外星生命,外星人,为什么这么难找

北京专门治疗白癜风的医院 https://wapyyk.39.net/bj/zhuanke/89ac7.html

　　

大科技大科技将及时为广大读者推介《大科技*科学之谜》精彩内容。篇原创内容 　　外星生命，外星人，为什么这么难找?

　　由于长期搜索无果，一些天文学家最近将他们的注意力放回了地球，以重新审视这个问题。巧合的是，他们审视的结果与生物学家的一个观点不谋而合。

　　计算外星文明数量的公式

　　几十年来，寻找地外智慧生命的天文学家不停用射电望远镜扫描天空，以期截获来自另一个高级文明的信号。

　　射电望远镜搜寻的是无线电波。为了估计银河系内有多少智慧生命能够发射或接收无线电信号，我们经常回到美国天文学家弗兰克·德雷克在年制定的一个公式。德雷克公式是七个变量的乘积，最终算得的结果是银河系内可能能够与我们通讯的文明数量。

　　在德雷克提出他的公式那个年代，这七个变量里每一个都有很大的不确定性。然而到了半个多世纪后的今天，得益于开普勒太空望远镜发现的数千颗系外行星，德雷克公式中的前三项R*(银河系内恒星形成的平均速率)、fp(恒星中拥有行星的恒星所占比例)和ne(每个拥有行星的恒星系中类地行星的平均数量)，数值已经比较确定。只有涉及生物学方面的两个变量，fl(可居住行星中能进化出生命的概率)和fi(如果进化出生命，进化成高级智慧生命的概率)，较难确定，对此，我们只能做一些猜测。

　　就目前的情况来看，人们对这两个变量(两个概率)的理解是如此悬殊，以至于最后的计算结果五花八门。既有说我们在银河系中是孤独的，也有说银河系中存在着数百万个类似我们的文明。面对这些预言，我们还是像先前一样迷茫。

　　统计学上，缩小这两个概率的常规方法是扩大样本数量。譬如，在数十亿年的时间里观察大量的类地行星，看看生命出现的概率以及生命进化成智慧生命的概率。但问题是，我们能拥有的样本目前只有地球一个，所以此路不通。

天文学家弗兰克德雷克和他的著名的公式

小贴士：

德雷克公式

N=R*×fp×ne×fl×fi×fc×L

其中：N=银河系内可能能够与我们通讯的文明数量

R*=银河系内恒星形成的平均速率

fp=恒星中拥有行星的恒星所占比例

ne=每个拥有行星的恒星中类地行星的平均数目

fl=可居住行星中能进化出生命的概率

fi=进化出高级智慧生命的概率

fc=高级智慧生命能够进行通讯的概率

L=科技文明能持续的时间

　　由猜想趋于客观真实的方法

　　不过，还有另一种方法来处理概率问题，它可以改变我们对找到外星人概率的思考。

　　18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯提出一种方法，允许我们在样本数量有限的情况下，先给出一个较为主观的猜测，然后随着新信息的出现，不断更新概率，以期接近客观真实。这种方法叫“贝叶斯方法”。

　　举个例子。有一桶黑白两色球。现在你想知道，黑球和白球所占比例各是多少。

　　这个问题需要通过从桶中不停拿球来解决。原则上，等到你把桶中的球全拿出来了，你也就知道了答案。但也并非在所有的球拿完之前，我们对此心中一点数都没有。

　　在动手拿球之前，我们不妨猜测桶中有50%的白球和50%的黑球。随着不断拿球，我们会根据得到的观测值更新我们的猜测。假设10次抽取后得到4个白球和6个黑球，那么此时我们对白球比例的估计就会从最初的50%下调。假设50次抽取后得到了15个白球和35个黑球，我们对白球比例的估计又会继续下调。随着越来越多的观测值，我们会持续更新猜测，并且对该猜测越来越有把握。

　　原则上说，只要猜测能无限次地更新，那么贝叶斯方法的结果跟最初的猜测无关。你最初猜测“50%白球和50%黑球”也好，猜测“%白球”也好，最后总能接近真实情况。但在实际操作中，由于我们当前手头掌握的信息毕竟有限，猜测不能无限次更新，所以，贝叶斯方法的结果往往对初始的猜测依赖性很大。一个合理的猜测比一个不太合理的猜测，能少走很多弯路，更快地逼近客观真实。

　　外星生命可能性最大的一种形式

　　年，美国哥伦比亚大学的天文学家大卫·基平在研究生命在宇宙中存在的可能性时，就用了贝叶斯方法。

　　首先，他做了一个假设。他认为，生命出现在宜居行星上的概率和生命进化为智慧生命的概率，都应该要么接近0(意味着永远不会发生)，要么接近1(意味着总会发生)，而不是介于两者之间的某个任意值。因为在他看来，若取某个中间值，譬如生命出现在宜居行星上的概率是0.5，那就意味着，在与地球条件完全相同的类地行星中，50%能进化出生命，50%无法进化出生命。这就好比同样条件的实验，在美国做和在中国做，会得出相反的结论，在他看来未免太莫名其妙。

　　在这个假设基础上，就产生了四种可能性：生命和智慧生命都很罕见;生命和智慧生命都很常见;生命很罕见，但是一旦出现，几乎总能进化成智慧生命;生命很常见，但很少能进化成智慧生命。在做计算之前，他又假设，四种情况的最初可能性都是一样的。

