Proyecto de Inteligencia Artificial de F-Secure para Aprovechar el Potencial de la “Inteligencia de Enjambre”

La empresa de ciberseguridad F-Secure ha creado recientemente un nuevo proyecto de inteligencia artificial que utiliza técnicas inspiradas en la “inteligencia de enjambre”. Según informa AI News, el nuevo enfoque de inteligencia artificial de F-Secure utiliza muchos agentes de inteligencia artificial descentralizados que colaboran para lograr objetivos específicos.

El nuevo enfoque de inteligencia de enjambre de F-Secure es similar en concepto al enfoque anterior de Fetch AI en sistemas de inteligencia artificial descentralizados, que se han aplicado a conceptos de Internet de las cosas. Sin embargo, a diferencia de Fetch AI, F-Secure tiene como objetivo tomar el concepto de inteligencia artificial descentralizada y utilizarlo en el dominio de la ciberseguridad. En particular, F-Secure tiene como objetivo mejorar las capacidades de detección y respuesta de la empresa.

Según Matti Aksela, vicepresidente de inteligencia artificial de F-Secure, se cree comúnmente que la inteligencia artificial debería tener como objetivo copiar la inteligencia humana. Sin embargo, mientras que modelar sistemas de inteligencia artificial después de la razón y el comportamiento humanos no es inherentemente malo, Aksela explicó a AI-News que solo modelar la inteligencia artificial después de la cognición humana limita lo que podemos hacer con la inteligencia artificial. Aksela explicó que podemos buscar fuera de la cognición humana y explorar otros métodos de organización y arquitectura de la inteligencia artificial. Un rango más amplio de modelos posibles para la inteligencia artificial puede aumentar lo que las personas ya pueden lograr con la inteligencia artificial.

La inteligencia de enjambre es un comportamiento de sistemas descentralizados. Es un comportamiento colectivo que se manifiesta en sistemas artificiales y naturales. En términos de sistemas biológicos, la inteligencia de enjambre se observa a menudo en grandes colonias de organismos como hormigas, abejas, peces y aves. Por ejemplo, muchos pájaros migran en grandes bandadas y, a medida que la bandada viaja, mantiene una formación consistente que fluctúa muy poco, con los pájaros desviándose solo unos pulgadas entre sí en su formación. Se cree que volar en tales formaciones reduce la energía que los pájaros requieren para volar.

La inteligencia de enjambre se ha utilizado para enrutamiento probabilístico en redes de telecomunicaciones y en la creación de microbots. Un ejemplo de este concepto es el de los pequeños robots creados por MicroFactory. Los robots están controlados por una tarjeta de circuito que genera un campo magnético, y los robots en sí son imanes. Los robots también están equipados con herramientas de manipulación pequeñas que pueden utilizar para interactuar con el entorno que los rodea y manipular objetos.

El desarrollo de una inteligencia artificial genuinamente similar a la humana, o Inteligencia Artificial General, tomará algún tiempo en crearse. Las estimaciones de varios expertos en inteligencia artificial varían, pero en promedio se cree que tomará alrededor de 50 años lograr la creación de una Inteligencia Artificial General. En contraste, el desarrollo de agentes autónomos descentralizados como los de F-Secure debería tomar un tiempo significativamente más corto.

Según F-Secure, se necesitarán varios años más de desarrollo para que su arquitectura de inteligencia distribuida alcance su máximo potencial, pero algunos mecanismos basados en el modelo de inteligencia de enjambre ya están en uso. F-Secure ha utilizado algunas técnicas de inteligencia de enjambre para detectar violaciones y diseñar soluciones.

Los agentes de inteligencia artificial de F-Secure son capaces de comunicarse entre sí y colaborar.

Las técnicas de inteligencia de enjambre aprovechan los talentos o capacidades de los agentes individuales en el grupo de agentes, y cuando estas habilidades se conectan en red, hay un sistema robusto y flexible capaz de realizar tareas complejas.

“Esencialmente, tendrás una colonia de inteligencias artificiales locales rápidas que se adaptan a su propio entorno mientras trabajan juntas, en lugar de una gran inteligencia artificial que toma decisiones para todos”, explicó Aksela.

En el caso específico de F-Secure, los diferentes agentes son capaces de aprender de diferentes redes y hosts, y los agentes pueden compartir este conocimiento a través de la red más amplia que conecta diferentes organizaciones. F-Secure dice que uno de los principales beneficios de este enfoque es que puede permitir que la organización comparta información sensible a través de la nube y siga estando protegida debido a la detección y el ataque superior.