德雷克公式可以計算出地外文明可能性?專家稱別再用它了!

1961年,天文學家兼美國地外文明搜尋(SETI)組織創始人弗蘭克·德雷克(Frank Drake)匆匆推導出了一個方程式,以便即將召開的會議的與會者有話可談,它就是著名的“宇宙文明方程式”,簡稱德雷克方程。近半個世紀,德雷克博士計算評估出銀河系內可能存在地外文明的因素,其中主要包括7個因素,如::一年中銀河系形成多少顆恆星;形成的太陽系中行星所佔的比例;每個能夠支持生命存在的太陽系中行星的平均數量;可能產生生物圈的星球所佔比例;那些生物圈可以產生智能生物的比例;那些智能生物能夠將信號傳遞到空間的比例;以及這些智能生物可以保持發送信號的比例。最後將這些數據相乘,來計算與外星人建立聯繫的可能性,或者說它將解釋大多數科學家想要知道的問題:我們孤獨嗎?

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這個方程從一些簡單的概念開始,比如恆星形成的速率和恆星承載行星的比例。但它很快就進入了一個棘手的領域,需要一些數字,比如那些能夠承載生命的行星中,究竟有多少最終進化成了智能物種,又有多少行星向宇宙中發出友好信號,邀請我們地球人進行一次愉快的小交談。

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最終的結果應該是一個單獨的值(或者,最壞的情況下,是一個範圍的值),它可以預測銀河系中智能物種的總數和適合交談的物種的總數。這看起來有點大膽得讓人不安,那麼至少,德雷克方程式是一種激發對話的哲學手段。它還構建了一個適當的科學討論的最終問題,發現並與星系中的外來物種交談。因為弗蘭克最初的配方只有7種成分,其他研究人員的進一步改進並沒有顯著改變這一數字。所以,你可能天真地認為你只需要測量或猜測一些參數就可以了。但事實並非如此簡單。估計和測量總是有不確定性的。這個概念對於科學探究來說絕對是至關重要的:你所知道的遠沒有你瞭解它的程度重要。任何科學討論的實質都是深入研究這些不確定性以及它們是如何被估計的。要證明一個大膽的主張是正確的,你需要對不確定性有非常嚴密的瞭解。要推翻這一主張,你不必直接攻擊它;你可以簡單地質疑語句的精確性。

德雷克方程真的正確嗎?

對於德雷克方程,我們完全不知道附加在任何參數上的不確定性。生命起源的行星中有多少最終會形成生命?百分之零?100% ?在這兩者之間?是50%加5%還是- 5% ?或者正負25% ?或者是+ 5% - 25%

只需要一個未知的不確定性就能讓整個研究失敗。你可能會在幾十年的時間裡逐漸打破德雷克方程,進行一次又一次的仔細觀察,測量恆星的形成速率,在行星表面尋找液態水,等等。然後認為在這個預測方面取得了很好的進展,但是隻要一個參數仍然具有未知的不確定性,這個研究就宣告失敗。

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要用德雷克方程得到一個正確的估計,你不能只做猜測;你必須為每一個猜測提供範圍,本質上是加倍你的工作。因為大多數參數甚至都不是基於可測量的量,所以你能做的最好的事情就是測量。

當德雷克和他的同事們第一次使用公式計算的時候,他們估計大約有10億到1億這樣的文明。但是事實證明那只是一個猜想。

德雷克方程只是一種消除我們無知的簡單方法,把它塞進數學絞肉機裡,然後進行香腸猜想。它沒有比隨機抽取一個數字更大的預測能力。如果你沒有準確地估計你的不確定因素呢?答案並不可靠。如果你忽略了一個參數,從恆星到感知的過程中的一些關鍵元素,那會怎樣?答案並不可靠。如果你有太多的參數,引入一個無關緊要的元素會怎麼樣?答案並不可靠。

德雷克方程做了大量的假設,在這些假設被證實之前,我們不能相信計算結果。

所以我們不能把德雷克方程看成一個物理方程,也就是說,我們不能像方便地使用牛頓第二定律或廣義相對論的方程或麥克斯韋電磁方程那樣使用它。或許德雷克公式的力量更多的是作為一種哲學處理,幫助指導我們的思維,幫助我們在一個深奧而根本的存在主義問題的混沌水域中航行。

但把德雷克方程引入這種哲學討論有什麼用呢?我們真的是在提升或磨礪我們的思維嗎?用許多不易解決的小的不可知事物來代替一個大的不可知事物(存在的智慧物種的數量)有什麼好處呢?是的,把大問題分解成小問題是科學上的常用策略。但這隻有在較小的問題都更容易單獨解決的情況下才能奏效。

我們可能會花更多的時間討論模型的參數,而不是花更多的時間去探索生命。討論的特定值,孕育生命的行星的數量會引起智力(由一系列必須100%)不會給我們一個清晰的和另一個智能物種聊天的機會,相反,我們只是最終通過內在的扭曲我們的角度制定蒙上了陰影。

今天,人們仍在繼續尋找地球以外的生命。計劃中的任務是採集外部世界的冰衛星樣本,這些衛星中蘊藏著巨大的液態水海洋。系外行星搜尋者正在開發一項技術,以梳理外星世界生物特徵的蛛絲馬跡。德雷克公式,在它的任何公式中,是否幫助框架或推進或協助這些任務?

儘管德雷克公式可能激發了早期關於搜尋外星智慧生命的科學討論,但除此之外,它沒有多少價值。我們不能用它來加深我們的理解,也不能用它來正確地指導我們的思維。參數中巨大的不確定性,這些不確定性混合的未知方式,以及在選擇這些參數時絕對缺乏任何指導,使其喪失了任何預測能力。預測是科學的核心。預測是使一個想法有用的東西。如果一個想法沒有用,為什麼還要保留它呢?


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