根據(jù)真實的天文觀測數(shù)據(jù)進行訓練的人工智能（AI）系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)超越了天文學家，通過過濾大量的數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)新的爆炸星，識別新類型的星系，并檢測大質(zhì)量恒星的合并，提高了世界上最古老科學的新發(fā)現(xiàn)率。但是加州大學伯克利分校的天文學家們發(fā)現(xiàn)，一種人工智能算法可以揭示更深層次的東西：隱藏在廣義相對論所產(chǎn)生的復雜數(shù)學中的未被發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系--特別是該理論如何被應用于尋找其他恒星周圍的新行星。
在5月23日發(fā)表在《自然-天文學》雜志上的一篇論文中，研究人員描述了一種人工智能算法是如何在此類行星系統(tǒng)經(jīng)過背景恒星前方并短暫地使其變亮時，為更快地探測到系外行星而開發(fā)的--這一過程被稱為引力微透鏡--發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在用于解釋這些觀測的幾十年前的理論是非常不完整的。
1936年，阿爾伯特·愛因斯坦用他的廣義相對論的新理論展示了來自遙遠恒星的光線如何被前景恒星的引力所彎曲，不僅使它在地球上看到的時候變亮，而且常常把它分成幾個光點，或者把它扭曲成一個環(huán)，現(xiàn)在稱為愛因斯坦環(huán)。這類似于一個手搖鏡頭可以聚焦和強化來自太陽的光線的方式。
但是當前景物體是一顆帶有行星的恒星時，隨著時間的推移而變亮的情況--光曲線--就比較復雜了。更重要的是，往往有多個行星軌道可以同樣解釋一個給定的光曲線--所謂的退化。這就是人類簡化了數(shù)學，而忽略了大局。
然而，人工智能算法指出了一種數(shù)學方法，在解釋望遠鏡在微透鏡期間檢測到的東西時，可以統(tǒng)一這兩種主要的退化現(xiàn)象，表明這兩種“理論”實際上是一個更廣泛的理論的特例，研究人員承認，這個理論可能仍然不完整。
