新浪科技訊 香港時間7月12日消息，在某種意義上，地外智慧生物搜尋(SETI)可以說起源於1896年，當時尼古拉‧特斯拉(現代交變電流電氣系統的設計者)就提出可利用無線電傳輸的方式搜尋地外智慧生命。1899年，特斯拉確實檢測到與地球電風暴完全不同的信號。有人在檢查了特斯拉的數據之後，認為他可能接收到了來自木星的“風暴”信號。木星的等離子體圓環會發射出強烈的射電流量
，使木星看起來就像一顆微縮版的脈衝星。
到了1924年8月，當火星到達下合位置(與地球在太陽的同側且三者成一直線，這是一個世紀多時間內火星與地球距離最近的時候)時，美國海軍天文台每隔一小時就靜默無線電5分鐘，以使一艘裝有無線電接收器的飛船能夠“傾聽”來自火星的信號。
現代的SETI真正開始於1959年，當時菲利普‧莫里森(Philip Morrison)和吉烏斯皮‧科科尼(Giuseppe Cocconi)在《自然》雜誌上撰文指出，地外智慧生命或許可以通過無線電天線進行搜尋。另一方面，1960年，弗蘭克‧德雷克(Frank Drake)利用射電望遠鏡進行了首次SETI項目嘗試，他對鯨魚座τ星和波江座的天苑四進行了觀測。天文學家推測，地外智慧生命可能會在400千赫的帶通上使用1.420千兆赫的電磁頻率，這意味著在這一頻譜範圍內可以存在40萬個不同的搜尋頻道。
弗蘭克‧德雷克還提出了一個尋找外星文明的“德雷克方程”：N = R* fp ne fl fi fc L。方程中N表示具有星際通信能力的外星文明數量，其他一些變量的意義如下：
R*表示適合居住的恆星系統的數量，通常指類似太陽的恆星，但過去二十年來的研究顯示，較小的紅矮星系統中也可能存在適合生命居住的行星。然而，如果這些行星上存在液態水，那它們與恆星之間的距離就不能太近或太遠。紅矮星占恆星總數量的75%，這些研究結果大大擴展了地外智慧生物搜尋的目標恆星數量。
參數fp表示可居住恆星系統中真正具有行星的概率。自從2009年3月份發射以來，美國航空航天局(NASA)的開普勒望遠鏡已經基本確定了不同大小的行星出現的概率。這對搜尋地外文明的工作來說是一個非常了不起的成就。SETI協會的天文學家已經鎖定並“監聽”所有在可居住區域內探測到的行星。開普勒望遠鏡的首要目標是探測體積與地球相近，且處於其恆星系統中可居住帶的行星(即類地行星)。在可居住區域內尋找類地行星將為德雷克方程提供另一個參數：ne，即在某個給定恆星系統內類地行星的數量。
參數fl表示在具有可居住潛力的行星上真正出現生命的概率。要獲得這一參數，需要借助新一代的軌道望遠鏡，以對可居住行星大氣層中的氧氣等物質進行探測。氧氣是存在光合生物的標誌之一。天文學家估計，在類地行星上首先可能被探測到的生物群體是森林──在地球上森林已經存在了超過4億年。
參數fi表示生命體發展出智能的概率。這是德雷克方程中最難以定義的參數，它還引發了許多更基礎的問題，如什麼是智能？“智能”的定義有很多種，但就地外智慧生物搜尋的目標而言，“智能”意味著可以進行通信、交流，這也是人類所希望遇到的。
要尋找外星生物，我們可以先從地球極端環境下的生物學研究(如美國航空航天局的天體生物學計劃)開始。許多研究者已經深入南極的幹燥山穀，或加利福尼亞州莫哈維的沙漠地帶等地，探索生命在極端環境下的生存狀態。與此相似，如果我們想從太空中獲得非人類的通信信號，那第一步應該從研究地球上眾多的非人類交流系統開始。幾乎所有的動物都具有交流能力，但科學家如何才能分析並確定這些交流系統的複雜性呢？
假設交流系統的複雜性可以用信息的複雜性來衡量，那這就涉及到一個稱為“信息論”的數學領域。該理論最早用於測定通過電話線傳輸的信息量。貝爾實驗室的克勞德‧香農(Claude Shannon)在1949年提出了信息論，經過數十年的發展，現在該理論已經在眾多領域廣泛應用。
勞倫斯‧多伊爾(Laurance Doyle)是SETI協會宇宙生命研究中心的主要研究者，同時也是美國航空航天局開普勒任務科學組的成員。他和來自加州大學戴維斯分校的布倫達‧麥考恩(Brenda McCowan)、肖恩‧漢瑟(Sean Hanser)決定採用信息論的方法對瓶鼻海豚的交流方式進行研究，觀察它們的聲音交流系統能傳送多大的信息量。信息量的大小取決於信息發生頻率的分佈，即“信息熵”。
有關這方面研究的一個早期例子是齊夫定律(Zipf's Law)。該定律以一位哈佛語言學家的名字命名，他將小說中出現的英文字母按出現頻率(對數刻度)進行繪圖，得到一條差不多45度，斜率為-1的直線。換句話說，最常出現的字母比次常見的字母出現頻率高10倍；而次常見字母的出現頻率則是第三常見字母的10倍，並以此類推。他還對中文字符、英語單詞和俄羅斯音素等進行了類似的分析，也都獲得了斜率基本為-1的頻率分佈圖。
