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怎样拍摄一张黑洞的图片

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    在电影《星际穿越》中,
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    我们得以近距离观察一个超级黑洞。
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    在明亮气体构成的背景下,
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    黑洞的巨大引力
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    将光线弯曲成环形。
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    但是,(电影中的)这一幕
    并不是一张真正的照片,
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    而是电脑合成的效果——
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    它只是一个对于黑洞
    可能样子的艺术表现。
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    一百多年前,
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    阿尔伯特·爱因斯坦
    第一次发表了广义相对论学说。
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    在之后的数年里,
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    科学家们又对此提供了许多佐证。
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    但相对论中所预测的一点,黑洞,
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    却始终无法被直接观察到。
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    尽管我们大致知道一个黑洞
    看起来应该是什么样,
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    却从未真正拍摄过它。
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    不过,这个现状可能很快就会改变。
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    在接下来几年内,我们或许就能
    见到第一张黑洞的图片。
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    这一重任会落在一个由
    各国科学家组成的团队上,
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    同时需要一个
    地球大小的天文望远镜,
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    以及一个可以让我们合成出
    最终图片的算法。
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    尽管今天我不能让你们
    见到真正的黑洞图片,
  • 1:02 - 1:04
    我还是想让你们大致了解一下
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    得到第一张(黑洞)图片
    所需要的努力。
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    我叫凯蒂·伯曼,
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    是麻省理工学院的一名博士生。
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    我在计算机科学实验室中进行
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    让电脑解析图片和视频信息的研究。
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    尽管我并不是个天文学家,
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    今天我还是想向大家展示
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    我是怎样在这个项目中贡献
    自己的一份力量的。
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    如果你远离城市的灯光,
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    你可能有幸看到银河系
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    那令人震撼的美景。
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    而如果你可以穿过百万星辰,
    将镜头放大到
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    2.6万光年以外的银河系中心,
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    我们就能抵达(银河系)中央的
    一群恒星。
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    天文学家们已经穿过星尘,使用红外望远镜
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    观察了这些恒星整整十六年。
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    但是天文学家们所看不到的东西
    才是最为壮观的。
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    这些恒星似乎是在围绕一个
    隐形的物体旋转。
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    通过观测这些星星的移动路径,
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    天文学家们得出结论,
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    体积足够小,而质量又大到能导致
    恒星们如此运动的唯一物体
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    就是超级黑洞——
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    它的密度极大,高到它能吸进
    周围所有东西,
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    甚至光。
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    那么,如果我们继续放大下去,
    会发生什么?
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    是不是就可能看见一些,
    理论上不可能看到的东西呢?
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    事实上,如果我们以
    无线电波长放大,
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    我们会看到一圈光线,
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    是由围绕着黑洞的
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    等离子体引力透镜产生的。
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    换句话说,
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    这个黑洞,在背后明亮物质的衬托下,
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    留下一个圆形的暗影。
  • 2:32 - 2:36
    而它周围那明亮的光环
    指示了黑洞边境的位置。
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    在这里,引力作用变得无比巨大,
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    大到就连光线都无法逃离。
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    爱因斯坦用公式推测了
    这个环的大小和形状,
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    所以,给光环拍照不仅很酷,
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    还能帮助我们检验这些公式在
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    黑洞周围的极端环境下是否成立。
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    不过,这个黑洞离我们太过遥远,
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    从地球上看,它非常,非常小——
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    大概就和月球上的一个橘子一样大。
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    这导致给它拍照变得无比艰难。
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    为什么呢?
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    一切都源于一个简单的等式。
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    由于衍射现象,
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    我们所能看到的
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    最小物体是有限制的。
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    这个等式指出,当想要看到的
    东西越来越小时,
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    望远镜需要变得更大。
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    但即使是地球上功能最强大的
    光学望远镜,
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    其分辨率甚至不足以
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    让我们得到月球表面的图片。
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    事实上,这里是一张有史以来
    从地球上拍摄的最高清的
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    月球图片。
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    它包含约1.3万个像素,
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    而每一个像素里包含超过150万个橘子。
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    所以,我们需要多大的望远镜
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    才能看到月球表面的橘子,
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    以及,那个黑洞呢?
