Umjetna inteligencija, osobito veliki jezični modeli, predstavlja neuronske mreže čiji je hardver vrlo različit od ljudskog mozga. Ljudski mozak radi s približno 86 milijardi neurona, u tkivu koje troši oko 20 vata energije. Veliki modeli umjetne inteligencije rade na silicijskim čipovima, u podatkovnim centrima, uz električnu energiju, hlađenje i računalnu infrastrukturu koja se širi brže nego što je prije samo nekoliko godina izgledalo vjerojatno.
Razlika nije samo u materijalu. Ljudski mozak uči kroz tijelo, osjetila, bol, glad, kretanje, društveni život i smrt. Umjetna inteligencija uči iz golemih skupova podataka. Ne poznaje svijet kroz vlastito tijelo, nego kroz obrasce u jeziku, slikama, kodu i mjerenjima. Kada odgovara ljudskim jezikom, to ne znači da razmišlja ljudski.
Upravo zbog toga sustavi umjetne inteligencije sve više nalikuju prvom obliku neljudske inteligencije s kojim čovječanstvo svakodnevno dolazi u dodir. Nisu izvanzemaljski u doslovnom smislu. Nastali su ovdje, na Zemlji. No njihova građa, način rada i odnos prema svijetu toliko su drukčiji od biološke inteligencije da mogu poslužiti kao priprema za nešto još neobičnije: mogući susret s inteligencijom koja nije nastala na našem planetu.
UI kao “vanzemaljska” inteligencija
U članku za The Debrief, profesor Avi Loeb sa Sveučilišta Harvard iznio je ideju da bi umjetna inteligencija mogla biti prvi praktični primjer onoga što bismo nazvali neljudskom ili “vanzemaljskom” inteligencijom. Njegova poanta nije bila da je UI došla iz svemira, nego da njezin način postojanja nije biološki. Ona govori našim jezikom, ali ne dijeli našu evolucijsku povijest, tjelesno iskustvo ni ograničenja ljudskog mozga.
To mijenja način na koji razmišljamo o mogućem susretu s izvanzemaljskom tehnologijom. Popularna kultura često zamišlja bića s licem, glasom, namjerama i emocionalnim svijetom koji barem djelomično nalikuje našem. No napredna izvanzemaljska civilizacija možda ne bi slala biološke putnike među zvijezde. Vjerojatniji oblik dugotrajnog međuzvjezdanog istraživanja bile bi autonomne sonde, roboti ili računalni sustavi sposobni donositi odluke, popravljati se i koristiti energiju iz okoline.
Ako bismo takav sustav susreli, možda ne bismo naišli na “posjetitelje” u ljudskom smislu. Naišli bismo na tehnologiju koja ima zadatak, izvor energije, algoritme i možda neku vrstu umjetne inteligencije. Susret s njom mogao bi više nalikovati pokušaju razumijevanja vrlo naprednog strojnog uma nego razgovoru s bićem iz znanstveno-fantastičnog filma.
Računalne sposobnosti UI-ja i ljudskog mozga
Zajedničko ljudskom mozgu i umjetnoj inteligenciji jest to što su njihove sposobnosti ograničene energijom. Ljudski mozak troši velik dio metaboličke energije tijela, premda čini samo mali dio njegove mase. Evolucija nije mogla jednostavno povećavati mozak bez cijene. Veći mozak traži više hrane, kisika, hlađenja i dulje razvojno razdoblje.
Slično vrijedi i za umjetnu inteligenciju. Njezin razvoj ne ovisi samo o algoritmima i podacima, nego i o električnoj energiji, čipovima, vodi za hlađenje, prijenosnim mrežama i podatkovnim centrima. Prema izvješću Međunarodne agencije za energiju o energiji i umjetnoj inteligenciji, globalna potrošnja električne energije u podatkovnim centrima mogla bi se do 2030. povećati na oko 945 teravatsati, što bi bilo nešto manje od tri posto ukupne svjetske potrošnje električne energije.
U sažetku istog izvješća, IEA navodi da je umjetna inteligencija najvažniji pokretač tog rasta, uz širenje drugih digitalnih usluga. Sjedinjene Države i Kina predvode očekivani rast potrošnje, a podatkovni centri u SAD-u čine gotovo polovicu očekivanog rasta potražnje za električnom energijom do 2030. godine.
