人类与外星人的交流方式（何不用动物的方式和外星人交流）

如何和外星人吧啦吧啦。

Tianhua Mao

寻找外星文明，为何不试试非人类的沟通方法？鲸能够在全球性范围内进行沟通，它们这个技术由来已久，比人类祖先出现得还早。蜜蜂在人类学会投票前已经开始用跳舞传递信息，“民主”地决定去哪里采蜜。类似的例子不胜枚举。凡是研究过动物沟通技术的学者，都认为动物在这方面并没有那么落后。

会句法的鲸。座头鲸之间沟通方式的复杂程度可以和人类语言相媲美。相似的原理对于我们和外星文明进行交流可能有用。维基百科

简而言之，来自智慧文明的信息，很有可能会因为它的表现不符合预期而被我们忽略。而这很可能就是我们搜寻了50年也还没有结果的原因。

过去十几年间，部分科学家对另类的沟通方式进行了探索。在把信息学应用到人类和动物的沟通体系上后，我们已经能够发现，某些物种能够用我们难以理解的方式进行复杂的交流。（之所以称“沟通体系”而不是语言，是为了避免先入为主，其它物种的语言并不一定需要符合人类的标准。）在一些类似于句法的通用规则下，它们能够进行复杂的沟通，而这种沟通足以被称为“智慧”。假如我们能够收集到足够多的信息样本，那么我们就能够量化这种规则的复杂性。在数学和信息学理论中，这样的结构被称为“条件信息熵”，是由沟通的基本单元，如字母或音素的数学关系构成的。当我们说话时，这种结构便是语法。它存在于更基本的层面上，比如在我们把声音连接成单词和句子的过程中。现在，科学家已经开始在加州的SETI研究所，寻找存在于数据中的类似结构。

由于声音信号比较容易进行分类，美国加州大学的一些科学家针对一些既有复杂的社会性，同时又高度依赖声音进行沟通的物种进行了研究。这些研究对象包括三个物种：瓶鼻海豚、松鼠猴和座头鲸。

在早期使用统计学对人类语言进行研究的成果中，哈佛大学语言学家乔治·齐夫的“齐夫定律”非常出名。在英语中，e's这样的结构比t's多，t's又比a's多，以此类推，最不常见的是q's。假如我们把这些结构出现的频率按照降序从e到q进行排列，并在一张双曲线图上加以呈现，那么我们就会发现它们刚好构成了一条45度的直线，亦即一条斜率为-1的直线。奇妙的是，无论是汉语、日语、德语、印地语还是其它语言，只要把它们对话中的字母、单词和音素按出现频率进行排列，结果出来的这条直线斜率都是-1。只有婴儿期发音的直线斜率低于-1，原因在于婴儿期的发音基本上是无序的。而随着婴儿的语言能力不断增长，这条直线的斜率会慢慢上升，并在24个月前后到达-1。

它们无需接收全部信息，就完成了对信息的修补。

那些利用数学进行研究的语言学家认为，这条斜率为-1的直线，证明只要发音和字符拥有足够高的复杂性，就能构成一种语言。这是一个必要但不充分的条件，也就是说它表明语言具有复杂性，但并不足以证明这种复杂性。据齐夫自己所说，-1的斜率是一种妥协的结果，他称之为“最省力原则”。它在信息的发送者和接收者之间达成了一种平衡，前者希望以最少的能量发送信息，而后者希望获得足够多的信息，来确保收到的内容是完整的。

将信息学应用到语言学研究中的关键，是要把语言分解成独立单元。把摩斯电码分解为点和线后，我们得到的直线斜率只有-0.2左右。而假如我们把它们分解为由多个点和线组成单元——比如点点，点线，线点，线线或更长的序列，那么这条直线的斜率就会接近-1。这反映了字母在沟通体系的编码方式。通过这种方式，我们能够反解出语义的基本单元。

大部分语言学家认为，齐夫定律仅能反映人类语言的特点。因此当科学家发现成年瓶鼻海豚的叫声频率遵循同样的规律时，很自然地会感到兴奋。在录下两头幼年海豚降生时发出的叫声后，科学家发现它们叫声的齐夫定律直线斜率和人类婴儿的呓语是相同的。但幼年海豚能够通过学习掌握它们的语言，这一过程和人类婴儿学习语言并无不同。当这些海豚12个月大时，它们叫声的齐夫定律直线斜率就达到了-1。

虽然我们无法破译瓶鼻海豚在说些什么，但是我们可以确认它们和鲸类拥有一个内在复杂性接近人类语言的沟通体系。这种复杂性让它们之间的沟通拥有了适应性。任何生物要进行信息交换，都必须有能力把信息从嘈杂的背景声中抽取出来，都必须有能力进行对缺失的信息进行修补。人类语言的结构带有这种适应性。在最基本层面上，这样的结构能够决定接下来可能会出现什么样的字母。假如我说，我在想一个单词，并请你猜测我想的是哪一个单词，那么你最有可能会猜这个单词是以“t”开头的，因为英语中以t开头的单词最常见。作出这样的猜测多半是为了稳妥起见，但并不包含信息。假如你猜首个字母是“q”，且结果你猜对了，那么你就获得了一些和我脑中这个单词有关的真实信息——这是一个以“q”开头的单词。

