用貓咪照片訓練的AI重繪首張黑洞照片，光環依然存在

史上最著名的黑洞照片通過了一項盲測。澳洲國家科學機構 CSIRO 的一支小型團隊，建立了一套成像程式，讓它從貓咪、狗狗和汽車的照片中學習「圖片長什麼樣子」，然後將這套程式指向事件視界望遠鏡（Event Horizon Telescope）拍攝第一張黑洞影像的原始數據，結果它回傳了同樣的發光光環。

這之所以重要，是因為這個光環曾面臨挑戰。另一項重新分析認為，在鄰近星系中心的巨大黑洞周圍所看到的甜甜圈，可能是數據處理方式造成的假象，而真實的物體可能是一個拉長的亮點。這項發表於《自然》（Nature）期刊的新研究發現，在它所檢視的每一個高品質數據集中，都存在這個光環，而其大小指向一個質量比太陽重數十億倍的黑洞，與獨立估算的結果一致。

「重要的是，當我們將模型應用於 M87 的數據時，它完全不知道黑洞長什麼樣子，」主要作者、CSIRO 天文學家 Samuel Lai（黎）表示。「這是對 EHT 影像第一個真正獨立的驗證，是科學過程中重要的一步。」

為什麼一張黑洞照片會引發爭論

M87* 距離我們約 5500 萬光年，它的陰影在天空中佔據的範圍極小，黎形容這項任務就像「站在你家後院，試圖拍攝月球上的一個甜甜圈。」沒有任何一座單一碟形天線能夠辦到。事件視界望遠鏡連結了位於智利、墨西哥、夏威夷、亞利桑那、西班牙等地的電波天文台，讓整個地球如同一座望遠鏡般運作。

這座虛擬望遠鏡大部分是空的。每一對碟形天線只採樣了成像所需資訊中的一條狹窄軌跡，而每個觀測站都會因其電子設備和上方湍流的大氣而引入誤差。軟體必須填補這些空缺，而軟體中所做的選擇可能會影響最終的圖片。

原始的合作團隊知道這一點，並同時運行了四個成像小組，彼此之間互不透露資訊。四個小組都發現了一個光環，但他們在細節上意見分歧，例如光環最亮的位置在哪裡。隨後，由 Makoto Miyoshi（三好誠）領導的一個日本團隊，使用經典技術重新處理了公開數據，並報告指出，如果分析允許更大的天空範圍，一個單一的拉長亮點比一個光環更符合數據。這場爭論圍繞著假設展開，而假設正是獨立測試必須排除的東西。

他們是怎麼做到的

CSIRO 團隊同時攻擊了兩個弱點。首先是數據。標準方法會結合來自成對望遠鏡的測量值，這些測量值除了訊號之外，還帶有每個觀測站的校正誤差。該團隊改為使用「閉合不變量」（closure invariants），這是由三個望遠鏡同時計算得出的量，在這些量中，誤差會相互抵消。專案領導人 Nithyanandan Thyagarajan 表示：「我們的技術結合了望遠鏡數據的三元組，而非標準的成對數據，以消除這些誤差。」

其次是軟體。該團隊建立了一個名為 GenDIReCT 的生成式 AI 系統，其精神類似於將文字轉換為圖片的工具，但它的引導來源是閉合不變量，而非文字提示。它從一個包含日常照片以及圓盤、圓環等簡單形狀的標準圖庫中，學習真實圖像的樣子。為了確保這些圓環沒有使答案產生偏差，研究人員在沒有幾何形狀的情況下重新訓練了模型，結果發現沒有顯著差異。

在它看到任何 M87* 數據之前，該程式必須先通過合成數據以及其他星系的真實觀測數據測試，它重現了類星體 3C 279 的已發表影像，相似度達 98%，以及電波星系半人馬座 A（Centaurus A）的影像，相似度達 91%。然後團隊凍結了模型，這樣就沒有人能在看到答案後對其進行調整。它處理了來自三個觀測季節、共八個夜晚的公開數據，每個季節有三個天空觀測窗口，每個數據集產生了約 300 張候選影像。作為一項與機器學習無關的交叉驗證，該團隊還使用傳統的環狀統計模型，對同樣的三元組數據進行了擬合。

光環告訴我們什麼

無論天空窗口的大小如何，每一個望遠鏡覆蓋良好的數據集都產生了一個直徑約 42 微角秒的緊密光環。這種穩定性直接回應了競爭對手的分析，後者只有在天空窗口變大時才發現了它的亮點。CSIRO 團隊認為，先前出現的效應很可能源於一個覆蓋稀疏、數據品質較差的夜晚。機器學習影像給出的結果是 42.2 微角秒，傳統擬合結果是 42.3 微角秒，兩者在誤差範圍內一致。論文指出，解析如此精細的細節，就像要從超過 1000 公里外辨別一根人類頭髮的寬度。