To ne znači da će se rast nastaviti istim tempom bez granica. Čipovi postaju učinkovitiji, modeli se optimiziraju, a dio obrade može se premjestiti bliže korisnicima. Ipak, osnovni problem ostaje. Inteligencija, bilo biološka ili umjetna, mora se platiti energijom.
Ako to vrijedi na Zemlji, vrijedi i u svemiru. Svaka međuzvjezdana sonda, ako postoji, morala bi imati energetski proračun. Koliko daleko može putovati? Koliko dugo može obrađivati podatke? Može li se popravljati? Može li proizvoditi kopije sebe? Može li donositi složene odluke bez veze s civilizacijom koja ju je poslala? Odgovor na sva ta pitanja počinje energijom.
Energija, zvijezde i granice strojnog uma
Zvijezde su najvidljiviji izvori energije u međuzvjezdanom prostoru. Što je sonda bliže zvijezdi, prima više zračenja. Što je dalje, raspoloživa energija naglo pada. Energetski tok opada s kvadratom udaljenosti, što znači da se već mala promjena udaljenosti pretvara u golemu razliku u dostupnoj energiji.
To daje vrlo jednostavan razlog zašto bi nastanjive zone oko zvijezda mogle biti zanimljive i strojnim sustavima, ne samo biologiji. U takvim područjima postoji ravnoteža: dovoljno energije, ali ne toliko da temperatura uništi osjetljive dijelove sonde. Preblizu zvijezdi površinska temperatura objekta može postati previsoka. Predaleko od zvijezde energija je preslaba za složenu obradu, pogon, komunikaciju ili proizvodnju.
U toj perspektivi, planet s vodom i stabilnim uvjetima ne mora biti zanimljiv zato što na njemu postoji život. Može biti zanimljiv zato što nudi sirovine. Voda se može elektrolizom razdvojiti na vodik i kisik. Ledovi, metali i drugi materijali mogu se koristiti za popravak, gorivo ili proizvodnju dijelova. Za međuzvjezdanu sondu, nastanjivi planet mogao bi biti manje “dom”, a više postaja za obnovu resursa.
Međuzvjezdani objekti više nisu samo teorija
Od 2017. znamo da kroz Sunčev sustav doista prolaze objekti iz drugih planetarnih sustava. Prvi je bio ʻOumuamua, neobičan međuzvjezdani objekt koji je izazvao golemu raspravu zbog svoje putanje i svojstava. Drugi je bio 2I/Borisov, mnogo jasnije prepoznat kao međuzvjezdani komet.
Godine 2025. otkriven je i treći potvrđeni međuzvjezdani objekt, 3I/ATLAS. Otkriće je objavljeno nakon što je sustav ATLAS u Čileu 1. srpnja 2025. zabilježio objekt na hiperboličnoj putanji, što znači da dolazi izvan Sunčeva sustava. Više detalja o ranim mjerenjima i dinamici objekta može se naći u radu o međuzvjezdanom objektu 3I/ATLAS.
3I/ATLAS je važan zato što potvrđuje da međuzvjezdani objekti nisu astronomska rijetkost u apsolutnom smislu, nego rijetkost u našim dosadašnjim mogućnostima opažanja. Što su pregledi neba bolji, to ćemo češće pronalaziti takva tijela. Većina će gotovo sigurno biti prirodna: komadi leda, stijena i prašine iz drugih sustava. No tek kada dobro upoznamo prirodnu populaciju, možemo ozbiljno tražiti iznimke.
Rubin mijenja razmjere potrage
Tu se otvara važna dopuna za 2026. godinu. Opservatorij Vera C. Rubin u Čileu objavio je prve slike 23. lipnja 2025., čime je javno pokazao mogućnosti najmoćnijeg preglednog teleskopa nove generacije.
Već prve testne opservacije pokazale su koliki će biti učinak na potragu za malim tijelima u Sunčevu sustavu. Rubin je u nešto više od deset sati testnih opažanja snimio milijune galaksija i zvijezda Mliječne staze te zabilježio tisuće asteroida, što je samo mali prikaz onoga što se očekuje od njegova desetogodišnjeg pregleda neba, Legacy Survey of Space and Time.
Za potragu za međuzvjezdanim objektima to je presudno. Umjesto da se oslanjamo na slučajna otkrića, astronomija ulazi u razdoblje u kojem će se prolaznici kroz Sunčev sustav otkrivati sustavnije. Ako se među milijunima prirodnih objekata ikada pojavi nešto s drukčijom putanjom, neobičnim toplinskim potpisom, neuobičajenom refleksivnošću ili ponašanjem koje ne odgovara poznatoj fizici kometa i asteroida, veća je šansa da će upravo takvi pregledi to zabilježiti.