现在让我们更进一步。假如我告诉你，这个字母是某个首字母为“q”的单词中的第二个字母，那你可能会立刻猜出它是“u”。为什么？因为你清楚，这两个字母在英语中通常都会在一起。在这种情况下，为了猜出丢失的字母，你不仅考虑了字母出现的可能性，还考虑了两个字母能够相连的条件概率——也就是当“q”已经出现时，字母“u”出现的概率。当我们需要对传播中出现的错误，比如纸上缺失的字，或电话中模糊不清的发音进行修补时，我们的大脑就会对条件概率加以利用。

对英语单词而言，条件概率最多可以和一行句式中的九个单词有关。假如一行中缺失了一个单词，那么我们就可以通过上下文猜出它是什么；假如一行中缺失了两个单词，那么我们也能够通过上下文修复这个句子。假如我们看到这样一个缺词的句子：“How are ( ) doing today?”那我们能够非常轻松地补出缺失的单词“you”，因为我们熟知英语的语法规则。如果句中缺失两个单词：“How ( ) ( ) doing today?”那么这个句子就有可能是：“How is Joe doing today?”当然还存在其它的可能。所以很明显，缺失的单词越多，通过上下文进行修补的可能性就越低，也就是说条件概率越小。对于大部分书面语而言，在一行缺失九个单词的情况下，条件的相关性就会消失。当缺失十个单词时，我们就再也无法得到任何与这些单词有关的线索了。在信息学的语言里，人类单词所包含的信息量（熵）会以九为基数增加。

动物的沟通体系中也存在着相似的条件概率。座头鲸以其动听的“歌声”而著称，它们会在前往夏威夷交配时发出这种美妙的声音。而当它们在阿拉斯加海域时，所发出的两种声音是明显不同的：它们用一种声音把鱼赶入气泡网以便捕食，用另一种声音在彼此间交谈。科学家录下了这些声音的两个版本：一个带有船的噪音，另一个没有。然后用信息学对这些声音进行量化分析，计算它们为了确保信息的正确传递而作的调整。

不出所料，当船的噪音出现时，座头鲸放慢了发声的速度。这种做法和我们打电话时为了让对方听清楚而大声嚷嚷在本质上是相同的。但座头鲸交谈速度的放慢，只达到了理论预期的五分之三。原因可能在于在它们的沟通体系内，拥有足以修补其余五分之二信号的结构规则。座头鲸有效地在它们的单词间运用了条件概率。无需接收全部信息，就完成了对信息的修补。

海豚的沟通方式中也有内在结构。但最大不同是，海豚语言内核包含的信号类型只有50种，座头鲸包含了数百种。科学家们仍在通过收集数据，来测定存在于座头鲸沟通体系中的最高级别信息量（熵）。

为了检验这种方式在区分智慧生命信号和天体物理学信号方面的能力，科学家们从射电天文学那里获取了样本。1967年天文学家Jocelyn Bell Burnell和Antony Hewish收到了一颗恒星发出的脉冲信号，他们称这个信号为“小绿人”。由于这个信号非常有规律，因此起初有人猜测它们可能是高级地外文明的灯塔。但当科学家分析了这些来自船帆座脉冲星的脉冲信号后发现，它的齐夫定律直线斜率只有大约-0.3，和我们所知的任何语言都不相符。而且科学家还发现，脉冲信号内所包含的条件概率结构非常少，或根本不存在。所以这个信号实际上来自已知的自然现象——一个超新星的遗迹，一颗脉冲星。利用信息学的方法，我们能够轻而易举地将可能存在的智慧信号和自然信号相区别。

科学家们还对SETI研究所利用艾伦望远镜阵列获得的微波数据进行了分析。艾伦望远镜阵列总共包含有42台单体射电望远镜，它所观测的频段是1至10吉赫。除了运用常用技术进行观测外，科学家又利用信息学，对其收集到的数据进行了分析。假如能够从中发现某些遵循齐夫定律的信号，那么他们就可以进一步从中寻找类似于句法的结构，并对候选信息的复杂性进行量化分析。

即使是极为发达的地外文明，要对知识进行传递，也需遵守信息学规律。也许我们会因为缺乏常用符号而无法破译信息的内容（座头鲸的情形与此相似），但我们也有机会一瞥它们的沟通体系所拥有的复杂性。假如外星文明信号所包含的条件概率是以20为基数的，那么我们不仅可以断定这个信号是人工的，而且可以断定这是一种比地球上的任何沟通方式都要复杂的语言。由此，我们也将有机会了解一种能够进行信息传递的外星智慧物种的思维方式。

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