Robótica e IA física

Projeto de IA da F-Secure para Aproveitar o Potencial da ‘Inteligência de Enxame’

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A empresa de cibersegurança F-Secure criou recentemente um novo projeto de IA que utiliza técnicas inspiradas na “inteligência de enxame”. Como relata o AI News, a nova abordagem de IA da F-Secure utiliza muitos agentes de IA descentralizados que colaboram para realizar objetivos específicos.

A nova IA de enxame da F-Secure é semelhante em conceito à abordagem anterior da Fetch AI sobre sistemas de IA descentralizados, que foram aplicados a conceitos de IoT. No entanto, ao contrário da Fetch AI, a F-Secure visa levar o conceito de IA descentralizada e usá-lo no domínio da cibersegurança. Especificamente, a F-Secure visa melhorar as capacidades de detecção e resposta da empresa.

Como explicou Matti Aksela, o VP de IA da F-Secure, é comum acreditar que a IA deve visar copiar a inteligência humana. No entanto, enquanto modelar sistemas de IA após a razão e o comportamento humanos não é inherentemente ruim, Aksela explicou ao AI-News que apenas modelar a IA após a cognição humana é limitante do que podemos fazer com a IA. Aksela explicou que podemos olhar além da cognição humana e explorar outros métodos de organização e arquitetura de IA. Uma ampla gama de modelos possíveis para IA pode aumentar o que as pessoas já podem realizar com a IA.

A inteligência de enxame é um comportamento de sistemas descentralizados. É um comportamento coletivo que se manifesta em sistemas artificiais e naturais. Em termos de sistemas biológicos, a inteligência de enxame é frequentemente vista em grandes colônias de organismos como formigas, abelhas, peixes e aves. Por exemplo, muitas aves migram em grandes bandos e, à medida que o bando viaja, mantém uma formação consistente que flutua muito pouco, com as aves se desviando apenas alguns centímetros umas das outras em sua formação. Acredita-se que voar em tais formações reduz a energia que as aves necessitam para voar.

A inteligência de enxame foi usada para roteamento probabilístico em redes de telecomunicações e na criação de microbots. Um exemplo desse conceito é o microbot criado pela MicroFactory. O robô é controlado por uma placa de circuito que gera um campo magnético, e o robô em si é um ímã. O robô também é equipado com ferramentas de manipulação pequenas que podem ser usadas para interagir com o ambiente ao redor e manipular objetos.

O desenvolvimento de inteligência artificial genuinamente humana, ou Inteligência Artificial Geral, levará algum tempo para ser criado. Estimativas de vários especialistas em IA variam, mas, em média, acredita-se que levará cerca de 50 anos para criar com sucesso uma IA Geral. Em contraste, o desenvolvimento de agentes autônomos distribuídos como os da F-Secure deve levar um tempo significativamente menor.

De acordo com a F-Secure, vários anos de desenvolvimento serão necessários para que a arquitetura de inteligência distribuída da empresa atinja seu potencial total, mas alguns mecanismos baseados no modelo de inteligência de enxame já estão em uso. A F-Secure usou algumas técnicas de inteligência de enxame para detectar violações e engenharia de soluções.

Os agentes de IA da F-Secure são capazes de se comunicar e colaborar entre si.

Técnicas de inteligência de enxame utilizam os talentos ou capacidades de agentes individuais no pool de agentes, e quando essas habilidades são conectadas, há um sistema robusto e flexível capaz de realizar tarefas complexas.

“Essencialmente, você terá uma colônia de AIs locais rápidas adaptando-se ao seu próprio ambiente enquanto trabalham juntos, em vez de um grande AI tomando decisões para todos”, explica Aksela.

No caso específico da F-Secure, os diferentes agentes são capazes de aprender de diferentes redes e hosts, e os agentes podem compartilhar esse conhecimento por toda a rede mais ampla que conecta diferentes organizações. A F-Secure afirma que um dos principais benefícios dessa abordagem é que ela pode permitir que a organização compartilhe informações sensíveis via nuvem e ainda permaneça protegida devido à detecção de ruptura e ataque superior.

Blogueiro e programador com especialidades em Machine Learning e Deep Learning tópicos. Daniel espera ajudar os outros a usar o poder da IA para o bem social.