외계 문명의 신호를 찾고 있다면, 우리 지구에서 이미 알려진 비인간 통신 시스템 중 일부에서 연습하지 않겠습니까? 고래는 수백만 년 동안 글로벌 커뮤니케이션 시스템을 가지고있었습니다. 심지어 존재했습니다. 춤으로 부분적으로 의사 소통하는 꿀벌들은 인간이 정치 체제로서 민주주의를 제기하기 전에 수백만 년 동안 수백만 년 동안 떼질 수있는 최고의 장소에 대한 민주적 논쟁을 가졌다. 그리고 다른 예가 많습니다. 다른 동물의 의사 소통 시스템을 연구 한 사람을 아는 사람은 아무도 이전에 생각했던 것 보다이 종이 멍청하다고 결론을 내린 적이 없습니다.
동물 커뮤니케이션 연구를 통해 동료들과 저는 우주의 신호가 기술적으로 진보 된 문명에서 나온 것인지 여부를 결정하기 위해 새로운 종류의 탐지기 인 "커뮤니케이션 인텔리전스"필터를 개발했습니다. 대부분의 이전 SETI (외계 지능 검색) 노력은 좁은 주파수 대역이있는 무선 전송 또는 매우 빠르게 깜박이는 광학 신호를 찾았습니다. 우리가 천체 물리학에 대해 알고있는 바에 따르면, 그러한 전송은 분명히 인공적 일 것이며, 그들의 발견은 성간 거리에서 신호를 전송할 수있는 기술을 나타낼 것입니다. Seti 노력은 일반적으로 광대역 무선 신호와 느린 광학 펄스를 버리며, 그 출처는 덜 분명합니다. 이러한 신호는 지능적인 존재로부터 나올 수도 있지만, 성간 가스 구름과 같은 자연적인 무선 파장에서 유래 할 수 있으며, 차이를 알 수있는 좋은 방법이 부족했습니다.
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간단히 말해서, 우리는 지능적인 존재들로부터 메시지를 받았을 수도 있고 신호의 모습에 대한 우리의 기대에 부합하지 않았기 때문에 무시했을 수도 있습니다. 그리고 이것이 50 년 동안의 성간 통신을 아직 감지하지 않은 이유 일 수 있습니다.
지난 10 년 반 동안 동료들과 나는 더 나은 방법을 찾았습니다. 우리는 인간 및 동물 의사 소통 시스템에 정보 이론을 적용해 왔으며, 이제 특정 종이 그들이 말하는 것을 모르더라도 복잡한 아이디어를 전달할 수 있다고 말할 수 있습니다. (우리는 다른 종들이 인간의 의미에서 언어를 가지고 있는지 여부를 판단하지 않기 위해“커뮤니케이션 시스템”이라는 용어를 사용합니다.) 복잡한 의사 소통은 인텔리전스 내용이라고 할 수있는 것을 드러내는 일반적인 구문과 같은 규칙을 따릅니다. 충분히 큰 메시지 샘플을 가지고 있다면 복잡성 또는 규칙 구조의 정도를 정량화 할 수 있습니다. 정보 이론의 수학 에서이 구조는 "조건부 정보 엔트로피"라고하며 문자 및 음소와 같은 기본 커뮤니케이션 단위 간의 수학적 관계로 구성됩니다. 일상적인 연설에서, 우리는이 구조를 문법으로, 그리고 더 기본적인 수준에서, 소리를 단어와 문장으로 포장하는 것으로 인식합니다. 처음으로, 우리는 캘리포니아 마운틴 뷰에있는 Seti Institute에서 Seti 데이터 에서이 구조를 찾기 시작했습니다.
Davis의 California University의 동료 인 Brenda McCowan과 Sean F. Hanser는 우리가 쉽게 분류 할 수있는 소리 신호를 사용하여 사회적으로 복잡하고 음향 의사 소통에 크게 의존하는 종을 연구하기로 결정했습니다. 따라서, 우리의 첫 3 개의 주제 종은 병 슬로스 돌고래였다 ( tursiops truncatus ), 다람쥐 원숭이 ( saimiri sciureus ), 혹등 고래 ( megaptera novaeangliae ).
