工智能的太空基础设施可能加剧地缘政治紧张局势

地缘政治紧张局势已然蔓延至太空领域，俄乌战争就是例证，在这场战争中，卫星干扰被用作一种军事策略。太空军事化可能会升级为太空对地球以及太空对太空的战争，太空武器有可能被部署，目标是对地球上、空间站或太空定居点的人类进行大规模地攻击。

4. 确定理想轨道路径的挑战

另一个需要考虑的关键挑战是为太空任务设计轨道路径。该任务不能脱离地球引力场，这就需要使用算法有限且更为复杂的人工智能系统。这一点至关重要，因为航天器一旦偏离轨道，就会导致燃料和机动成本增加。

在太空探索中引入人工智能需考虑的因素

1. 避免技术故障以防范重大灾难

太空探索中人工智能模型的错误、数据缺口以及有限的实证测试，可能会造成灾难性的经济、环境后果以及生命损失，比如自主行星防御系统未能识别威胁，或者小行星重定向序列未执行，从而导致地球上或其他星球太空定居点的大量人类和非人类生物丧生。因此，开发在科学和技术上都稳健可靠的人工智能系统至关重要。数据应由中立的第三方评估是否存在错误和统计偏差。此外，算法也必须接受相关领域专家的审查。

2. 必须在各级制定与太空人工智能相关的监管原则

监管和政策架构对于负责任的部署和风险管理是必要的。管理不善的人工智能与太空双重竞赛，可能会使人类面临因系统漏洞、被破坏以及故意滥用而引发的灾难性危害。这就需要在国家层面采取行动来规范行业，在双边层面加速盟国之间的合作，在国际层面促进竞争国家之间的协调。政府和政府间机构也应加大对太空模拟战争的投入。对于人工智能系统在企业、国家和全球层面的所有权，应明确界定。此外，还应制定损害赔偿责任相关规则。

3. 必须按照特定的有限标准对人工智能进行质量保证

在实施之前，信息、模型和系统的质量及来源必须按照预先确定的标准进行测试。这需要为太空任务中的人类监督程度制定明确机制，包括人类指挥（高度干预）、人类在环（中度干预）、人类在回路（低度干预）以及人类脱离回路（无干预）。例如，对人工智能系统进行编程，使其在特定情况下，比如机器学习卫星定位系统因太阳耀斑而环境恶化，或者人造宇航员首次接触外星生命时，切换到基于规则的警示程序，或在进一步行动前寻求人类指导。

4. 人工智能系统应接受严格的风险评估

基于人工智能的太空探索系统应接受结构化的审批流程。应由特定于人工智能应用水平的专业人员进行设计风险评估，例如，考虑其侵犯公民权利、人权或破坏安全的可能性。应定期进行操作风险评估和技术维护检查，以确保人工智能符合预期用途，且不会危及集成系统。应建立一个中央管理机构，以确保定期进行独立审计，从而识别安全问题、更新要求并设计改进机会。

5. 其他伦理考量

对人工智能的自主性设定严格的伦理限制至关重要。例如，对于可能产生致命后果的人工智能应用，应保持中度到高度的人类干预。这可能包括人工智能控制重要生命维持基础设施的民用应用，或人工智能监管军事系统的非民用应用。应设置紧急制动开关机制，以便在发生重大安全漏洞时有效关闭整个系统。应建立早期预警系统，以便根据严格的灾害风险管理（DRM）提醒人类做出响应。同样，虽然朝着开发人造宇航员这一理想目标努力很有吸引力，但谨慎的做法是优先将人工智能应用于实现太空经济的自给自足和可持续发展，比如采用折纸工程等技术。

简而言之，人工智能在长期太空任务中的应用范围涵盖从决策支持到导航等多个方面，它能够辅助人类在轨建设，保障人类健康和福祉。但是，目前太空和人工智能领域都充满未知，二者的融合带来了严重风险。这就证明了需要技术稳健、管理得当且有道德推理支撑的人工智能系统。此外，还需要国家、双边和国际层面的积极合作，来制定、批准和执行与技术、管理和道德相关的机制。