银河系里有多少外星人?天文学家转向统计数据寻求答案
在1980年12月14日播出的《宇宙》第12集中，该节目的联合创作人兼主持人卡尔·萨根向电视观众介绍了天文学家弗兰克·德雷克的同名方程。利用它，他计算出了银河系中可能有多少先进文明可以利用外星的现代无线电通信技术与我们取得联系。萨根的估计从“可怜的少数”到数百万不等。萨根以他独特的方式吟诵道:“如果文明在发现射电天文学后不总是很快地自我毁灭，那么天空可能会轻轻地嗡嗡作响，发出来自星星的信息。”
萨根对文明能否在自己的技术“青春期”中生存持悲观态度。“青春期”指的是文化发展的过渡期，比如核能、生物工程或无数其他强大能力，很容易导致自我毁灭。从本质上说，在其他所有方面，他对泛银河系生活和智力的前景都是乐观的。但是他的信念的科学基础是不可靠的。萨根和其他人怀疑克莱因星球上生命的出现肯定是宇宙的必然，因为地质证据表明生命在地球上出现的速度快得令人震惊:大约40亿年前，我们的星球刚从炽热的形成中充分冷却下来。而且，如果其他行星上的生命像我们的世界一样迅速出现，并随着时间的推移进化得越来越复杂，或许智能和技术也会在整个宇宙中普遍存在。
然而，近年来，一些持怀疑态度的天文学家试图用一种叫做贝叶斯统计的复杂的分析形式，在这些声明背后加入更多的经验分量。他们专注于两个巨大的未知因素:在类地行星上，生命从非生物环境中诞生的可能性——这一过程被称为非生物起源——以及由此产生智慧的可能性。即使有了这样的估计，天文学家也不同意它们对宇宙其他地方的生命意味着什么。这种缺乏共识的原因是，即使是最好的贝叶斯分析也只能在地球上缺乏关于地外生命和智慧的确凿证据的情况下才能得出这么多结论。
1961年，天文学家德雷克(Drake)提出了德雷克方程(Drake equation)，计算出银河系中能够通过无线电波收发星际信息的文明的数量。它依赖于许多因素的相乘，每一个因素都量化了我们对银河系、行星、生命和智慧的某些方面的知识。这些因素包括?p,分数与太阳系外行星的恒星;ne，系外可居住行星的数目;?l,宜居行星上生命出现的分数;等等。
普林斯顿大学的天体物理学家埃德·特纳说:“在德雷克写下(这个等式)的时候——甚至在25年前——几乎所有这些因素都可能是使生命非常稀少的因素。”现在我们知道，环绕恒星的世界是常态，那些在最基本的尺寸、质量和日照方面与地球相似的世界也很常见。简而言之，银河系似乎不缺生命可以占据的不动产。然而，“在整个因素链中，最大的不确定性之一是生命诞生的可能性——即使在合适的条件下，你也能从化学到生命的飞跃，”特纳说。
忽视这种不确定性会导致天文学家做出相当大胆的断言。例如，上个月，英国诺丁汉大学的汤姆·韦斯特比(Tom Westby)和克里斯托弗·康塞里斯(Christopher Conselice)计算出银河系中至少有36个智能文明能够与我们交流，这一结果登上了新闻头条。这一估计是基于这样一种假设，即智能生命在其他类地行星形成45亿至55亿年后才出现。
哥伦比亚大学的天文学家大卫·基平说:“这只是一个非常具体而有力的假设。”“我没有看到任何证据表明这是一个安全的赌注。”
回答关于自然发生和智能出现的可能性的问题是困难的，因为科学家只有一条信息:地球上的生命。“我们甚至没有一个完整的数据点，”基平说。“例如，我们不知道生命何时出现在地球上。即便如此，也存在不确定性。”
然而，根据我们在当地观察到的情况做出假设的另一个问题是所谓的选择偏差。想象一下，买彩票，在第100次尝试中中了头奖。合理地说，你可能会认为中彩票的概率是1%。当然，这个错误的结论是一种选择偏差，如果你只投票给中奖者而没有投票给失败的人(即数千万购买彩票但从未中奖的人)，就会出现这种偏差。当谈到计算自然发生的几率时，基平说:“我们无法了解失败的情况。”“所以这就是为什么我们在这个问题上处于非常具有挑战性的位置。”
进入贝叶斯分析。该技术使用了贝叶斯定理，该定理以18世纪英国统计学家和大臣托马斯?贝叶斯的名字命名。为了计算某些事件(比如自然发生)发生的几率，天文学家首先得出一个可能的概率分布——如果你愿意，这是一个最好的猜测。例如，我们可以假设自然发生发生的时间可能在地球形成后的1亿到2亿年之间，也可能在地球形成后的2亿到3亿年之间，或者在地球历史的任何一个1亿年之间。这些假设被称为贝叶斯先验，并且它们是明确的。然后统计学家收集数据或证据。最后，他们结合先验和证据来计算所谓的后验概率。在自然发生的情况下，根据我们之前的假设和证据，这种可能性就是在类地行星上出现生命的可能性。后验不是一个单一的数字，而是一个量化任何不确定性的概率分布。例如，它可能显示，自然发生的可能性随着时间的推移而增加或减少，而不是先验所暗示的均匀概率分布。
2012年，特纳和他的同事、当时在新泽西州普林斯顿高等研究院工作的戴维·斯皮格尔(David Spiegel)，第一个严格地将贝叶斯分析应用于自然发生学。按照他们的方法，在类日恒星周围的类地行星上的生命要到世界形成后的某个最短年限(tmin)才会出现。如果生命在某个最大时间之前没有出现，那么tmax，随着它的恒星老化(并最终死亡)，该行星上的条件将变得非常恶劣，不可能有自然生物发生。在tmin和tmax之间，Turner和Spiegel的目的是计算自然发生的概率。
研究人员研究了几种不同的概率分布。他们还假设，在自然发生之后，智力需要一段固定的时间才会出现。
有了这样的假设，地球上生命起源的地球物理学和古生物学证据，以及进化理论对智能生命出现的解释，特纳和斯皮格尔就能够计算出非生物起源的不同后后概率分布。虽然生命早期出现在地球上的证据可能确实表明非自然发生是相当容易的，但后人并没有对这种可能性设定任何下限。计算“没有排除非常低的概率，这是一种统计上的常识，”Turner说。尽管生命在地球上迅速出现，但自然发生可能仍然是一个极其罕见的过程。
特纳和斯皮格尔的努力是“对这个问题的第一次真正严肃的贝叶斯攻击，”基平说。“我认为吸引人的是，他们打破了这种默认的、对生命早期出现的天真解释。”
尽管如此，基平认为研究人员的工作并非没有弱点，他现在试图用他自己的更详尽的贝叶斯分析来纠正它。例如，基平质疑了智力在自然发生后的某个固定时间出现的假设。他说，这可能是选择偏见的另一个例子，选择偏见是一种受我们自身智力产生的进化路径影响的概念。“本着编码你所有的无知的精神，为什么不承认你也不知道那个数字呢?””基平说。“如果你试图推断生命出现需要多长时间，那么为什么不同时研究智力呢?”