하버드 대학 언어 학자 George Zipf 이후 서신, 단어 및 음소에 대한 초기 통계 연구에서 나온 인간 언어학의 한 측면은 Zipf의 법칙으로 알려져 있습니다. 영어 텍스트에는 T보다 더 많은 E가 있으며, A보다 T보다 더 많은 T가 있습니다. 주파수의 내림차순으로 "e"에서 "q"로의 글자를 나열하고 로그 로그 그래프에 주파수를 표시하는 경우, 45도 줄, 즉 경사면이 –1의 선으로 값을 맞출 수 있습니다. 한자로 구성된 텍스트로 똑같은 일을하면 –1 경사면도 얻습니다. 일본어, 독일어, 힌디어 및 수십 개의 다른 언어로 대화의 글자, 단어 또는 음소도 마찬가지입니다. 베이비 밥 블링은 가 아닙니다 Zipf의 법칙을 준수하십시오. 소리가 거의 무작위로 쏟아지기 때문에 경사는 –1보다 작습니다. 그러나 아이들이 자신의 언어를 배우면서 경사면은 점차 24 개월 정도까지 –1에 도달합니다.
수학적 언어 학자들에 따르면,이 –1 경사는 주어진 일련의 소리 나 서면 기호에 언어를 구성하기에 충분한 복잡성을 포함 함을 나타냅니다. 그것은 필요하지만 충분한 조건이 아니기 때문에 이것은 복잡성에 대한 첫 번째 테스트이지만 증거는 아닙니다. Zipf 자신에 따르면,이 –1 경사의 이유는 그가“최소한의 노력의 원칙”이라고 불리는 트레이드 오프입니다. 신호를 보내는 에너지를 가장 적은 양의 에너지를 소비하려는 송신기와 전체 메시지가 수신되도록 가장 중복성을 원하는 수신기 간의 균형을 맞 춥니 다.
정보 이론의 적용의 핵심은 신호 유닛을 분리하는 것입니다. 예를 들어, Morse 코드에서 모든 점과 대시를 플로팅하면 약 –0.2의 ZIPF 경사가 제공됩니다. 그러나 여러 개의 점과 대시가 기본 단위 (도트, 도트 대시, 대시 점 및 대시 대시 및 더 긴 시퀀스로 기본 단위로,이 시스템에서 알파벳의 문자가 어떻게 인코딩되는지를 반영하여 –1로 기울어집니다. 이런 식으로, 원래 의미의 단위가 무엇인지 리버스 엔지니어링 할 수 있습니다.
대부분의 언어 학자들은 Zipf의 법칙이 인간 언어의 특징이라고 가정했습니다. 그래서 우리는 성인 병 슬로스-돌고래 휘파람의 발생 빈도를 플로팅 할 때 그들도 Zipf의 법칙에 순종한다는 것을 알게되어 매우 기뻤습니다! 나중에 캘리포니아의 해양 세계에서 두 개의 베이비 병 경화 돌고래가 태어 났을 때, 우리는 유아 휘파람을 녹음하고 아기 인간의 멍청이와 동일한 Zipf의 법률 경사를 가지고 있음을 발견했습니다. 따라서 아기 돌고래는 휘파람을 불러 일으키고 아기 인간이 언어를 배우는 방식과는 다른 방식으로 의사 소통 시스템을 배워야합니다. 돌고래가 12 개월의 나이에 도달했을 때, 휘파람의 발생 빈도는 –1 경사에 도달했습니다.