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    事实上,通过计算,
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    我们可以轻易得出所需的
    望远镜的大小,
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    就和整个地球一样大。
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    (笑声)
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    而如果我们能够建造出这个
    地球大小的望远镜,
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    就能够分辨出那指示着视界线的
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    独特的光环。
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    尽管在这张照片上,我们无法看到
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    电脑合成图上的那些细节,
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    它仍可以让我们对于
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    黑洞周围的环境有个大致的了解。
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    但是,正如你预料,
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    想建造一个地球大小的射电望远镜
    是不可能的。
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    不过,米克·贾格尔有一句名言:
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    “你不可能永远心想事成,
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    但如果你尝试了,说不定就
    正好能找到
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    你所需要的东西。”
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    通过将遍布全世界的望远镜
    连接起来,
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    “视界线望远镜”,
    一个国际合作项目,诞生了。
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    这个项目通过电脑制作一个
    地球大小的望远镜,
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    能够帮助我们找到
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    黑洞视界线的结构。
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    这个由无数小望远镜构成的网络
    将会在明年拍下它的
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    第一张黑洞图片。
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    在这个网络中,每一个望远镜
    都与其他所有望远镜一同工作。
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    通过原子钟的准确时间相连,
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    各地的研究团队们通过收集
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    上万千兆字节的数据来定位光线。
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    接下来,这份数据会在
    麻省的实验室进行处理。
  • 5:02 - 5:04
    那么,这一项目到底是
    怎么运作的呢?
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    大家是否记得,如果要看到
    银河系中心的那个黑洞,
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    我们需要一个地球大小的望远镜?
  • 5:10 - 5:12
    现在,先假设我们可以
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    将这个望远镜建造出来。
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    这可能有点像是把地球变成
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    一个巨大的球形迪斯科灯。
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    每一面镜子都会收集光线,
  • 5:21 - 5:23
    然后,我们就可以将这些光线
    组合成图片。
  • 5:23 - 5:26
    但是,现在,假设我们将
    大多数镜子移走,
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    只有几片留了下来。
  • 5:28 - 5:31
    我们仍可以尝试将信息合成图片,
  • 5:31 - 5:33
    但现在,图片中有很多洞。
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    这几片留下来的镜子就代表了
    地球上的几处天文望远镜。
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    这对于制成一张图片来说,
    还远远不够。
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    不过,尽管我们只在寥寥几处
    地方收集光线,
  • 5:45 - 5:49
    每当地球旋转时,我们便可以
    得到新的信息。
  • 5:49 - 5:53
    换言之,当迪斯科球旋转时,
    镜子会改变位置,
  • 5:53 - 5:56
    而我们就可以看到图片的各个部分。
  • 5:56 - 6:00
    我们开发的生成图片的算法
    可以将迪斯科球上的空缺部分填满,
  • 6:00 - 6:03
    从而建造出隐藏的黑洞图片。
  • 6:03 - 6:05
    如果我们能在地球上每一处
    都装上望远镜,
  • 6:05 - 6:07
    或者说能有整个迪斯科球,
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    那么这个算法并不算重要。
  • 6:09 - 6:12
    但现在我们只有少量的样本,
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    所以,可能有无数张图像
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    符合望远镜所测量到的信息。
  • 6:17 - 6:21
    但并不是每一张图片都一样。
  • 6:21 - 6:25
    有些图片,比其他一些
    看起来更像我们想象中的图片。
  • 6:25 - 6:28
    所以我在拍摄黑洞
    这一项目中的任务是,
  • 6:28 - 6:31
    开发一种既可以找到最合理图像,
  • 6:31 - 6:35
    又能使图像符合望远镜
    所测量到的信息的算法。
  • 6:35 - 6:39
    就像法医素描师通过有限的信息,
  • 6:39 - 6:42
    结合自己对于人脸结构的认知
    画出一张画像一样,
  • 6:42 - 6:46
    我正在开发的图片算法,
    是使用望远镜提供的有限数据
  • 6:46 - 6:50
    来生成一张看起来像是
    宇宙里的东西的图片。
  • 6:50 - 6:54
    通过这些算法,我们能从散乱
    而充满干扰的数据中
  • 6:54 - 6:56
    合成一张图片。
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    这里是一个用模拟数据
    进行重现的例子:
  • 7:00 - 7:02
    我们假设将望远镜指向
  • 7:02 - 7:05
    银河系中心的黑洞。
  • 7:05 - 7:09
    尽管这只是一个模拟,像这样的
    重建工作给了我们
  • 7:09 - 7:13
    真正给黑洞拍摄可行照片的希望,
  • 7:13 - 7:16
    之后便可以决定其光环的大小。
  • 7:16 - 7:19
    虽然我很想继续描绘
    这个算法的细节,
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    但你们很幸运,我没有这个时间。
  • 7:21 - 7:24
    可我仍然想大概让你们了解一下
  • 7:24 - 7:26
    我们是怎样定义宇宙的样子,
  • 7:26 - 7:30
    以及是怎样以此来重建
    和校验我们的结果的。
  • 7:30 - 7:33
    由于有无数种可以完美解释
  • 7:33 - 7:35
    望远镜测量结果的图片,
  • 7:35 - 7:38
    我们需要找到一个方式进行挑选。
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    我们会按照这些图片是
  • 7:40 - 7:43
    真正黑洞图片的可能性进行排序,
  • 7:43 - 7:45
    然后选出可能性最高的那一张。
  • 7:45 - 7:47
    我这话到底是什么意思呢?
