Projekt AI F-Secure wykorzystuje potencjał „inteligencji roju”

Firma bezpieczeństwa cybernetycznego F-Secure niedawno stworzyła nowy projekt AI, który wykorzystuje techniki inspirowane „inteligencją roju”. Jak donosi AI News, nowe podejście AI F-Secure wykorzystuje wiele zdecentralizowanych agentów AI, które wszystkie współpracują, aby osiągnąć określone cele.

Nowy sztuczny inteligent F-Secure jest podobny w koncepcji do wcześniejszego podejścia Fetch AI do zdecentralizowanych systemów AI, które zostały zastosowane w koncepcjach IoT. Jednak w przeciwieństwie do Fetch AI, F-Secure ma na celu wykorzystanie koncepcji zdecentralizowanego AI w dziedzinie bezpieczeństwa cybernetycznego. Konkretnie F-Secure ma na celu poprawę możliwości wykrywania i reagowania firmy.

Jak wyjaśnił Matti Aksela, wiceprezes ds. AI w F-Secure, powszechnie uważa się, że AI powinno naśladować ludzką inteligencję. Jednakże, podczas gdy naśladowanie systemów AI ludzkiego rozumowania i zachowania nie jest złe, Aksela wyjaśnił AI-News, że tylko naśladowanie AI ludzkiej percepcji jest ograniczające to, co możemy zrobić z AI. Aksela wyjaśnił, że możemy szukać poza ludzką percepcją i badać inne metody organizowania i architektury AI. Szeroki zakres możliwych modeli AI może uzupełnić to, co ludzie już mogą osiągnąć z AI.

Inteligencja roju jest zachowaniem zdecentralizowanych systemów. Jest to zbiorowe zachowanie, które manifestuje się w sztucznych i naturalnych systemach. W przypadku biologicznych systemów inteligencja roju jest często obserwowana w dużych koloniach organizmów, takich jak mrówki, pszczoły, ryby i ptaki. Na przykład, wiele ptaków migruje w dużych stadach i podczas podróży stado utrzymuje stałą formację, która zmienia się bardzo niewiele, a ptaki oddalają się od siebie tylko o kilka cali w swojej formacji. Uważa się, że latanie w takich formacjach zmniejsza energię, którą ptaki potrzebują do latania.

Inteligencja roju została wykorzystana do probabilistycznego routingu w sieciach telekomunikacyjnych i w tworzeniu mikrobotów. Jednym z przykładów tego pojęcia są małe roboty stworzone przez MicroFactory. Roboty są sterowane przez płytę główną, która generuje pole magnetyczne, a same roboty są magnesami. Roboty są również wyposażone w małe narzędzia manipulacyjne, których mogą używać do interakcji ze środowiskiem wokół nich i manipulowania obiektami.

Rozwój prawdziwej, ludzkiej sztucznej inteligencji, czyli Sztucznej Inteligencji Ogólnej, zajmie trochę czasu. Szacunki różnych ekspertów AI są różne, ale średnio uważa się, że zajmie to około 50 lat, aby osiągnąć sukces w tworzeniu Sztucznej Inteligencji Ogólnej. W przeciwieństwie do tego, rozwój zdecentralizowanych, autonomicznych agentów, takich jak te, które powinny stworzyć F-Secure, zajmie znacznie krótszy czas.

Według F-Secure, kilka lat rozwoju będzie potrzebne, aby ich architektura inteligencji rozproszonej osiągnęła swój pełny potencjał, ale niektóre mechanizmy oparte na modelu inteligencji roju są już w użyciu. F-Secure użył niektórych technik inteligencji roju do wykrywania naruszeń i inżynierii rozwiązań.

Agenci AI F-Secure są w stanie komunikować się ze sobą i współpracować.

Techniki inteligencji roju wykorzystują umiejętności lub zdolności poszczególnych agentów w puli agentów, a gdy te umiejętności są połączone, tworzą one solidny i elastyczny system zdolny do wykonywania złożonych zadań.

„Podstawowo, będziesz miał kolonię szybkich, lokalnych AI, które dostosowują się do swojego środowiska, pracując razem, zamiast jednego dużego AI, które podejmuje decyzje za wszystkich”, wyjaśnił Aksela.

W przypadku F-Secure różni agenci są w stanie uczyć się z różnych sieci i hostów, a agenci mogą rozpowszechniać tę wiedzę w szerszej sieci, która łączy różne organizacje. F-Secure twierdzi, że jednym z głównych korzyści tego podejścia jest to, że umożliwia organizacji udostępnianie wrażliwych informacji za pośrednictwem chmury i jednocześnie pozostawać chronionym dzięki lepszej wykrywalności i odporności na ataki.