Ecco come potremmo iniziare a decodificare un messaggio alieno usando la matematica.

Uno dei messaggi più famosi mai inviati nello spazio è una stringa di 1.679 bit trasmessa dal telescopio radio di Arecibo nel 1974. Ma se E.T. ci inviasse una tale stringa, come potremmo noi terrestri iniziare a decodificarla? Un nuovo approccio matematico propone un modo.

Per chiunque stia cercando di interpretare il messaggio di Arecibo - un disegno raffigurante una persona, l'elica a doppia elica del DNA, il sistema solare e lo stesso telescopio, tra le altre informazioni - dovrebbe prima capire che si trattava di un'immagine, e che l'immagine era larga 23 pixel e alta 73 pixel.

Nel momento in cui ha inviato il segnale, l'antenna radio ha codificato i 1.679 bit alternando due diverse frequenze, rappresentando rispettivamente uno e zero. Se si allineano i bit in modo diverso - ponendo più o meno di 23 pixel per riga - l'immagine sembra a casaccio.

Avremmo lo stesso problema se gli alieni ci inviassero un messaggio. Come sapremmo il numero e la dimensione delle sue dimensioni?

Gli scienziati di Arecibo hanno inserito un indizio nella trasmissione: 23 e 73 sono numeri primi - un sistema che altre forme di vita intelligente potrebbero riconoscere, se anche loro trovano i numeri primi interessanti. Ma i messaggi alieni potrebbero assumere molte forme e avere molte dimensioni, secondo Brian McConnell, un informatico di Notion Labs a San Francisco, e autore di The Alien Communication Handbook. Un messaggio potrebbe essere un database in cui ogni elemento non è solo un valore ma una lista di valori, o una lista di liste. Un messaggio in forma di simulazione fisica potrebbe includere una serie di misure per ogni punto nello spazio-tempo.

Il nuovo metodo di decodifica, sviluppato da Hector Zenil, un informatico dell'Università di Cambridge e fondatore di Oxford Immune Algorithmics, e dai colleghi, prende una stringa di bit - un messaggio in arrivo - e guarda ogni possibile combinazione di numero di dimensioni e grandezza. Ad esempio, 100 bit potrebbero essere 1×100 o 10×10 (due dimensioni) o 4x5x5 (tre dimensioni) o 2x2x5x5 (quattro dimensioni) e così via.

Poi guarda l'ordine di ogni possibile configurazione in due modi diversi. Per ottenere una misura di ordine locale, suddivide il messaggio in patch. Per ogni patch, cerca in un catalogo di trilioni di piccoli programmi per computer che i ricercatori avevano creato in precedenza per esplorare lo spazio algoritmico, e conta quanti programmi generano una patch identica. (Le uscite dei programmi erano precalcolate e salvate, rendendo le ricerche veloci.) Più programmi creano una patch identica, più alta è la sua valutazione per l'ordine locale. Le valutazioni delle patch vengono mediate per ottenere un punteggio complessivo di ordine locale per l'intera configurazione. I ricercatori misurano anche l'ordine globale di ogni possibile configurazione vedendo quanto un algoritmo di compressione delle immagini può ridurlo senza perdere informazioni - matematicamente, la casualità è meno compressibile dei pattern regolari. Combinando i punteggi locali e globali, i ricercatori hanno un'idea di quanto ogni configurazione sia probabile essere quella corretta.

Il team ha testato il metodo su una versione del messaggio di Arecibo espansa sei volte rispetto alla dimensione originale, in modo che la larghezza fosse ora di 138 pixel. In un'analisi, i ricercatori hanno organizzato la sequenza di bit in immagini che vanno da 0 a 200 pixel di larghezza, un sottoinsieme di possibili configurazioni. Graficando la larghezza dell'immagine sull'asse x e il punteggio di probabilità sull'asse y per ogni configurazione, ci sono state alcune punte affilate, la più prominente a 138. Il metodo ha mostrato un successo simile nell'analisi di altri messaggi codificati come bit, tra cui diversi altri immagini, un file audio e una scansione MRI 3-D.

Il nuovo approccio potrebbe anche gestire il tipo di rumore che potrebbe essere introdotto mentre un messaggio viaggia nello spazio. In un'altra analisi, la larghezza originale del messaggio di Arecibo di 23 pixel spiccava anche quando un quarto dei bit era stato invertito da 1 a 0 o viceversa.

"Questo articolo è piuttosto entusiasmante, perché abbiamo dimostrato che se si ha un pezzo di informazione che non è completamente casuale, allora codifica effettivamente lo spazio originale in cui era destinato", dice Zenil. In altre parole, il messaggio ti dice la sua geometria. Egli osserva che nel romanzo di fantascienza di Carl Sagan, Contact, e nel film da esso tratto, i personaggi trascorrono molto tempo a capire che un messaggio ricevuto dagli alieni è in tre dimensioni (specificamente un video). "Se hai i nostri strumenti, risolveresti quel problema in pochi secondi e senza intervento umano".

Se gli alieni inviassero un segnale continuo invece che bit, afferma, il metodo potrebbe aiutare a trovare la giusta frequenza di campionamento per digitalizzarlo. Aggiungerebbe solo più configurazioni da provare.

“What I like about it is that it’s a mathematically rigorous approach to characterizing a transmission,” McConnell says of the technique, which has not yet been peer reviewed. What’s more, “most of the people in the SETI community” — referring to the search for extraterrestrial intelligence — “focus on signal detection. They don’t tend to give a lot of thought to what would come after that.”

SETI researcher Douglas Vakoch, the president of METI International, a nonprofit that studies how we might message extraterrestrial intelligence, notes that the new approach frees prime numbers to serve a secondary purpose in parsing a message. “Instead of being a guide to discover the format, they can now be used to confirm that the decoders found the correct solution,” Vakoch wrote via email.

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(“Primes are somehow very special in a mathematical sense,” Zenil notes, “because they can be thought of as a compressed version of the natural numbers.” But there are also other types of interesting numbers to choose from, many listed in the On-Line Encyclopedia of Integer Sequences.)

Of course, even if we could detect and format the message, we’d still need to interpret it correctly. Might a shape indicate an alien body, a spacecraft, an equation or a smudge?

Zenil notes that the approach has potential terrestrial applications, for instance in deciphering intercellular signaling. He’s also already used conceptually similar methods to identify important components in gene regulatory networks — if you perturb one part, does it make the overall system less intelligible? An algorithm that pieces together smaller algorithmic components in order to explain or predict data — this new method is just one way to do it — may also help us one day achieve artificial general intelligence, Zenil says. Such automated approaches don’t depend on human assumptions about the signal. That opens the door to discovering forms of intelligence that might think differently from our own. 

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