  • 7:48 - 7:50
    假设我们正在建立一个能够
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    指出一张图出现在脸书上的
    可能性的模型。
  • 7:53 - 7:55
    我们希望这个模型能指出
  • 7:55 - 7:58
    不太可能有人会上传最左边的图像,
  • 7:58 - 8:00
    而像右边那样的自拍照
  • 8:00 - 8:02
    画出一张图片一样,
  • 8:02 - 8:04
    中间那张图有点模糊,
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    所以它被发表的可能性
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    比左边的噪点图像大,
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    但比右边自拍发表的可能性要小。
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    但是当模型的主角变成
    黑洞的照片时,
  • 8:13 - 8:17
    一个难题出现了:我们从未
    见过真正的黑洞。
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    在这样的情况下,
    什么样的图才更像黑洞,
  • 8:19 - 8:21
    而我们又该怎样假设黑洞的结构呢?
  • 8:21 - 8:24
    我们或许能够使用模拟试验
    得出的图片,
  • 8:24 - 8:27
    比如《星际穿越》里的那张黑洞图。
  • 8:27 - 8:30
    但这样做可能会引起
    一些严重的问题。
  • 8:30 - 8:34
    如果爱因斯坦的理论是错的怎么办?
  • 8:34 - 8:38
    我们仍然想要得到一张
    准确而真实的图片。
  • 8:38 - 8:41
    而如果我们在算法中掺入太多
    爱因斯坦的公式,
  • 8:41 - 8:44
    最终只会看到我们所希望看到的。
  • 8:44 - 8:46
    换句话说,我们想保留在银河系中心
  • 8:46 - 8:49
    看到一头大象这样的可能性。
  • 8:49 - 8:50
    (笑声)
  • 8:50 - 8:53
    不同类型的照片拥有
    完全不同的特征。
  • 8:53 - 8:56
    我们可以轻松分辨出
    一张黑洞模拟图
  • 8:56 - 8:59
    和我们日常拍的照片的差别。
  • 8:59 - 9:02
    我们需要在不过度提供某类图片
    特征的情况下,
  • 9:02 - 9:05
    告诉我们的算法,一张正常的图片
    应该是什么样。
  • 9:06 - 9:08
    做到这一点的一种方法是,
  • 9:08 - 9:11
    向算法展示拥有不同特征的图片,
  • 9:11 - 9:15
    然后看看这些图片会怎样
    影响重建的结果。
  • 9:16 - 9:19
    如果不同类型的图片都产生出了
    差不多的图像,
  • 9:19 - 9:21
    那么我们便可以更有信心了,
  • 9:21 - 9:25
    我们对图片的假设并没有
    导致结果出现太大偏差。
  • 9:25 - 9:28
    这就有点像让来自不同国家的
    三个法医素描师
  • 9:28 - 9:31
    根据同样的文字描述来作画。
  • 9:31 - 9:34
    如果他们画出的脸都差不多,
  • 9:34 - 9:36
    那么我们就能比较确信,
  • 9:36 - 9:40
    他们各自的文化背景
    并没有影响到他们的画。
  • 9:40 - 9:43
    将不同图片的特征赋予
    (算法)的一个方法
  • 9:43 - 9:46
    就是使用现有的图片的碎片特征。
  • 9:46 - 9:48
    所以,我们将大量的图像
  • 9:48 - 9:51
    分解成无数小图片,
  • 9:51 - 9:55
    然后像拼图一样处理这些小图片。
  • 9:55 - 10:00
    我们用其中常见的拼图碎片
    来组合成一张
  • 10:00 - 10:02
    符合望远镜所测量数据的完整图片。
  • 10:03 - 10:07
    不同类型的图片拥有
    完全不同的拼图碎片。
  • 10:07 - 10:10
    所以,当我们使用相同的数据和
  • 10:10 - 10:14
    截然不同的拼图类型来
    重现图像时,会发生什么呢?