根據這個大小，該團隊估計其質量為 65 億個太陽質量，誤差範圍在正負 5 億之間。這幾乎完全吻合基於星系中恆星運動的獨立估計值（約 66 億個太陽質量），並且遠高於基於氣體運動的估計值（約 35 億個太陽質量），後者所產生的光環大約只有前者的一半寬。人馬座 A*（Sagittarius A*），即銀河系中心的黑洞，質量約為 400 萬個太陽質量，因此 M87* 比它重了一千多倍。

這些影像也顯示，我們幾乎是正面對著這個黑洞，觀測角度距離其噴流約 20 度，接近從噴流本身測量到的 17 度。光環最亮的部分會隨著季節變化，作者將此歸因於墜入黑洞的湍流氣體，而非成像方法所致。

它沒有解決的問題

這項新的分析在方法上是獨立的，但在數據上並非如此。它重複使用了同樣的公開事件視界望遠鏡測量數據，因此無法排除原始記錄中可能存在的問題；它只是證明了光環並非原始團隊處理選擇的產物。

某些特徵仍然不明確。光環的厚度、其中心的亮度以及不對稱的程度，在不同方法和不同夜晚之間都有所變化，作者表示這些可能並不反映真實的來源。其中一個夜晚，當墨西哥的一座關鍵望遠鏡缺席時，給出了最模糊的結果。

質量的確定性也不如標題數字所暗示的那麼穩固。將光環大小轉換為質量，需要依賴一個取自電腦模擬的校準因子，而該因子的完整範圍會使估計值在 60 億到 67 億個太陽質量之間變動。這些影像無法確定黑洞的自轉速度，儘管它們傾向於支持存在某種旋轉。該團隊也警告，數據擬合良好是圖像正確的必要條件，但並非充分證據，因為沒有 M87* 的真實影像可以比對。

關於 M87* 黑洞影像的常見問題

第一張黑洞影像是真實的嗎？

是的，根據這項獨立檢查。一個原始分析團隊之外的團隊，使用不同的數據組合方式以及一個從未見過黑洞的 AI，恢復了一個大小和方向相同的光環。光環厚度等精細細節在不同方法之間仍存在差異。

要如何拍攝黑洞？

你拍攝的是它周圍的熾熱氣體。來自這些氣體的光線會繞著黑洞彎曲，並在黑暗的陰影周圍形成一個明亮的光環。為了看到如此微小的陰影，事件視界望遠鏡結合了地球各地的電波碟形天線，讓它們像一個地球大小的望遠鏡一樣運作。

M87* 黑洞有多大？

這項新分析將其質量定為太陽的約 65 億倍，比我們銀河系中心的黑洞重了一千多倍。它的光環在天空中橫跨約 42 微角秒，任何單一望遠鏡都無法解析如此小的角度。

下一步是什麼

這些數據涵蓋了 2017 年 4 月的四個夜晚、2018 年 4 月的兩個夜晚（當時格陵蘭望遠鏡加入了陣列），以及 2021 年 4 月的兩個夜晚。原始 M87* 照片於 2019 年 4 月 10 日公布，而三好團隊的挑戰則出現在 2022 年和 2024 年。CSIRO 研究人員表示，他們凍結的模型首次在 M87* 數據上運行是在 2025 年 12 月 4 日，而這篇論文於 2026 年 11 月 11 日線上發表，其重建結果和程式碼均已公開。

作者們預計，計劃中利用詹姆斯·韋伯太空望遠鏡（James Webb Space Telescope）的 NIRSpec 儀器進行的觀測，將能繪製 M87 核心的氣體和恆星運動圖，從而縮小質量的不確定性。Thyagarajan 表示，這種三元組技術也可能幫助那些需要將多個感測器拼接成一張地圖的領域，從醫學成像到地震追蹤。一個更大的目標還在更遠處：太空中的望遠鏡或許能解析陰影內部更細微的光子環，並藉此最終測量出 M87* 的自轉速度。

參考文獻：Lai et al., “Independent interferometric observable confirms black hole shadow in M87*,” Nature, 2026. DOI: 10.1038/s41586-026-11241-9

標籤: 人工智慧, 天文學, 黑洞, CSIRO, Event Horizon Telescope, M87