这一建议正是基平所尝试的，他对自然发生和智能出现的可能性进行了估计。他选择了杰弗里斯研究所，这是由另一位英国统计学家和天文学家哈罗德·杰弗里斯设计的。据说它是最大程度的无信息。因为Jeffreys的先验没有考虑大量的假设，它更看重的是证据。特纳和斯皮格尔也曾试图找到一个无信息的先验。特纳说:“如果你想知道数据告诉了你什么，而不是你之前的想法，那么你想要一个无信息的先验。”在他们2012年的分析中，研究人员使用了三个先验，其中一个是信息最不充分的，但是他们没有使用Jeffreys prior，尽管他们意识到了这一点。
在基平的计算中，先验的注意力集中在他称之为参数空间的“四角”上:生活是普遍的，智力是普遍的;生活平淡无奇，智力贫乏;生命是稀有的，智慧是普遍的;生命是稀有的，智慧是稀有的。在贝叶斯分析开始之前，所有四个角落的可能性都是一样的。
特纳同意使用杰弗里的先验是一个重大的进步。“这是我们拥有的最好的方式，真的，去询问数据试图告诉你什么，”他说。
基平将杰弗里的先验知识与地球上生命出现和智慧的稀疏证据相结合，得到了后验概率分布，这使他能够计算出四个角落的新概率。例如，他发现，“生命普遍，智力罕见”的情况比生命和智力都罕见的情况多九倍。即使智力并不罕见，“生活是普遍的”这种情况的最小优势比也只有9比1。基平说，这种几率不是人们会赌上房子的那种。“你很可能输掉赌注。”
不过，他说，这种计算“是一个积极的迹象，表明那里应该存在生命”。“这至少说明，生活并不是一个艰难的过程。”
并非所有的贝叶斯统计学家都同意这一观点。特纳对结果的解释是不同的。是的，基平的分析表明，生命明显早到地球有利于一种模式，即自然发生是普遍的，具体的优势比为9:1。但特纳说，这个计算结果并不意味着这个模型比非自然发生现象罕见的模型更有可能成立9倍，他补充说，基平的解释“有点过于乐观了”。
特纳对基平的研究表示赞赏，他认为，即使是最复杂的贝叶斯分析也会为宇宙中稀有的生命和智慧留下空间。“我们对地球上生命的了解并不排除这些可能性，”他说。
不只是贝叶斯统计学家对基平的解释有异议。关于生命起源的问题感兴趣的人会怀疑称答案,鉴于任何此类分析是受惠于地质、地球物理、古生物学、考古、生物的生命证据Earth-none是明确的自然发生的时间线和情报的外观。
哥伦比亚大学的天文学家和天体生物学家Caleb Scharf说:“我们仍然在努力定义生命系统。”“从科学的定义来看，这是一头难以捉摸的野兽。这对于关于自然发生的时间，甚至是关于智力进化的陈述来说都是有问题的。”
如果我们有严格的定义，问题仍然存在。“我们不知道生命是否开始、停止、重新开始。我们也不知道生命是否只能以一种方式构建，”Scharf说。地球何时适宜生命生存?当它出现时，这种“生命”氨基酸的第一批分子是rna还是脂质膜?在生命第一次出现之后，它是被地球历史早期的一些灾难性事件所消灭，然后以一种可能不同的方式重新开始吗?“不确定性非常多，”Scharf说。
所有这些粗略的证据甚至使贝叶斯分析变得困难。但作为一项技术，它仍然是处理更多证据的最适合的方法——比如，发现过去火星上存在生命迹象，或者目前在木星一颗被冰覆盖、海洋覆盖的卫星上存在生命迹象。
“一旦我们有了另一个数据点，假设发生了，[贝叶斯模型]就是最好地利用这些额外数据的方法。突然之间，不确定性急剧减少。“我们没有必要去调查银河系中的每一颗恒星，以弄清楚某个地方是否可能存在生命。再多一两个数据点，我们就能从本质上了解宇宙产生生命或智慧的倾向。这是相当强大的。”
