自從1919年愛(ài)丁頓那場(chǎng)戲劇性的日食觀測(cè)以來(lái)，廣義相對(duì)論已經(jīng)獲得了科學(xué)家的廣泛接受——它已經(jīng)在本科物理學(xué)課堂上被教授了幾十年。引力波最先是由愛(ài)因斯坦本人懷疑然后預(yù)言的，之前也已經(jīng)在多種不同的天文系統(tǒng)中被間接觀測(cè)到過(guò)（其中之一還獲得了1993年的諾貝爾獎(jiǎng)）。而LIGO上周公布的是人類(lèi)第一次直接觀測(cè)到引力波。這當(dāng)然具有非常重要的意義。非凡的主張需要非凡的證據(jù)。LIGO的引力波探測(cè)絕對(duì)是非凡的證據(jù)，它跨越了十億光年的時(shí)空，幫助我們證實(shí)了廣義相對(duì)論的正確性。

然而，LIGO探測(cè)到引力波基本上符合大多數(shù)科學(xué)家的預(yù)期。事實(shí)上，人們一直在激烈地爭(zhēng)論，在LIGO上花費(fèi)十億美元科研經(jīng)費(fèi)是否明智。如果LIGO沒(méi)能探測(cè)到引力波，那才將成為一個(gè)更大的科學(xué)事件。那么，我們真的是花了十億美元來(lái)證實(shí)了100年前的非凡主張（廣義相對(duì)論）嗎？

當(dāng)然不是！LIGO讓我們能通過(guò)一個(gè)全新的窗口（引力波）來(lái)觀察宇宙。在這一歷史時(shí)刻之前，幾乎所有關(guān)于我們宇宙的科學(xué)數(shù)據(jù)都是通過(guò)電磁波（無(wú)線(xiàn)電波、微波、可見(jiàn)光、紫外線(xiàn)、X射線(xiàn)、伽馬射線(xiàn)等）收集的。然而我們已經(jīng)知道，宇宙中一些重要的東西可能并不發(fā)光，如黑洞、暗物質(zhì)、暗能量等。為了更深入地了解宇宙，通過(guò)電磁波之外的方式研究宇宙是十分關(guān)鍵的。LIGO為一類(lèi)新天文學(xué)（引力波天文學(xué)）開(kāi)啟了大門(mén)——正如無(wú)線(xiàn)電天線(xiàn)將我們帶入了射電天文學(xué)時(shí)代一樣。畢竟LIGO稱(chēng)自己是「天文臺(tái)」，也渴望承擔(dān)天文觀測(cè)臺(tái)的角色。

引力波提供了一種研究宇宙的新方式，但現(xiàn)在我們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)中面臨著巨大的難題。

要理解為什么引力波存在數(shù)據(jù)上的難題，我們需要了解LIGO的工作方式。LIGO可能是人類(lèi)打造過(guò)的最先進(jìn)、最精密的設(shè)備。其設(shè)計(jì)目的是探測(cè)引力波經(jīng)過(guò)時(shí)對(duì)時(shí)空的輕微拉伸和壓縮所引起的微小長(zhǎng)度變化。LIGO非常精確，甚至可以檢測(cè)到比原子核小1000倍的運(yùn)動(dòng)——這是有史以來(lái)科學(xué)嘗試過(guò)的最小度量。

但測(cè)量的精度水平也存在自身的問(wèn)題。該設(shè)備對(duì)噪聲非常敏感。幾英里外高速公路上的一輛汽車(chē)經(jīng)過(guò)、科學(xué)家的走動(dòng)、飛機(jī)飛過(guò)、隨機(jī)地震事件等都會(huì)產(chǎn)生比潛在的引力波信號(hào)更強(qiáng)的振動(dòng)。LIGO工程難題中的一個(gè)重要部分就是開(kāi)發(fā)能過(guò)濾這些噪聲的硬件和軟件。這就是第一篇LIGO論文包含了一千多個(gè)共同作者的原因，他們中許多是工程師。

工程上，LIGO使用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的噪聲事件。例如，可以訓(xùn)練人工智能識(shí)別飛機(jī)越過(guò)頭頂時(shí)或激光光路上反射鏡的失準(zhǔn)所引起的噪聲尖峰，而不會(huì)將其誤認(rèn)為是真正的引力波信號(hào)。

即使能夠?yàn)V除最容易識(shí)別的噪聲事件，但仍可預(yù)期LIGO每年收集的500TB數(shù)據(jù)中的絕大多數(shù)依然是噪聲。要將信號(hào)和噪聲區(qū)分開(kāi)，存在兩種基本的方法。

第一，我們可以檢測(cè)非常強(qiáng)的信號(hào)。這基本上就是上周見(jiàn)諸報(bào)道的。兩個(gè)黑洞的融合過(guò)程所釋放的能量超過(guò)了整個(gè)宇宙所有恒星發(fā)光能量的總和！如果這么巨大的能量是以可見(jiàn)光的形式釋放，這兩個(gè)13億光年外的黑洞將在我們的天空閃耀如滿(mǎn)月（這表明，如果我們像以前那樣，只通過(guò)電磁波來(lái)觀測(cè)宇宙，將會(huì)錯(cuò)過(guò)太多信息）。許多人認(rèn)為這是一個(gè)罕見(jiàn)的事件，可能在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都不會(huì)重復(fù)。這一次只是我們運(yùn)氣好。

