Проект F-Secure з використанням потенціалу «стадної інтелектики» штучного інтелекту

Компанія з кібербезпеки F-Secure створила новий проект штучного інтелекту, який використовує техніки, натхненні «стадною інтелектикою». За повідомленнями AI News, новий підхід F-Secure до штучного інтелекту використовує багато децентралізованих агентів штучного інтелекту, які співпрацюють для досягнення конкретних цілей.

Новий штучний інтелект F-Secure схожий за концепцією з попереднім підходом Fetch AI до децентралізованих систем штучного інтелекту, який був застосований до концепцій Інтернету речей. Однак, на відміну від Fetch AI, F-Secure спрямована на застосування концепції децентралізованого штучного інтелекту в галузі кібербезпеки. Зокрема, F-Secure спрямована на поліпшення можливостей компанії з виявлення та реагування на загрози.

Як пояснив Метті Аксела, віце-президент F-Secure з питань штучного інтелекту, часто вважається, що штучний інтелект повинен бути подібним до людського інтелекту. Однак, хоча імітування людського інтелекту не є поганим, Аксела пояснив AI-News, що обмеження можливостей штучного інтелекту лише людською когніцією обмежує те, що ми можемо зробити зі штучним інтелектом. Аксела пояснив, що ми можемо шукати інші методи організації та архітектури штучного інтелекту. Ширший спектр моделей штучного інтелекту може доповнити те, що люди вже можуть зробити зі штучним інтелектом.

Стадна інтелектика – це поведінка децентралізованих систем. Це колективна поведінка, яка проявляється в біологічних та штучних системах. У біологічних системах стадна інтелектика часто спостерігається у великих колоніях організмів, таких як мурахи, бджоли, риби та птахи. Наприклад, багато птахів мігрують у великих зграях, і під час польоту вони зберігають постійну форму, яка мало змінюється, причому птахи відхиляються лише на кілька дюймів один від одного у своїй формі. Гіпотеза полягає в тому, що польот у таких формуваннях зменшує енергію, яку птахи потребують для польоту.

Стадна інтелектика була використана для ймовірнісного маршрутизації в телекомунікаційних мережах та для створення мікроботів. Одним з прикладів цієї концепції є мікроботи, створені MicroFactory. Мікроботи керуються платою, яка генерує магнітне поле, а самі мікроботи оснащені малими маніпуляторами, які вони можуть використовувати для взаємодії з навколишнім середовищем та маніпулювання об’єктами.

Створення справжнього людського штучного інтелекту, або штучного інтелекту загального призначення, займе деякий час. Оцінки різних експертів зі штучного інтелекту різняться, але в середньому вважається, що створення штучного інтелекту загального призначення займе близько 50 років. Натомість, створення децентралізованих автономних агентів, подібних до тих, які використовує F-Secure, займе значно менше часу.

За словами F-Secure, для досягнення повного потенціалу їхньої архітектури децентралізованого інтелекту потрібно ще кілька років розвитку, але деякі механізми, засновані на моделі стадної інтелектики, вже використовуються. F-Secure використовувала деякі техніки стадної інтелектики для виявлення порушень та розробки рішень.

Агенти штучного інтелекту F-Secure можуть спілкуватися один з одним та співпрацювати.

Техніки стадної інтелектики використовують таланти або можливості окремих агентів у пулі агентів, і коли ці навички поєднуються, утворюється надійна та гнучка система, здатна виконувати складні завдання.

«По суті, у вас буде колонія швидких місцевих штучних інтелектів, які адаптуються до свого середовища, працюючи разом, замість одного великого штучного інтелекту, який приймає рішення для всіх», – пояснив Аксела.

У конкретному випадку F-Secure різні агенти можуть навчатися на різних мережах та хостах, а агенти можуть поширити свої знання по ширшій мережі, яка поєднує різні організації. F-Secure вважає, що одним з основних переваг цього підходу є те, що він дозволяє організаціям обмінюватися конфіденційною інформацією через хмару та залишаються захищеними завдяки кращому виявленню порушень та атак.