从单细胞生命进化到多细胞生命，再进化到高级智慧生命，障碍重重。

　　结合地球物理学和古生物学上的证据，基平用贝叶斯方法计算四种情况的概率。最后，他发现，“生命很常见”的概率是“生命很罕见”概率的9倍。这意味着，生命在类似地球的行星上存在是个大概率事件。他还发现，“智慧生命很罕见”的情况比“智慧生命很常见”的情况更受青睐，两者概率之比是3：2。

　　一句话，按基平的计算结果，“生命很常见，但很少能进化成智慧生命”在四种情况中，可能性最大。

　　这正吻合当前在生物学家中占主流的一种看法：从无到有进化出生命，相对容易;但简单生命要进化成高级的智慧生命，则障碍重重。他们说，虽然多细胞生命比单细胞生命高级，智慧生命则更高级，但进化完全是随机的、盲目的，并没有一只手为生命指明一条从低级到高级的进化之路。因此，地球上进化出高级生命和智慧生命，都带有很大的偶然性，即使地球历史倒过去重演一次，这些好事也未必还能发生。

　　例如，从简单的单细胞生物进化到复杂的多细胞生物，可能完全就是一种侥幸。单细胞生命生存、繁殖全靠自己。相比之下，多细胞生物体内的细胞，都放弃了各自的独立性，有力地结合在一起，承担着不同的分工。这些细胞为何能如此默契地走到一起，障碍是怎么克服的，这至今都是一个谜。智力和文化的发展也同样不可思议。鱼存在于地球已经有大约4.5亿年了，但在这么长的时间里，似乎并没有表现出有智力增长的迹象。所以我们也很容易想象到，在另一个类地星球上，生命从未产生过，或者产生的单细胞生物从未进化到复杂的多细胞生物……

　　还是要继续搜寻

　　这样的结论确实有点令人沮丧。不过，这些都不能最终证明我们在宇宙中是孤独的。理由如下：

　　首先，宇宙空间毕竟非常大，用著名英国生物学家霍尔丹的话说“宇宙不仅比我们想象的要大，而且比我们能想象的要大。”银河系中至少有0亿颗恒星，还有数万亿颗行星。宇宙的历史又如此漫长。所以，尽管从简单生命进化成智慧生命存在种种障碍，我们仍然可以期待一些高级文明在一些星球上出现。

　　其次，贝叶斯方法只是一种统计学方法，它的结果并不能替代真相。还是以从桶中拿球为例，在你没有把球全部拿出来之前，你永远不知道真实情况是什么。譬如，在总共个球中，你拿完80个，黑白的比例差不多是1：1，你用贝叶斯方法推断，满心以为整桶球也是黑白各占一半，但后来却发现，剩余20个全是白球。这就把你原先的结论颠覆了。因为说到底，这桶球是怎么装进去的，装进去之后有没有经过摇晃搅匀，我们并不清楚。

　　再说，天文学家应用贝叶斯方法的时候，输入的一些数据有很大的不确定性。譬如，我们不知道地球是什么时候变得适合生命的。当出现时，这种生命的第一批分子是氨基酸、RNA还是脂质膜。在生命首次出现后，它是否在地球历史的早期被一些灾难性事件扼杀了，不得不以一种可能不同的方式重新启动?还有，我们也不知道是不是所有生命都必须只能基于碳来构建。这些问题上的众多不确定性，也影响了预测的可靠性。

　　所以，结论虽然有点令人沮丧，但阻止不了天文学家倾其力继续去搜索外星智慧生命。

　　拓展阅读：即使存在外星人，沟通也是个障碍

　　正文中提到，在德雷克公式中有两个涉及生物学的变量阻碍了我们对外星智慧生命存在的可能性做出较为可靠的预测。事实上，也有一种忽略这两个变量的办法——只是这种办法在很多人看来过于武断——即用地球上的情况来衡量其他星球。

　　地球上智慧生命是大约在地球形成后45亿年才出现的，我们也可以要求在其他可栖居的类地行星上，智慧生命也出现于其诞生后的45亿年。年6月，就在基平发表他的研究后不久，英国两位天文学家按照这一假设使用德雷克公式估计，得出“在银河系至少存在36个可与我们通讯的智慧文明”的结论。在计算中，他们还假设，一旦一个智慧文明出现，它至少会持续年。如果持续时间更长，那么文明的数量还会增加。

　　但是，就算银河系中真的有36个外星文明。在这种情况下，它们之间的平均距离约为1.7万光年，这对与我们的来回沟通造成了极大的阻碍。要知道，他们发出的任何信号都需要经过1.7万年才能到达我们这里。我们发回的信号也需要1.7万年到达他们那里，然后再花1.7万年等他们回复。这样最起码需要5.1万年以上才能完成一次交流。但我们学会无线电通讯才多年，且每代人的生命十分有限，文明能持续多久未知。此外在还可能存在自然灾害及大规模战乱等不确定因素的情况下，人类文明能否持续5万年以上，我们不可而知。

　　另外，外星文明用于交流与沟通的语言或文字是怎样的?我们与他们之间能沟通吗?不要说别的，地球上不同生物之间都无法交流，“鸡同鸭讲”就是普遍现象。就是我们人类，不同国家和地区的人，如果没有翻译，交流都很困难。不同时期的文字也难以解读，我国的甲骨文，到现在还没有被全部解读。所以我们即使与他们取得联系，但能否交流还是个问题。