ハーバード大学の天体物理学者アヴィ・ローブは、科学研究に無制限の予算をどのように割り当てるかを説明しました。この声明は学生からの質問を受け、2027会計年度に向けた米国の科学機関の削減案についての議論の最中に発表された。
ローブ氏は、基礎科学が将来の技術進歩の基盤となると主張した。同氏は、数十年にわたって開発された量子力学と固体物理学の研究に依存するシリコンチップの例を挙げた。研究者は、基礎科学への投資の削減を、木の根を切り落として葉に水だけを与えることに例えました。
見知らぬ見知らぬ人を優先
この天文学者は、現在のリソースのほとんどが既知または部分的に知られている現象の研究に使われていることを強調しました。彼は、「未知の未知のもの」、つまりまだ想像されていない現実の側面を最大限に発見するための移行を提唱しています。
これを行うためにローブ氏は、異常、つまり従来の説明に当てはまらない現象を探すことを推奨しています。同氏は、これらの出来事に馴染みのある用語をすぐに付けてしまう傾向があり、それによってさらなるデータ収集への関心が薄れてしまう可能性があると批判した。引用された例は星間天体 1I/’オウムアムアで、彗星に特有の塵やガスの尾を示さずに非重力加速を示しました。
ローブ氏は、天体を「暗黒彗星」として自動的に分類する代わりに、それを異常なものとしてラベル付けし、技術的起源の可能性を含む代替案を調査することを提案した。無制限のリソースを使用する研究プログラムには、事前確認バイアスなしでさまざまな仮説をテストするための集中的なデータ収集が含まれます。
新しいセンサーの開発
この戦略には、前例のない機能を備えた機器の構築が含まれます。重力波検出器は、ブラックホールや暗黒物質の成分だけでなく、光を放出または反射しない目に見えない物体を識別できる可能性があります。
高速カメラと広い収集エリアを備えた望遠鏡は、現在の調査では気づかれない高速で移動する天体を記録するのに役立ちます。この装置は、まだ調査されていない領域で宇宙を観察する能力を拡大するでしょう。
- 目に見えない物体の重力波検出器
- 大面積望遠鏡の高速カメラ
- 人工知能を備えた高度なデータ処理システム
- 系外惑星の技術信号専用の機器
- 星間天体を継続的に監視する天文台
超知能人工知能の役割
ローブ氏は、超インテリジェント人工知能 (ASI) を使用して大量のデータを分析することを提唱しました。これらのシステムは、人間の知覚を逃れるパターンを特定し、複雑な情報セットの新たな異常を検出できる可能性があります。
ASI は、実験や理論的可能性を想像するのにも役立ちます。優れた処理能力により、チェスのようなゲームの高度な戦略と同様に、蓄積されたすべての知識に基づいてシナリオをナビゲートします。
この天文学者は、科学は実験的証拠に依存していると指摘した。新しいセンサーと AI ツールを組み合わせれば、まだ知られていない現象の指紋の特定が加速されるでしょう。
微生物の探索と技術的生命の探索の間のバランス
現在、天文学界は系外惑星の大気中の微生物の生物学的痕跡の探索を優先しています。ハビタブルワールド天文台などのプロジェクトには、今後 20 年間で 100 億ドル以上の投資が見込まれています。
ローブ氏は、無限の予算で、技術的痕跡の調査に同等のリソースを投入する意向を示した。これらには、星間天体の異常、居住可能な系外惑星の夜側の人工光や過剰な熱、遠方の大気における産業汚染の兆候などが含まれるでしょう。
目的は、人類が生成する信号と同様の信号を生成する文明に関するデータを収集することです。このアプローチでは、ある行を別の行よりも排他的に優先することなく、観察可能な証拠に焦点を当て続けることができます。
科学研究の長期ビジョン
研究者は現在の知識を無知の海に浮かぶ島に例えました。進歩するたびに島の海岸線が拡大し、探検のための新たなフロンティアが生まれます。彼は、科学はゼロサム ゲームではなく、無限和の学習プロセスとして機能すると主張しました。
ローブ氏は、リソースが限られているにもかかわらず、よりゆっくりとしたペースで同じ目標を追求すると述べた。無制限の予算を伴う夢には、制度的な偏見を打破し、従来の軌道から外れた現象に対する好奇心を促すことが含まれます。
この提案は、データが期待からの逸脱を示した場合には常に、型破りな解釈を検討することの重要性を強調しています。異常値は、完全に却下されるのではなく、調査に値します。