這些結果顯示，齊夫定律似乎可以用來描述語言中必要成分的分佈。科學家用瓶鼻海豚的聲音信號製作了齊夫斜率圖，獲得了斜率為-1的直線。這意味著海豚的聲音交流系統可能包含著複雜的關係規則(在人類的交流系統中，這種規則被語言學家稱為“語法”)。對嬰兒咿呀學語時的聲音信號進行分析則發現，其斜率比齊夫定律中的平緩得多。在海豚幼崽中也記錄到了與人類嬰兒相似的聲音頻率分佈圖。這告訴我們，在海豚很小的時候，它們也會咿呀學語，到成熟時才掌握“語言”。
科學家在座頭鯨身上進行了同樣的研究。座頭鯨是具有複雜社會性的動物，它們與海豚一樣，也十分依賴聲音交流系統，而更少依賴姿勢或面部表情。在人類之前的幾百萬年前，座頭鯨就已經發展出了全球性的交流系統。
座頭鯨對噪聲的處理方式也與人類相似。當我們拿起電話時，如果出現雜音，通話者就會減慢說話速度，保証對方能聽清楚所有用詞。科學家發現，當座頭鯨受到船舶噪音幹擾時，它們會減慢向彼此發出聲音的頻率。它們還會在製造氣泡圍捕魚類的同時，彼此進行交流。不過，科學家的計算結果顯示，座頭鯨聲音頻率的減慢，最多隻能抵消60%的船舶噪音，而它們的交流時間也會因此變長。
這種現象意味著什麼？我們可以借用一個類比來說明。面對一份缺失部分字母和單詞的文本，我們仍可以運用強大的語法組織能力，將文本的信息提取出來。在座頭鯨中可能也存在著類似的“語法”，因為它們即使沒有聽到完整的聲音，也能夠獲得足夠的信息。目前科學家還沒有足夠的數據來對座頭鯨和人類的“信息熵”進行對比，但可以肯定的是，這些鯨魚的交流系統具有很高的結構複雜性。
信息論也可以應用在單程交流系統中，如棉花等植物與黃蜂的交流。棉花能夠告訴黃蜂哪一株植物可以停留(植物上擁有作為黃蜂獵物的蟲子)。雖然這還不是不同星球間的交流，但這種不同生物界之間的交流，已經是科學家目前所觀察到最接近的了。
將信息論應用在蜜蜂身上也很有趣，它們的“搖擺舞”通信系統涉及利用太陽進行導航。蜜蜂擁有SETI分析中的三個重要要素：一個交流系統；利用工具(建造六角形的蜂巢結構)；能運用天文學(利用太陽，有時是滿月來尋找蜜源)。
在利用無線電進行搜索的同時，用光學手段搜尋地外文明的嘗試也越來越多。無線電SETI搜尋的是窄帶傳輸的信號，自然界顯然無法產生這種信號。光學手段SETI則依賴於納秒級脈衝光的監測。只有人工的技術力量才能製造出這樣的信號，就科學家目前所知，自然界中最快的脈衝光來自毫秒脈衝星。
先進的地外文明是否會利用納米光(或紅外線)脈衝在星際間發射信號呢？也許會，特別是如果該文明所處的恆星系能方便地發射激光。在太陽系中，確實存在著天然的微波激光──存在於火星的大氣層中。火星大氣中的二氧化碳在受到太陽照射時，能夠被激發產生強大的激光。如果我們能打造出圍繞火星的鏡子，便能利用這種天然的激光發射器，向星際間發射激光信號。當然，人類或許還要等上幾十年或一個世紀，才能將這一想法付諸實施。
有些SETI工作者還在搜尋從“戴森球”散發出來的多餘熱量。戴森球的概念源自美國普林斯頓大學的物理學家弗里曼‧戴森(Freeman Dyson)的思想實驗。他認為，如果人類文明能延續足夠長的時間，到某一天對能量的需求就會膨脹到需要利用母恆星輸出的“全部”能量，此時就需要建立能夠儘可能收集母恆星能量的軌道結構。這種結構的半徑與日地距離相當，裡面可居住的人口比地球人口要多得多。
另一個關於搜尋地外文明的有趣理由是：地球上的生命可能不是從地球起源的。有人認為，是彗星撞擊火星時將簡單的細菌生物帶到了地球。另一個想得更遠的觀點認為，如果我們能在人類(或其他物種)的基因組中找到某個特定的區域，該區域不僅是非隨機的，而且與塑造和改變基因組的過程毫不相容──即與基因組中其他部分截然不同，並且不能為自然選擇等過程改變──那這一區域就可能來自某個非常先進的外星智慧文明。信息論或許在這裏有用武之地，將基因組中不尋常的結構找出來。
在進行外星智慧文明搜尋的過程中，我們還需要考慮比人類先進的文明會做什麼，例如在信息傳輸中最新的技術──量子隱形傳輸。目前，量子光學實驗室已經發現，信息可以在任意的距離間進行傳輸。更確切地說，是“量子信息”能夠在任意距離瞬時傳遞，而接收者需要借助某種“鑰匙”來解鎖信息──但這種“鑰匙”不能夠以超光速傳送。不過，人們還是在猜測，地外文明的第一條信息是來自太空的無線電信號，還是會顯示在某台量子計算機上。
對地外文明的搜尋是一個神奇的領域，包含了眾多學科，從天體物理學到動物行為學，從古生物學到量子力學等。現在，射電望遠鏡是SETI的象徵，但這僅僅是冰山一角。在1870年出版的一本描述太陽系生命的書《我們之外的其他世界》(Other Worlds Than Ours)中，英國人理查德‧普羅克特(Richard Proctor)引用一本17世紀法國作品中的話說，公眾對天文學的興趣源自在宇宙中尋找生命的興趣。幾百年之後，這一點依然沒有改變。(原文作者勞倫斯‧多伊爾，任天編譯)
.搜尋外星文明的歷程演變：曾嘗試利用鯨歌
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