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脉冲星、类星体、暗物质和暗能量有什么共同之处？答案是:它们都是偶然发现的。尽管大多数科学发展都经过了仔细的研究和系统的推理，但天文学领域的大部分惊人发现都是出乎意料的。
我们用双筒望远镜发现已知的未知事物:也就是说，在我们知道的事物中，有我们不知道的未知事物，比如理解暗物质的组成。
但是真正的突破是未知的。直到我们偶然发现它们，我们才开始相信它就在那里。
例如，哈勃的十大发现之一已经证明了它的建造和发射的重要性。这项任务是测量宇宙的膨胀速度，这是已知和未知的。
换句话说，我们仍然对我们所知道的有疑问。哈勃可以回答这个问题。大多数其他发现都是未知的:我们不知道它是什么，直到我们偶然发现它们。
包括暗能量的发现，这是迄今为止唯一获得诺贝尔奖的哈勃发现。颁奖时间是2011年。
一个偶然的发现
20世纪60年代，年轻聪明的英国博士生约瑟琳·贝尔·伯奈尔用射电望远镜发现了第一颗脉冲星(已知和未知，人们仍然不完全了解它的各种特性)。
她在星盘记录上发现了一个小“渣滓”，跟踪天空中的恒星空，并意识到这不仅仅是一个奇怪的干扰信号。通过跟踪和分析信号，她发现了脉冲星(未知和未知)。她的导师因此研究获得了1974年诺贝尔物理学奖。
她是怎么发现的？
除了是一个聪明而执着的学生，贝尔·博内尔还采用了一种全新的方式来观察宇宙。通过观察无线电波的快速变化，她使用了一个参数(短期观察)来观察宇宙，这是一种以前从未使用过的方法。
用不同的物理参数来观察宇宙，还会有其他的发现，比如模糊参数或观察范围，这些都是以前没有观察到的。总之，这些参数构成了我们的参数空。
大多数重大天文发现似乎是某个人观测到的参数空的新部分。以前所未有的新方式观察宇宙。
这种新方法包括看得更深，或者分辨率更高，或者在更大的范围内观察，或者只是看到宇宙的更多部分。这些参数延伸到未勘探的区域，并可能导致意想不到的发现。
几架下一代望远镜正在建造中，并将用于以前没有望远镜观测到的地区。它们将显著扩大观测参数空之间的数量，并且应该会发现意想不到的和新的天文现象和新类型的天体。
例如，中国空间研究组织耗资1.65亿美元的ASKAP望远镜现已接近完工，正在探索几个未知参数空的区域。它有一个绝佳的机会来观察震撼科学界的重大意外发现。
但是当我们看到它时，我们会认出它吗？可能不会。
贝尔·博内尔通过大量艰苦的工作发现了脉冲星，研究了她获得的所有数据，并注意到一个轻微的异常，这不完全是由于望远镜。
多少数据？
如果贝尔·博内尔使用ASKAP进行观察，她每年必须从复杂的机器(没有人完全了解这台机器)中筛选数据，大约80千兆字节。不幸的是，即使是贝尔·博内尔的大脑也不能胜任筛选如此大量数据的任务。
我们不能用肉眼判断所有的数据。因此，我们从事科学研究的方式是对我们提出的科学问题做出决定，并将其转化为数据查询。
然后，我们挖掘数据库，寻找能够回答我们问题的数据。
这是回答已知和未知的非常有效的方法。不幸的是，它没有发现未知。我们只收到了我们所问问题的答案，而不是我们不知道应该问的问题。
还记得道格拉斯·亚当斯的科幻系列《银河系漫游指南》吗？深思发现“生命、宇宙和一切”的答案是42。如果能造出另一台电脑，答案可能会更好。人们不断提高计算机的性能，希望计算机能帮助找到真正的问题。
因此，我们能不能设计一台机器或软件来复制贝尔·博内尔的大脑，探索未知和未知，并借助PB数据和复杂的望远镜使工作变得更容易？
世界贸易基金会进入未知领域
我相信我们可以，事实上，我们已经开始了WTF项目，项目的进展上周已经宣布。WTF将筛选PB数据并搜索意外问题。不知道该找什么。
诀窍是使用机器学习技术。我们把我们知道的一切教给软件，然后让它发现我们不知道的东西。
例如，它可以映射光学颜色的无线电亮度。在那张照片中，它可以找到一组类星体，另一组星系如银河系等。
也许它还会发现另一组我们没有预料到也根本不知道的天体。宇宙是无穷无尽的，要画的图像太多了，光靠人脑是无法完成的，但是WTF可以帮助我们实现我们的任务。
这个过程并不容易。在开始的时候，WTF可能会发现一些我们忘记告诉它的东西，并且可能会发现无线电干扰或一些人造仪器。
随着我们逐渐教会它这些是什么，它将开始认识真正的新天体和现象。更重要的是，它将开始从多维和复杂的数据中学习新的东西，这是我们的大脑无法分析的，但世界贸易基金会能做到最好。
我希望WTF比我们更聪明，能发现隐藏在数据中的未知发现。也许WTF将获得第一个非人类的诺贝尔奖。(张伟编著)
以下是英文原文:
寻找宇宙中的未知
脉冲星、类星体、暗物质和暗能量有什么共同点？答:他们每个人都对发现者感到惊讶。尽管许多科学都在谨慎而有条不紊地发展，但天文学中大多数真正壮观的发现都是意想不到的。