우리는 병 슬로스 돌고래가 말하는 것을 아직 해독하지는 않았지만, 우리는 그들과 고래가 인간 언어의 내부 복잡성과 통신 시스템을 가지고 있음을 입증했습니다. 이러한 복잡성은 의사 소통이 탄력적입니다. 정보를 교환하는 모든 생물은 주변 소음, 개입 장애물 및 신호 전파를 방해하는 기타 효과에도 불구하고 그렇게 할 수 있어야합니다. 인간 언어는 중복성을 제공하도록 구성됩니다. 가장 기본적인 수준 에서이 구조는 주어진 문자가 나타날 확률을 결정합니다. 내가 한 단어를 생각하고 있다면, 첫 글자는“t”라고 생각할 수 있습니다. 왜냐하면 이것은 영어로 가장 일반적인 첫 글자이기 때문입니다. 당신의 추측은 안전하지만 유익하지는 않습니다. 우리는 당신이 당신의 추측으로 안전하게 연주했다고 말할 수 있습니다. 대신에 문자 "Q"를 추측하고 당신이 정확하다면, 당신은 단어가 실제로 "Q"로 시작하는지 내가 생각하는 단어에 대한 실제 정보를 얻습니다.
.이제 이것을 한 걸음 더 나아가십시오. 내가 생각하는 편지가 첫 번째 편지가“Q”인 단어의 두 번째 편지라고 말하면, 당신은 즉시“u”라는 편지를 추측 할 것입니다. 왜? 이 두 글자는 영어로 거의 100 % 확률로 함께 진행된다는 것을 알고 있기 때문입니다. 누락 된 것을 추측하기 위해, 당신은 편지의 발생 가능성뿐만 아니라 조건부 를 사용하고 있습니다. 이 두 글자 사이의 확률, 즉“u”의 확률 문자 "Q"가 이미 발생했습니다. 우리의 두뇌는 종이의 낮은 통조림 사본 또는 시끄러운 전화 통화에서 멍청한 단어의 희미한 텍스트와 같은 전송에서 오류를 수정해야 할 때마다 조건부 확률을 사용합니다.
영어 단어의 경우 조건부 확률을 약 9 개의 단어로 지정할 수 있습니다. 한 단어가 놓친 경우 상황에 따라 추측 할 수 있습니다. 연속으로 두 단어가 누락 된 경우 종종 문맥에서 그 단어를 복구 할 수 있습니다. 간단한 예로,“오늘은 어떻게 지내고 있습니까?”라는 단어를 놓친 문장을 놓치십시오. 우리는 영어에 관해 알고있는 규칙에서 누락 된 단어“You”를 쉽게 채울 수 있습니다. 이제 두 단어가 누락 된 문장을 고려하십시오. “조는 오늘 조는 어때?” 그러나 다른 가능성이 있습니다. 분명히, 더 많은 단어가 빠질수록 문맥에서 그들을 채우는 것이 더 어려워지고 그들 사이의 조건부 확률이 낮아집니다. 대부분의 인간 서면 언어의 경우 조건부 의존성은 약 9 단어가 연속으로 누락되면 사라집니다. 10 개의 단어가 없으면이 누락 된 단어가 무엇인지 전혀 알 수 없습니다. 정보 이론의 언어에서 인간 단어 엔트로피는 약 9 세기까지 올라갑니다.
우리는 동물 통신 시스템 내에서 이러한 조건부 확률을 발견했습니다. 예를 들어, 우리는 알래스카 고래 재단의 Fred Sharpe와 함께 알래스카 남동부의 혹등 고래 소리를 녹음했습니다. Humpbacks는 노래로 유명하며, 일반적으로 하와이에 짝짓기를 할 때 녹음됩니다. 알래스카에서의 전화는 매우 다릅니다. 먹이를 먹는 전화는 노래가 아닌 거품과 사회적 부름으로 만든 네트로 물고기를 떼어 내려는 의도입니다. 우리는 보트 소음이없는 상태 에서이 발성을 기록했습니다. 우리는 해양 채널이 전화선에서 정적처럼 작용 한 정도를 계산했습니다. 그런 다음 정보 이론을 사용하여 메시지의 오류가없는 수신을 위해 고래가 보컬을 늦추어야하는 양을 정량화했습니다.