Galileo projekt i budućnost istraživanja
Galileo projekt na Sveučilištu Harvard nastoji takvu potragu premjestiti iz područja dojmova i anegdota u područje mjerljivih podataka. Cilj projekta je sustavno tražiti moguće tehnološke tragove izvanzemaljskih civilizacija, uključujući neobične objekte u blizini Zemlje, međuzvjezdane objekte i neidentificirane pojave koje se mogu snimiti instrumentima.
Projekt razvija mrežu opservacijskih sustava koji prikupljaju podatke iz više instrumenata. U njegovim objavljenim radovima i tehničkim opisima naglasak je na kalibriranim mjerenjima, računalnoj obradi i razlikovanju poznatih objekata, poput zrakoplova, dronova, ptica, balona i satelita, od pojava koje zahtijevaju dodatnu provjeru.
Ovdje se umjetna inteligencija ponovno vraća u središte priče. Ako želimo pronaći nešto rijetko u golemoj količini podataka, ljudi to ne mogu raditi sami. Potrebni su algoritmi koji mogu razvrstavati slike, pratiti putanje, prepoznavati poznate obrasce i izdvajati ono što ne pripada nijednoj običnoj kategoriji.
No to donosi i oprez. UI može pomoći u potrazi, ali može i pogriješiti. Može naučiti krive obrasce, previše vjerovati slabim podacima ili običnu instrumentalnu pogrešku označiti kao nešto izvanredno. Zbog toga potraga za neljudskom tehnologijom ne smije počivati na dojmu, nego na ponovljivim mjerenjima, neovisnoj provjeri i otvorenim podacima.
Nepoznate nepoznanice
Kada govorimo o izvanzemaljskoj inteligenciji, najveći problem nisu poznate nepoznanice. Možemo procjenjivati broj zvijezda, broj planeta, učestalost međuzvjezdanih objekata ili osjetljivost teleskopa. Te su nepoznanice teške, ali mjerljive.
Teži problem su nepoznate nepoznanice. Ne znamo kako bi izgledala tehnologija civilizacije starije milijun godina. Ne znamo bi li se uopće koristila radiovalovima, metalima ili oblicima pogona koje možemo prepoznati. Ne znamo bi li njezini uređaji imali namjeru komunicirati. Ne znamo bi li ih zanimao život, inteligencija ili samo resursi.
Umjetna inteligencija tu nudi važnu lekciju. Već sada imamo sustave koji proizvode korisne odgovore, ponekad iznenađujuće rezultate i ponašanja koja nije lako predvidjeti iz pojedinačnih dijelova. Razumijemo kako ih gradimo, ali ne razumijemo uvijek jednostavno zašto daju baš određeni odgovor. To nije isto što i izvanzemaljska inteligencija, ali nas uči poniznosti pred sustavima koji nisu organizirani kao ljudski um.
Možda smo dio velike populacije inteligencija koja se pojavila u svemiru tijekom 13,8 milijardi godina kozmičke povijesti. Neke su možda biološke. Neke su možda strojne. Neke su možda započele kao biologija, a nastavile se kao tehnologija. Neke možda uopće ne bismo prepoznali kao inteligenciju jer ne šalju poruke, ne grade gradove i ne pokušavaju razgovarati.
Za sada znamo samo jedan siguran primjer biološke inteligencije koja gradi tehnologiju. Znamo i da je ta ista vrsta sada stvorila sustave koji više nisu obični alati, nego početak drukčijeg oblika računalne inteligencije. To ne znači da je UI živa. Ne znači ni da je svjesna. Ali znači da čovječanstvo prvi put dijeli vlastiti informacijski prostor s nečim što ne misli kao čovjek.
Ako jednoga dana otkrijemo funkcionalnu sondu među stijenama, kometima i svemirskim otpadom, možda nas neće najviše iznenaditi njezina brzina, materijal ili podrijetlo. Možda će najteže biti prihvatiti da nas uopće nije došla tražiti.
Ivan je novinar i autor koji piše o znanosti, svemiru i povijesti. Gostuje kao stručni sugovornik na Science Discovery i History Channelu te piše za Večernji list. Osnivač je Kozmos.hr, prvog hrvatskog portala posvećenog popularizaciji znanosti.