我们的许多望远镜是为了发现已知的未知事物而建造的:我们知道我们不知道的事物。我不知道，比如识别构成暗物质的物质。
但是真正的突破是未知的未知。这些是我们不知道的事情。在我们偶然发现他们之前，甚至连嫌疑犯都不在那里。
例如，在哈勃太空望远镜的十大发现中，只有一项在提案中被用来证明其建造和发射的合理性。那个用来测量宇宙膨胀速度的，是一个已知的未知数。
换句话说，我们对一些我们知道的东西有疑问，我们认为哈勃可以回答这个问题。大多数其他发现都是未知的未知数:我们没有。直到我们偶然发现他们，我才知道他们是什么。
其中包括2011年获得诺贝尔奖的唯一哈勃发现——暗能量的发现。
偶然的发现
考虑脉冲星。它们是在20世纪60年代被发现的，当时英国约瑟琳·贝尔·伯奈尔一名聪明的年轻博士生正在研究电子在空间(一个已知的未知领域)中产生的无线电波的闪烁。
她注意到了她称之为星盘记录器上的一些奇怪的碎片，并意识到它们比单纯的拖拉机干扰更令人吃惊，从而发现了脉冲星——一个未知的未知物——她的导师安东尼·休伊什因此获得了1974年诺贝尔物理学奖。
那么她是如何发现的呢？
除了是一个聪明、执着、思想开放的学生，贝尔·伯纳尔还以一种前所未有的方式观察宇宙。通过观察无线电波的快速变化，她用一个参数来观察宇宙——在这个例子中是短时间尺度的观察——而这个参数没有。以前没有用过。
当人们用不同的参数进行观察时，其他的发现也会发生，比如模糊度，或者天空的面积，这些参数都没有。以前没有观察到。这些参数共同构成了我们的参数空间。
大多数主要的天文发现似乎发生在有人观察到参数空间的新部分时；用一种从未有过的方式观察宇宙。以前没有观察到。
这种新的方式可能包括看得更深、分辨率更高、规模更大，或者只是看到更多的宇宙。将这些参数中的任何一个扩展到它们未探索的区域都有可能导致意想不到的发现。
现在，几个下一代望远镜正在建造中，大胆地走向以前没有望远镜到过的地方。它们将显著扩大观测参数空间的体积，并且原则上应该发现意想不到的新现象和新类型的物体。
例如，CSIRO & # 39价值1.65亿美元的ASKAP望远镜现已接近完工，正在探索未知参数空间的几个领域，很有可能偶然发现一个可能震撼科学界的重大意外发现。
但是当我们看到它时，我们会认出它吗？可能不会。
贝尔·伯纳尔通过费力地筛选她所有的数据发现了脉冲星，并注意到一个微小的异常现象。这不符合她对望远镜的理解。
多少数据？
如果贝尔·伯纳尔用ASKAP进行观察，她每年必须从一台复杂到没有人真正理解的机器中筛选出大约80pb的数据。抱歉，甚至贝尔·伯纳尔也没有。大脑有能力筛选大量数据。
我们不可能用肉眼检查所有的数据。所以我们进行科学研究的方式是，我们决定我们正在问的科学问题，并把它变成一个数据查询。
然后我们挖掘数据库，寻找那些能回答我们问题的数据。
这是回答已知未知的非常有效的方法。可悲的是，寻找未知的未知是没有用的。我们只收到我们提出的问题的答案，而没有收到我们没有收到的问题的答案。我不知道我们应该问。
现在还记得《搭便车的人》吗？作者道格拉斯·亚当斯的银河科幻/奇幻系列指南？当一台巨型计算机“深度思考”发现生命、宇宙和一切的答案是42时，另一台更大的计算机必须被制造出来，以找出真正的问题是什么。
那么我们能设计一台机器或一个软件来复制贝尔·伯纳尔吗？在探测未知的未知事物方面，但在处理数百万亿字节的数据和难以置信的复杂望远镜方面，却表现得游刃有余？
走进未知
我认为我们可以，我们& # 39；我已经启动了WTF项目，它代表了宽域离群值查找器，目前的进展仅在上个月公布。WTF机器将在数十亿字节的数据中进行筛选，寻找意想不到的东西，而不知道它到底是什么。她在找什么。
诀窍是使用机器学习技术，我们教软件所有我们知道的东西，然后让它找到我们不知道的东西。我不知道。
例如，它可以绘制出无线电亮度与光学颜色的关系图。在这张图上，它会发现一群类星体聚集在一起，另一群星系像银河系，等等。
也许它会找到另一群我们没有发现的物体。没想到也没想到。我不知道。我们弱小的大脑不能。我不会在所有需要绘制的可能图表上做太多小的改动，但世界贸易基金会会从容应对。
这个过程赢了& # 39；不容易。起初，WTF可能会发现我们忘记告诉它的事情，它还会发现无线电干扰和仪器伪像。
随着我们逐渐教它这些是什么，它将开始识别真正新的物体和现象。更重要的是，它将开始从数据中学习新的东西，这些数据由于其纯粹的多维复杂性而对我们的大脑是不可见的，但对世界贸易基金会来说却是有利的。
我们期望世界贸易基金会变得比我们更聪明，能够发现隐藏在数据中的那些罕见的发现。也许WTF甚至可能赢得第一个非人类的诺贝尔奖。
