人類想早點移民火星，AI能安排上嗎？

大概十年前吧，互聯網上很多人自詡火星人，寫著常人難以理解的火星文，生怕被人看懂。 但是想移民火星做火星人，並不是這十幾年的事。 自人類在1969年首次登月後，移民火星這個事就成了全人類的月經，但凡在太空事業上取得一點進展，就會有人堂而皇之的問移民火星還有多遠。

隨著40多次火星探測任務的實施，火星已經成為太陽系中除地球外, 人類了解最為透徹的行星。 但即使這樣，移民火星依然遙遙無期，一大重要原因是惡劣的環境使人無法生存，主要有三大障礙： 無氧的大氣、嚴寒的溫度和乾旱的地表，任何一點都很難攻克。

隨著人工智能技術的發展，它也越來越多得滲透到了航天領域，比如前不久上天的航天機器人西蒙，日本送入國際空間站上的第一個機器人Kirobo等。 那麼在移民火星這個事上，人工智能可以做點什麼呢？

打前哨：兵馬未到，探測先行

7月25日，Science 上發表的一項研究稱，意大利多家機構組成的團隊對火星快車號探測器的雷達數據進行分析後，發現在火星南極冰蓋下方1.5公里處，存在著一個直徑約 20公里的穩定的液態湖，這一消息一出，人們紛紛歡呼雀躍，似乎已經一腳邁進了火星。

1.    機器視覺與機器學習雖好，但與效率沒太多關係

基於火星複雜的環境，在移民火星之前，探測是非常重要的一步，而我們對火星的認知也絕大多數來自於探測儀發回地球的數據，火星探測的重要性不言而喻。

美國航天局（NASA）的火星探測器計劃一直在緊鑼密鼓進行，早在2016年，好奇號開始使用一種名為“科學知識收集自主探索”的軟件，將計算機視覺與機器學習結合起來，根據科學家 確定的標準，選擇岩石和土壤樣本進行研究。 火星車可以用它的化學攝像機的激光對目標進行射擊，分析燃燒的氣體，將圖像和數據打包，然後發送回地球的指揮中心。

雖然已經在一定程度上積極運用了人工智能技術，但是這些火星車行動非常緩慢。 在火星超過2000天的時間裡，漫遊者好奇號僅僅行駛了約11.5英里，差不多18.5千米，效率並不算高。

2.    無人機探測飛得更快，探索區域更廣

無人機探測無疑是一種高風險、高回報的項目。 雖然火星稀薄大氣層可使巨大旋翼葉片旋轉速度更快，但它僅能攜帶幾公斤重的物體飛行。 因為火星大氣密度只有地球大氣的1%，為了使火星無人機能夠在低密度大氣環境中飛行，無人機重量要盡可能輕，盡可能結實和牢固，同時需要配備強大的動力。 所有的通訊設備、相機、發動機以及電力系統結合在一起，使它能夠自主飛行，拍攝火星地形，安全著陸，避開岩石障礙，從而成功地傳輸空中數據信息。

NASA將在 2020 年發射“火星 2020”探測器，並在這個探測器上搭載一架無人機。 但在此之前，他已經批准探索性資助的一種全新的探測器：由AI控制的一群機器人蜜蜂Marsbees。 Marsbees 是一種微型的無人機，結構和大黃蜂類似，但有更大的翅膀，通過機器震動翼飛行，這樣的設計能讓這些機器人生物能夠飛入火星的大氣層，探測並獲取有關數據。

值得一提的是，火星探測不僅僅只是在火星表面實現數據採集和打包發送，它需要突破深空超遠距離測控通信、火星制動捕獲、在軌長期自主管理、稀薄大氣減速與安全著陸等 關鍵技術，而這些關鍵技術也常常需要人工智能的輔助，比如在軟著陸火星時，可以拍攝多張照片，通過分析這些照片，使著陸器自主選擇一個能讓自己的“四條腿”安全著陸的 平面。