第二個(gè)方法更為實(shí)際，我們可以探測(cè)隱藏在噪聲中的長(zhǎng)期信號(hào)模式。我們可以檢測(cè)「背景」引力波，這些引力波是宇宙大爆炸或星系團(tuán)中的星系和黑洞不斷碰撞與融合的長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程所遺留下來(lái)的。隨著時(shí)間的推移，這類(lèi)信號(hào)的累積數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越加深我們對(duì)其物理系統(tǒng)的理解。有了合適的物理模型，人工智能就能學(xué)會(huì)用這些數(shù)據(jù)與模型進(jìn)行比對(duì)，很快預(yù)測(cè)出與新信號(hào)有關(guān)的天文事件。

引力波天文學(xué)的未來(lái)取決于我們能從嘈雜的數(shù)據(jù)中提取出多少內(nèi)涵。

很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，天文學(xué)處理的數(shù)據(jù)的信噪比都很低。其中最廣為人知的例子是SETI@Home，該項(xiàng)目致力于搜索隱藏在背景噪聲內(nèi)的潛在地外信號(hào)，這些信號(hào)由類(lèi)似下圖的望遠(yuǎn)鏡收集到，這是位于阿雷西沃的大型射電望遠(yuǎn)鏡。

SETI（搜尋地外文明計(jì)劃）搜索算法并不復(fù)雜，但數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大，需要大量的計(jì)算能力。因此有人想出了一個(gè)絕妙的主意，將計(jì)算任務(wù)分配給成千上萬(wàn)雖然開(kāi)機(jī)但基本閑置的家庭/辦公計(jì)算機(jī)

SETI@Home團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)「屏幕保護(hù)程序」，在計(jì)算機(jī)未被主動(dòng)使用時(shí)（也就是當(dāng)屏幕保護(hù)程序工作時(shí)）運(yùn)行SETI搜索。盡管SETI@Home項(xiàng)目本身并沒(méi)有找到任何外星人信號(hào)，但這個(gè)想法很有價(jià)值，可將世界上數(shù)百萬(wàn)臺(tái)閑置計(jì)算機(jī)用來(lái)執(zhí)行有用的任務(wù)，從物理學(xué)到藥物研發(fā)再到管理新型貨幣系統(tǒng)。特別的，比如BOINC項(xiàng)目就是用來(lái)生成開(kāi)源軟件，任何項(xiàng)目都可以用它來(lái)向眾包的計(jì)算機(jī)分配工作負(fù)載。

這催生了Einstein@Home項(xiàng)目。該項(xiàng)目的目的是分析LIGO數(shù)據(jù)以檢測(cè)出潛在的信號(hào)。到目前為止，它已經(jīng)分析了來(lái)自多個(gè)LIGO測(cè)試運(yùn)行的數(shù)據(jù)，也發(fā)表了多篇經(jīng)過(guò)同行評(píng)審的論文。Einstein@Home讓我們看到LIGO的未來(lái)就是數(shù)據(jù)科學(xué)。但還遠(yuǎn)不止此。

Galaxy Zoo項(xiàng)目是人與計(jì)算機(jī)合作的絕佳案例。這一項(xiàng)目的背景是，星系的形狀（圓形或螺旋狀，中心有棒或無(wú)棒等）可以告訴我們很多與之相關(guān)的物理性質(zhì)和歷史信息。但計(jì)算機(jī)對(duì)星系形狀進(jìn)行分類(lèi)時(shí)存在困難。再考慮到我們可觀測(cè)的宇宙中存在超過(guò)一千億個(gè)星系，對(duì)這些星系進(jìn)行分類(lèi)就成了一個(gè)重要但又非常困難的任務(wù)。Galaxy Zoo項(xiàng)目提供了一個(gè)讓公眾（市民科學(xué)家）可以對(duì)隨機(jī)星系圖片進(jìn)行分類(lèi)的網(wǎng)站。用戶(hù)之間互相檢查結(jié)果以保證質(zhì)量。更重要的是，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從人類(lèi)的分類(lèi)工作中進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而讓計(jì)算機(jī)在這一特定任務(wù)上越來(lái)越智能。

可以想象，可將類(lèi)似的方法應(yīng)用到LIGO數(shù)據(jù)上——人類(lèi)用戶(hù)可以識(shí)別出LIGO數(shù)據(jù)中潛在的模式，然后「教導(dǎo)」計(jì)算機(jī)識(shí)別類(lèi)似的模式。正如上面提到的，可以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法鑒別出噪聲中的尖峰是由飛機(jī)飛越頭頂時(shí)產(chǎn)生的?；蛟S，融合中的黑洞所產(chǎn)生的「啁啾」中也存在一個(gè)可識(shí)別的模式。

這是科幻嗎？事實(shí)上并不是，幾個(gè)月前，西北大學(xué)就因此獲得了NSF（美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)）的資金。

我們正生活在一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)代。