  • 10:14 - 10:19
    我们先从黑洞模拟类的拼图开始。
  • 10:19 - 10:20
    这张图看起来还比较合理。
  • 10:20 - 10:23
    它比较符合我们预料中黑洞的样子。
  • 10:23 - 10:24
    但我们得到这个结果
  • 10:24 - 10:27
    是否仅仅是因为我们拿的是
    黑洞模拟拼图呢?
  • 10:27 - 10:29
    我们再来试试另一组拼图,
  • 10:29 - 10:32
    这组拼图由宇宙中不是黑洞的
    各种天体构成。
  • 10:33 - 10:35
    很好,我们得到了一幅相似的图片。
  • 10:35 - 10:37
    那如果我们拿日常照片的拼图
    会怎么样呢,
  • 10:37 - 10:40
    就像你每天拿自己的相机
    拍的那种照片?
  • 10:41 - 10:43
    太好了,我们看到了和之前
    一样的图像。
  • 10:43 - 10:47
    当我们通过不同类型的拼图
    得出一样的图片时,
  • 10:47 - 10:49
    我们就有充足的自信说
  • 10:49 - 10:51
    我们对图片进行的推测,
  • 10:51 - 10:54
    并没有引起最终结果的太大偏差。
  • 10:54 - 10:57
    我们能做的另一件事是,
    用同一组拼图,
  • 10:57 - 11:00
    比如源自日常图片的那一种,
  • 11:00 - 11:03
    来得到不同类型的源图片。
  • 11:03 - 11:05
    所以,在我们的模拟试验中,
  • 11:05 - 11:08
    我们假设黑洞看起来像一个
    非黑洞天体,
  • 11:08 - 11:12
    以及在银河系中心的一头大象。
  • 11:12 - 11:15
    当下面一排算法算出的图片
  • 11:15 - 11:17
    看起来和上面一排实际图片
    十分相似时,
  • 11:17 - 11:21
    我们就能对我们的算法
    有更多信心了。
  • 11:21 - 11:23
    在这里我想强调,
  • 11:23 - 11:25
    此处所有的图片都是由
  • 11:25 - 11:28
    拼接日常照片而得出的,
  • 11:28 - 11:30
    就像你自己用相机拍的照片一样。
  • 11:30 - 11:33
    所以,一张我们从未见过的
    黑洞的照片,
  • 11:33 - 11:37
    最终却可能由我们日常
    熟悉的图片构成:
  • 11:37 - 11:40
    人,楼房,树,小猫,小狗……
  • 11:40 - 11:43
    想象这样的想法使拍摄第一张
  • 11:43 - 11:45
    黑洞的图片成为可能,
  • 11:45 - 11:48
    同时使我们有望校验
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    科学家们每天所依靠的著名理论。
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    但是,要想让如此充满想象力的
    点子实际工作,
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    离不开这些我有幸一同工作的
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    出色的研究者团队。
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    我仍然对此感到振奋:
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    虽然在项目开始时我没有任何
    天文学背景知识,
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    我们通过这一独特合作
    所达成的成就,
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    可能导致世界上第一幅
    黑洞照片的诞生。
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    像视界线望远镜这样大项目的成功
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    是由来自不同学科的人们
    用他们各自的专业知识,
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    一起创造的结果。
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    我们是一个由天文学家,物理学家,
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    数学家和工程学家构成的大熔炉。
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    这就是我们能够很快达成
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    一个看起来不可能达成的
    成就的原因。
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    在此我想鼓励你们所有人,走出去,
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    推动科学的边际,
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    尽管刚开始它看起来可能
    和一个黑洞一样神秘。
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    谢谢大家。
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    (掌声)
Title:
怎样拍摄一张黑洞的图片
Speaker:
凯蒂·伯曼
Description:

在银河系的中心,有一个靠吞噬高温气体为生的超级黑洞。它将一切接近它的东西吞噬殆尽——连光也不例外。我们看不见黑洞本身,但可以观察到黑洞表面视界线留下的投影,而一张黑洞影子的照片,可以帮助我们找到宇宙重要问题的答案。科学家们曾经认为,拍摄这样一张黑洞的照片需要地球大小的天文望远镜——直到凯蒂·伯曼和一支由天文学家组成的队伍想出了一个聪明的解决办法。

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:51

Chinese, Simplified subtitles

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