定居前：適應不成，“智”能改造

地球上的人和其他生物都是依賴於24小時的生物節律而生活和工作的，但到目前為止，太空中還沒有一個星球的自轉和公轉完全與地球相似或相同。 雖然火星自轉一周的24.6小時與地球自轉一周的23小時56分4.09秒相近，但火星繞太陽的公轉是1.88年（687日），與地球上一年相差太遠。 因此， 人類若想要在火星中生存下來，就需要從演化上徹底改變自己的生命時鐘。

而演化改變生命時鐘有多難呢？ 是否會像地球人一樣，也需要百萬年、千萬年，甚至上億年呢，誰也沒辦法回答。 同時，由於火星中存在大量的二氧化碳， 人類要么不呼吸要么呼吸二氧化碳 ，而我們人類壓根就適應不了高濃度的二氧化碳，這樣會引發一系列的不良反應甚至死亡。

適應這條路行不通，那麼最終就只有一種辦法，改造火星。

在改造火星初期，人類需要在火星上建起一個個巨大的密閉式火星基地。 但僅僅依靠人是沒辦法完成這件事的，基於火星的惡劣環境，人們穿著厚重的宇航服工作，呼吸、行動、體力都是問題，所以必須依靠擁有強人工智能的機器人，明確分工、準確 高效地協作完成從原料製造到設備搬運、基地建設，再到基地密閉艙環境調控等一系列複雜任務。

德國宇航中心DLR研發團隊，花了十年時間優化人型機器人Justin的物理性能，目的是讓它解決火星上人類住房問題。 物體識別軟件和計算機視覺能力讓Justin探測分析周邊的環境，完成維護清潔檢查儀器，搬運物體等任務，同時他還可以使用工具，拍照並上傳，精準抓住飛行中的物體和躲避障礙物。 在幾個月前的一次測試中，在國際空間站上的宇航員用平板遠程指導下，Justin幾分鐘就修好了Munich實驗室裡失靈的太陽能板。

實際上，不管是科幻電影還是小說，在太空人類與機器合作簡直是標配，在移民火星這個事上，毫不意外也會如此。

未來：從弱人工智能到強人工智能

依據兩種不同的目標或理念，工業界的人工智能主要有兩條路線，一條是弱人工智能，以概率論、統計學、貝葉斯定律等為基礎，基於大數據、雲計算這套體系 人類過去的生產過程、生活過程形成的數據積累通過機器學習完成指定任務。 另一條則是強人工智能，主要是對腦科學、神經科學的研究，目的是希望研製出達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據自己的意圖開展行動。

現階段弱人工智能越來越強，強人工智能卻越來越弱。 因此 人類對深空的探測活動中，基本上還處在基於計算機視覺、自然語言處理、機器學習、語音識別等弱人工智能階段。

但是火星探測器與地面最遠通信距離約4億公里，是地月距離的900多倍，“對話”延時長達40多分鐘，需要克服信號衰減、傳輸延時和外界干擾等因素。 由於距離太遠，大多數情況下探測器需要依靠自主控制，獨立完成帆板展開、對日定向、制動捕獲、兩器分離、故障診斷等功能。

因此在未來，發揮實質作用的將是一批強人工智能高智能機器人，可以自主獨立做出分析判斷，比如前面提到的Justin便在某種程度上向著強人工智能發展。 一般的機器人，需要預先嵌入程序，並且它們的每個行為都需要有明確的指令。 但Justin不一樣，它可以自行解決很複雜的任務，即使程序裡沒有涉及到這些任務，某種程度上它具有一定的獨立思考能力。

不僅僅在國外，發展強人工智能也是我國的航天領域未來的發展方向。 我國首次火星探測任務於2016年批准立項，預計將在2020年左右，由長征五號運載火箭發射火星探測器，直接送入地火轉移軌道。 而在此次的“出征火星”的計劃當中，強人工智能將發揮主力軍作用。

結論

我們可以看到，最近關於航天的消息層出不窮，比如藍色起源已經躍躍欲試打算將人送入太空，馬斯克的運載火箭的成本越來越低了等等，這無疑都是未來移民火星的好消息 。

智能相對論（aixdlun）分析師雷宇認為，人工智能應用到火星其實不需要特別看待，我們大可將火星看成一個更加極端的場景。 如何將人工智能技術更好的應用到火星，如何突破材料的極限，在很長一段時間，都值得我們每個火星人關注。