F-Secures AI-projekt til at udnytte potentialet for ‘swarm-intelligence’

Sikkerhedsfirmaet F-Secure har nyligt oprettet et nyt AI-projekt, der anvender teknikker inspireret af “swarm-intelligence”. Som AI News rapporterer, F-Secures nye AI-tilgang anvender mange decentraliserede AI-agenter, der samarbejder for at opnå bestemte mål.

F-Secures nye swarm-AI ligner i koncept Fetch AIs tidligere tilgang til decentraliserede AI-systemer, der er blevet anvendt til IoT-koncepter. Men til forskel fra Fetch AI sigter F-Secure mod at tage konceptet med decentraliseret AI og anvende det i sikkerhedsdomænet. Specifikt sigter F-Secure mod at forbedre virksomhedens opdagede og responsfærdigheder.

Som Matti Aksela, vicepræsident for AI i F-Secure, forklarer, antages det ofte, at AI bør sigte mod at kopiere menneskelig intelligens. Men mens det at efterligne menneskelig intelligens og adfærd ikke er dårligt i sig selv, forklarede Aksela til AI-News, at det kun at efterligne menneskelig kognition begrænser, hvad vi kan opnå med AI. Aksela forklarede, at vi kan se uden for menneskelig kognition og udforske andre metoder til at organisere og arkitekturere AI. En bredere række af mulige modeller for AI kan supplere, hvad mennesker allerede kan opnå med AI.

Swarm-intelligence er en adfærd hos decentraliserede systemer. Det er en kollektiv adfærd, der manifesterer sig i både kunstige og naturlige systemer. I biologiske systemer ses swarm-intelligence ofte i store kolonier af organismer som myrer, bier, fisk og fugle. For eksempel migrerer mange fugle i store flokke, og mens flokken rejser, opretholdes en konstant formation, der kun varierer lidt, og fuglene afviger kun få centimeter fra hinanden i formationen. Det antages, at flyvning i sådanne formationer reducerer den energi, fuglene kræver for at flyve.

Swarm-intelligence er blevet anvendt til probabilistisk routing i telekommunikationsnetværk og til oprettelse af mikro-robotter. Et eksempel på dette koncept er de små robotter oprettet af MicroFactory. Robotterne styres af en printed circuit board, der genererer et magnetfelt, og robotterne selv er magneter. Robotterne er også udstyret med små manipuleringsværktøjer, som de kan anvende til at interagere med omgivelserne og manipulere objekter.

Udviklingen af virkelig menneske-lignende kunstig intelligens, eller Artificial General Intelligence, vil tage noget tid at oprette. Estimater fra forskellige AI-eksperter varierer, men i gennemsnit antages det, at det vil tage omkring 50 år at oprette en AGI. I modsætning hertil vil udviklingen af distribuerede autonome agenter som dem, F-Secure anvender, tage betydeligt kortere tid.

Ifølge F-Secure vil der være brug for flere års udvikling, før deres distribuerede intelligensarkitektur når sit fulde potentiale, men nogle mekanismer baseret på swarm-intelligence-modellen er allerede i brug. F-Secure har anvendt nogle swarm-intelligence-teknikker til at opdage brud og udvikle løsninger.

F-Secures AI-agenter kan kommunikere med hinanden og samarbejde.

Swarm-intelligence-teknikker anvender de enkelte agenter i agent-puljen og kombinerer deres evner, så der opstår et robust og fleksibelt system, der kan udføre komplekse opgaver.

“Virtuelt vil du have en koloni af lokale AI’er, der tilpasser sig deres eget miljø, mens de samarbejder, i stedet for en stor AI, der træffer beslutninger for alle,” forklarede Aksela.

I det specifikke tilfælde hos F-Secure er de forskellige agenter i stand til at lære fra forskellige netværk og værter, og agenterne kan sprede denne viden gennem det bredere netværk, der forbinder forskellige organisationer. F-Secure siger, at en af de vigtigste fordele ved denne tilgang er, at den kan muliggøre, at organisationen kan dele følsomme oplysninger via skyen og stadig forblive beskyttet på grund af overlegen brud- og angrebsdetektion.