图为“好奇”号火星车于2016年6月在火星表面的自拍照。“好奇”号火星车使用了本文中描述的热裂解—气相色谱—质谱联用技术。
图片来源：NASA/JPL-CALTECH
人类正在其他星球上寻找生命，但当它们出现时，人类是否能准确识别呢？现在，一组美国科学家开发了一种基于人工智能的识别系统，其发现生命迹象的准确率达到90%。研究成果发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。
美国卡内基研究所地球物理实验室和乔治梅森大学的首席研究员罗伯特·哈森教授指出，这是人类识别其他星球生命生化迹象能力的重大进步。它为在无人飞船上使用智能传感器寻找生命迹象开辟了道路。
自20世纪50年代初期以来，科学家就知道，在适当的条件下，混合简单的化学物质可形成生命所需的一些更复杂的分子，例如氨基酸。从那时起，人们在太空中检测到了更多生命必需的成分，例如制造DNA所需的核苷酸。但人们并不知道它们是否具有生物起源，或者它们是否会随着时间的推移由另一种非生物过程产生。如果不确定这些，人类就无法确认是否发现了生命。
科学家此次采用热裂解—气相色谱—质谱联用技术分析了134种来自活细胞的不同富碳样品、年龄退化样品、地质处理的化石燃料、富碳陨石和实验室合成的有机化合物和混合物。
其中59种属于生物来源，例如一粒米、一根人发、原油等；75种属于非生物来源，例如实验室合成的氨基酸化合物，或来自富碳陨石的样品。研究人员首先在无氧环境中加热样品，导致样品分解(这一过程称为热解)，然后利用热裂解—气相色谱—质谱联用技术对处理后的样品进行分析，并对其进行识别。
研究人员扩大了生物特征的范围，从而探测可能与地球生命根本不同的外星生命。这一研究对分析火星样本非常重要，人们或还能以此区分来自另一个星球、另一个生物圈的生命形式。
令科学家惊讶的是，他们只根据两个属性(生物或非生物)训练机器学习方法，但该方法却发现了3个不同的种群：非生物、活体生物和化石生物。
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