火星2020是一個雄心勃勃的計劃。美國宇航局計劃用1.25個火星年，即28個地球月收集20份火星巖芯和土壤樣本——如果沒有人工智能，這項任務就不可能完成，因為探測器會浪費太多時間等待指令。

　　目前，美國宇航局噴氣推進實驗室的火星科學實驗室團隊規劃“好奇號”火星探測器日常活動，然后再通過NASA的“深空網絡”發送指令大約要花費八個小時。項目負責人會告訴漫游車什么時候該起床，需要多長時間來預熱它的儀器，以及如何避開那些會損壞它已經破舊的車輪的巖石。

　　火星2020將需要它有更多的自主權。火星科學實驗室的任務主管——“火星科學實驗室”的負責人說：“任務按照地面循環來進行推進。”“它自己能做的越多，它就能做得越好。”

　　超越從不犯錯的HAL

　　耗資24億美元的火星2020任務只是NASA越來越需要人工智能的一個例子，盡管這個詞本身讓一些人感到不安。許多NASA的科學家和工程師更喜歡稱之為機器學習，而不是人工智能。在太空領域，這個寬泛的術語有時會讓人想起Arthur C. Clarke在《2001太空漫游》中虛構的計算機HAL9000，號稱有完美記錄從不犯錯。

　　需要說明的是，NASA并不是在試圖創造HAL。工程師們正在開發軟件和算法來滿足任務的具體要求。

　　美國宇航局艾姆斯研究中心自動系統領域的高級科學家、智能機器人小組的負責人Kelly Fong說：“我們今天所做工作關注的重點不是智能問題，而是試圖讓系統變得更獨立、更自動、更自主。”

　　對于載人航天來說，就是給宇航員提供軟件，幫助他們應對從設備故障到緊急醫療這類的突發事件。例如，一種結合帶有推理和學習算法的數據挖掘的醫療輔助工具，幫助宇航員在火星上執行多個月任務，處理從日常護理到疾病或受傷的各種事情——“不再需要跟很多飛行控制人員商議，”Fong說。

　　通過機器人探測火星任務，美國宇航局正在展示其擁有越來越強能力的探測器。美國宇航局的火星探測器“勇氣號”和“機遇號”在2004年登陸火星的時候，盡管通過軟件升級獲得了一定的自主能力，但能做的仍然非常有限。相比之下，“好奇號”的能力顯然強得多。

　　去年，“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，選擇巖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，然后發送回地球。

　　“負責這項任務的科學家們對此感到興奮，因為過去他們不得不看著影像、挑選目標、發送命令然后等待數據傳回，”JPL機器學習和儀器自主小組的研究員基里·瓦格斯塔夫說。

　　盡管數據只需要10到30分鐘就能從火星傳回地球，但任務控制人員只能利用他們在深空網絡上分配的時間內發送和接收數據。

　　“即使探測器可以全天候與我們通話，我們也不能全天都在接聽，不是嗎？”瓦格斯塔夫說。“我們只在每天兩次，一次10分鐘的時間里聽它的通話，因為深空網絡正忙著接收卡西尼號、航行者號、先鋒號、新地平線號和其他所有的任務的聯絡信號。”

　　火星2020計劃的探測器設計時的目標就是要自主做更多的事情，來更好與任務管理人員進行有限的通信。在處理發送給它的任務，以及如果有電量剩余再做一些雜事之前，它會把自己叫醒，將儀器加熱到合適溫度。

　　“理想情況下，這對我們是有利的。我們想要的是目標的圖像和來自儀器的數據。收集完這些再跟我們聯絡，然后我們會利用這些信息來指導它獲取一份樣品。”特羅斯珀說。

　　NASA目前還沒有實現這一目標，但火星2020計劃促使他們在這個方向上改進了軟件，使探測器能夠自己在火星地表從一個點移動到另一個點，同時避開障礙物。“這就像蹣跚學步的孩子們學習的基本技能，別撞到障礙上。”他說。這種自主正越來越多地加入到我們的太空項目中。展望未來，我覺得我們會越來越多地使用這些智能技術。