.예상대로, 보트 소음으로 고래는 백그라운드에서 소음으로 전화로 대화 할 때와 마찬가지로 발성 속도를 늦췄습니다. 그러나 그들은 오해없이 전체 메시지를 받도록하기 위해 이론적으로 필요한 것의 약 3 분의 1만으로 그들의 전송에서 속도를 늦추고있었습니다. 소음 수준이 요구되는 것처럼 보컬을 늦추지 않고 어떻게 도망 쳤습니까? 우리는 통신 시스템이 신호의 최종 2/5를 복구하기에 충분한 규칙 구조가 있어야한다는 것을 깨닫기 전에 한동안 이것을 숙고했습니다. Humpbacks는 음파와 동등한 단어 사이의 조건부 확률을 악용하고있었습니다. 그들은 공란을 채울 수 있도록 전체 메시지를받을 필요가 없었습니다.
우리는 돌고래 커뮤니케이션에서도 내부 구조를 발견했습니다. 가장 큰 차이점은 돌고래의 핵심은 약 50 개의 신호 유형의 코어를 가지고 있고, 혹등은 수백 가지가 있다는 것입니다. 우리는 현재 Humpback Whale Communication 시스템의 가장 높은 순위 엔트로피가 무엇인지 결정하기 위해 데이터를 수집하고 있습니다.
우리의 접근 방식의 천체 물리학을 지능적 신호에서 분리하는 능력을 테스트 한 결과, 우리는 무선 천문학의 예를 바탕으로했습니다. 1967 년 천문학 자 Jocelyn Bell Burnell과 Antony Hewish가 Stellar Pulsars를 발견했을 때, 그들은“Little Green Men”의“LGM”이라고 불렀습니다. 이 무선 소스가 정기적으로 펄럭이기 때문에 일부 과학자들은 처음에 그들이 매우 진보 된 외계인의 비콘이 될 수 있다고 추측했습니다. 그래서 우리는 호주 망원경 국립 시설의 Simon Johnston의 도움으로 Vela Pulsar의 펄스를 다시 분석하고 약 –0.3의 펄서 신호에 대한 ZIPF 경사를 얻었습니다. 이것은 우리가 알고있는 언어와 일치하지 않습니다. 또한, 우리는 펄서 신호 내에서 조건부 확률 적 구조가 거의 또는 전혀 발견되지 않았다. 그리고 실제로 펄서는 이제는 별다른 초신성의 자연적인 잔재로 알려져 있습니다. 따라서 정보 이론은 추정 지능형 신호와 자연 소스를 쉽게 구별 할 수 있습니다.
우리는 현재 SETI Institute의 Allen 망원경 어레이에서 얻은 전자 레인지 데이터를 분석하고 있으며, 이는 1 ~ 10 기가 헤르츠 주파수 대역에서 관찰되는 42 개의 개별 망원경으로 구성됩니다. 좁은 무선 캐리어 파를 찾는 일반적인 기술 외에도 이제 정보 이론적 조치를 적용하기 시작했습니다. 이 작업은 Gerry Harp, Jon Richards 및 Seti Institute의 Jill Tarter와 공동으로 수행되고 있습니다. 예를 들어 Zipf의 법칙에 순종하는 신호를 발견하면 후보 메시지가 실제로 얼마나 복잡한 지 정량화하기 위해 신호 내에서 구문과 같은 구조를 찾도록 권장합니다.
지식을 전달하기 위해서는 매우 진보 된 외계인 문명조차도 여전히 정보 이론의 규칙에 순종해야 할 것입니다. 일반적인 상징이 없기 때문에 그러한 메시지를 해독 할 수는 없지만 (예 :혹등 고래와 같은 동일한 문제), 우리는 의사 소통 시스템 (따라서 사고 과정)이 얼마나 복잡한지를 나타냅니다. 예를 들어 SETI 신호의 조건부 확률이 20 차라면 신호는 원래 인위적 일뿐 만 아니라 지구보다 훨씬 더 복잡한 언어를 반영합니다. 우리는 전이 ETI 종의 사고 과정의 복잡성을 정량적으로 측정 할 것입니다.
이 기사는 원래 에 출판되었습니다 2016 년 11 월 Nautilus Cosmos .
