Deveríamos confiar na IA para encontrar vida alienígena? Os cientistas não têm tanta certeza

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A inteligência artificial pode facilmente cair na armadilha de identificar a não-vida como vida em outros mundos, dizem dois pesquisadores da Universidade Estadual de Michigan que testaram a inteligência artificial em um programa de computador para simular a vida.

“Vimos no passado que a inteligência artificial tem um grande calcanhar de Aquiles quando tenta classificar coisas que são diferentes das coisas nos exemplos de treinamento”, disse Christoph Adami, de Michigan, ao Space.com. “Chamamos essas amostras de ‘não-propagação’ e é incrivelmente fácil fazer com que a IA classifique incorretamente.”

Adami é um biólogo computacional que usa computadores para aplicar a teoria da informação ao estudo da evolução e da biologia. Um de seus princípios centrais é que a vida pode ser definida por sua capacidade de codificar informações e reproduzi-las. Para o efeito, em 1993 desenvolveu o programa informático Avida. Ele executa organismos digitais escritos como código que podem se copiar e competir por recursos – neste caso, tempo de CPU – exatamente como organismos reais. Embora o uso da vida digital em estudos evolutivos permaneça controverso o que ela fornece a Adami é um vasto conjunto de dados de formas de vida simuladas IA pode ser testado.

Depois de passar três meses realizando análises computacionais em mil máquinas paralelas, Adami e seu aluno Ankit Gupta pediram à IA que determinasse quais programas Avida tinham características de vida e quais não. A codificação dos programas de vida e não-vida é muito semelhante, portanto a diferença não é óbvia – e este pode ser o caso em outro planeta onde a vida pode ter diferenças na biologia. Terra vida.

Adami e Gupta começaram com programas que representavam uma sequência aleatória de moléculas e pediram à IA para classificá-las. Eles então começaram a ajustar essa sequência de moléculas para induzir a IA a pensar que estava vendo vida, uma mudança de cada vez, verificando a cada vez se a crença da IA ​​de que era vida ou não-vida havia mudado.

“Em cerca de 15 mudanças, podemos fazer com que a IA tenha total confiança na classificação da vida, embora na realidade nenhuma das vezes em que ela estava 100% confiante fosse na vida real”, disse Adami.

Além disso, independentemente da sequência em que começaram, a IA era constantemente enganada.

Muitas pessoas na comunidade científica apoiam a inteligência artificial como uma ferramenta inestimável porque pode processar grandes quantidades de dados e procurar padrões nesses dados. O próprio Adami acredita que a IA tem um papel a desempenhar, mas como vemos na nossa vida quotidiana, a IA tende a inventar coisas e a identificar padrões que não existem.

Realmente depende do que a IA aprendeu, disse Adami. Se você perguntar a uma IA sobre os dados nos quais ela foi treinada, ela geralmente lhe dará a resposta correta. Por exemplo, se você treinar uma IA para reconhecer imagens de maçãs e pedir-lhe que escolha frutas de um conjunto de dados que também contém imagens de itens não alimentares, quase sempre ela acertará a resposta. No entanto, se você substituir as imagens de maçãs por imagens de bananas e pedir-lhe para identificar as frutas, ele terá dificuldades e começará a identificar incorretamente as coisas.

Isto ocorre porque as bananas representam dados “não distribuídos”. A IA não foi treinada em bananas, que têm formato muito diferente das maçãs, então a IA não sabe o que fazer com elas.

Da mesma forma, não sabemos como serão os micróbios alienígenas, e eles podem ser completamente diferentes dos micróbios terrestres nos quais a IA foi treinada. Por outras palavras, a vida alienígena não seria propagada e a inteligência artificial não teria contexto para dizer se qualquer conjunto específico de moléculas é vida ou não.

“Você precisa conhecer seus dados de treinamento e, se souber que seus dados de teste estão na mesma distribuição que seus dados de treinamento, você ficará bem”, disse Adami. “Mas você não pode garantir isso com vida extraterrestre.”

Isso poderia causar problemas para as missões em busca de vida.

Se um veículo espacial voar até o planeta vermelho, cortar uma rocha e ver diretamente algo que se parece com a vida microbiana como a conhecemos, a resposta será clara e poderá ser testada usando métodos convencionais. No entanto, muitas tentativas de detectar vida provavelmente não serão tão práticas como confiar em dados de espectrometria de massa para identificar moléculas e processos associados à vida. Isso pode variar desde tentar detectar vida atmosfera de Vênusou no oceano Europaou ativado exoplanetas através Observatório de mundos habitáveisque a NASA pretende lançar na década de 2040 para obter imagens diretas de exoplanetas Área residencial de estrelas.

“Isto significa que se uma IA estiver numa missão a observar certas amostras de espectrometria de massa, há uma boa probabilidade de que, mesmo tendo sido treinada no terreno com muitas amostras bióticas e abióticas, ainda possa dar um veredicto positivo quando não tem nenhuma relação com a vida”, diz Adami.

O próximo passo, disse Adami, é sair do mundo digital e fazer o mesmo teste com dados do mundo real.

Adami e Gupta apresentarão suas descobertas em agosto de 2026 na Conferência de Vida Artificial em Waterloo, Canadá.