　　未來的任務，如美國宇航局的歐羅巴飛船（Europa Clipper），將需要更強大的人工智能，來尋找從地下海洋升起的羽狀物，以及由熱液噴口造成的月球結冰表面裂縫。當科學家無法預測他們在何時或何地能有新發現時，他們就需要人工智能來“觀察、注意、收集數據并將數據發回”，瓦格斯塔夫說。

　　隨著歐羅巴飛船搭載的儀器數據收集的完成，飛船的機載處理器需要“為觀測指定優先級，并將最有趣的數據傳回地球。”“我們收集到的數據總比我們傳輸的要多。”

　　在比火星更遠的任務中更是如此，需要衛星進行數據中轉。由于距離太遠，前往木衛二或土星的衛星土衛二的任務也會出現通信延遲。

　　NASA已經開發出了用于地球觀測衛星的軟件，可以用于海洋觀測任務。2013年發射的“智能有效載荷實驗”衛星依靠機器學習來分析圖像，并著重觀察與周圍環境不同的地區。

　　“它睜大眼睛尋找一切與我們預想不匹配或與眾不同的東西，”他說。“我們無法預測能發現什么。我們不想因為沒有教會機器尋找東西的技巧而錯過一些東西。”

　　未來的一項任務是穿過木衛二表面的冰層來調查水下是否存在生命，這將需要更多的機器智能。NASA可能會設計軟件來尋找化學成分或溫度變化的不一致。“這將使你不必告訴它生命是什么樣子，它會吃什么以及它的能源來源是什么，”瓦格斯塔夫說。

　　在工程師將硬件和軟件發送進太空之前，他們會在地球上類似的環境中進行廣泛的測試。工程師們在沙漠中測試火星任務。對木衛二任務的最佳模擬場地可能是北極的冰川。

　　“我們敏銳地意識到要降低風險，因為這是耗資數億甚至數十億美元的宇宙飛船，”他說。“我們所做的所有事都是經過了多年的詳細測試才會被送上宇宙飛船的。”

　　人工智能掌控一切

　　SpaceX和波音正在建造的往返于地球和國際空間站之間的太空艙的設計宗旨就是，一旦完成發射即可自主操作，完成對接任務和返回地球的任務。

　　“這樣美國宇航局的工作人員學習航天飛船操控所需要花費的時間將比進行微重力實驗以及保持衛星軌道更短。”克里斯·弗格森說，他是波音公司CST-100星際航線項目的負責人和任務執行主管。

　　“這將極大地減少訓練時間。他們只需要學習那些重要的東西，以及如何發現飛船沒有按照計劃在完成動作。”弗格森告訴太空新聞。

　　星際航線的機組成員將會進行飛船進度監控的相關訓練。如果出現問題，他們將知道如何手動控制，并與地面工作人員合作解決問題。”他補充道。

　　NASA堅持表示，實現高度自主的部分原因是為了確保太空艙可以作為救生船，以防緊急情況的發生。

　　弗格森說：“如遇到突發情況，機組成員需要盡快返回，他們可以在沒有任何準備的情況下進入太空艙，關閉艙門，進行一系列動作然后迅速返回。”

　　從很多方面來看，星際航線飛船的自主能力與飛機高度相似。無論是在商用飛機還是宇宙飛船上，“每個人都開始意識到，飛行員正越來越多地變成監控者而不是一直活躍的參與者，”弗格森說。

　　當星際航線的飛船與空間站對接時，機組人員將會是在監控復雜的傳感器和圖像處理器。波音公司依靠相機、紅外成像儀和激光探測以及距離傳感器，來創建三維圖像。中央處理器將決定哪一個傳感器更可能準確，并將據此對數據進行加權，以確保之前快速移動兩個航天器最終以大約每秒4厘米的相對速度完成對接。

　　盡管這是個很復雜的過程，但實際上宇航員們看到的跟飛機駕駛員在著陸系統上看到的顯示是類似的，弗格森說。