John Moisan 通过 AI 的“眼睛”研究海洋

快速阅读: 据《NASA （新闻稿）》最新报道，我是一名进化编程专家，专注于使用人工智能和数学方法从太空测量海洋色素，以了解海洋生态系统动态。NASA即将发射的PACE卫星将提供宝贵数据，结合我的遗传算法和逆向建模工作，有助于估算不同藻类的浓度。此外，我还参与开发生态系统模型，认为进化编程在解决重大问题如生命起源和智能演化方面潜力巨大。生活中，我喜欢骑自行车、航海和培养孩子成长。

我从事进化编程工作，“NASA戈达德中心”的海洋学家约翰·莫伊桑博士说。“我认为进化编程在解决许多大型问题方面有很大的潜力。生命是如何开始和进化的？这些过程能否用于进化出智能或意识？”

海洋科学家测量海洋中叶绿素a的含量和变化，因为它是海洋中藻类或浮游植物数量的一个标志物。叶绿素a是藻类生长所必需的，用于吸收太阳能以制造糖分。通常，叶绿素含量高的海域也是生物生长或初级生产力较高的地方。因此，通过估算海洋中的叶绿素含量，我们可以研究这些过程如何随时间变化，并试图理解其背后的原因。

NASA利用卫星观测海洋颜色来估算叶绿素a，因为叶绿素吸收阳光，改变了海水的颜色。藻类还有其他类型的色素，每种色素在不同的光谱范围内吸收光线。由于不同种类的藻类含有不同水平的色素，这些色素就像指纹一样揭示了水中的藻类类型。我的一些研究旨在尝试使用人工智能和数学方法从太空测量这些色素，以了解海洋生态系统的动态。在2024年，NASA计划发射“浮游生物、气溶胶、云、海洋生态系统”（PACE）卫星，该卫星将在许多不同的波长上测量海洋的颜色。这颗卫星的数据可以与我在遗传算法和逆向建模方面的工作结果相结合，以估算不同色素的浓度，甚至可能估算海洋中不同种类藻类的浓度。

我开发生态系统模型。但生态系统没有像物理学那样的定律。需要创建方程使生态系统模型能反映真实世界的观察结果。卫星是一个很好的观察来源，但野外收集的许多其他观测数据对于开发这些方程至关重要。在我在NASA的时间内，我只能开发模型是因为世界各地的海洋科学家在进行海洋探险时所做的伟大但常常繁琐的工作，他们测量各种海洋特征，无论是简单的温度还是更复杂的藻类生长率测量。让我特别难忘的是他们愿意合作并分享数据的态度。我也享受与NASA的众多科学家一起工作的经历，他们总是愿意支持新想法并为我指明方向。这让在NASA的工作成为了一段非凡的经历。

人类快速思考、根据所学测试和改变观点的能力比计算机慢得多。计算机可以帮助我们更快地适应环境。我可以把1000名学生放在一个房间里开发生态系统模型。但我知道，与使用一种称为遗传编程的人工智能方法相比，这个开发生态系统模型的过程要慢得多，这是一种生成生态系统模型解决方案的更快方法。从哲学角度看，没有绝对最佳的生态系统模型。地球上的生命和生态系统以极快的速度变化和适应，以至于任何现有模型都无法准确模拟，特别是考虑到气候变化的情况下。唯一真正的生态系统模型就是现实本身。没有任何计算机模型能够完全模拟生态系统。通过利用进化计算技术提供的快速适应能力，模拟和预测生态系统的效果可以大大提升。

我从事进化编程。我认为进化编程在解决许多重大问题方面有很大的潜力。生命是如何起源和进化的？这些过程是否可用于演化出智能或意识？人工智能（AI）可以回答问题，但你需要明确这些问题。这是使用AI时更大的挑战。如果你不知道如何定义它，你将无法回答如何创造有意识生命的问题。如果我不能测量生命，我怎能建立它的模型呢？我不知道如何写出那个公式。生命是如何起源和进化的？进化过程是如何开始的？这是我乐于与朋友探讨的大问题。它同样令人沮丧，就像思考“虚无”一样。

我和妻子经常骑自行车出游。我们希望下一次大型骑行之旅能去中国的香格里拉市。我也喜欢航海和尝试种植热带植物。但最重要的是，我喜欢帮助抚养孩子，让他们成长为坚韧、富有同情心和聪明的人。

生活。有太多的东西要看。时间却如此有限。

《与戈达德对话》是一系列问答简介，展现了NASA戈达德太空飞行中心才华横溢且多元化的员工队伍。《与戈达德对话》自2011年5月以来平均每月出版两次。请访问戈达德的“我们的团队”网页阅读往期内容。

(以上内容均由Ai生成)