网络安全巨头F-Secure详细介绍了Blackfin项目，这是一项AI计划，利用了自然界激发的“群智能”技术。
这个概念听起来与Fetch.ai类似，因为去中心化的自治AI代理将进行协作以实现共同的目标。
总部位于剑桥的Fetch.ai致力于将自主AI代理用于物联网目的。自然，F-Secure当前正在寻求使用此类代理来进一步改善公司的检测和响应能力。
F-Secure的AI副总裁Matti Aksela认为，人们普遍存在一个误解，即“先进”的AI应该模仿人类的智能(称为AGI或“人工智能”)。
Aksela说：“人们对“先进的”机器智能只是模仿人类智能的期望正在限制我们对AI可以做和应该做的事情的理解。”
“我们可以并且应该探索使人发挥机器智能的独特潜力的方法，以及如何增强人们的工作能力，而不是让人工智能像人一样发挥作用。”
平均而言，2017年接受调查的专家估计，到2060年AGI将有50%的机会实现。但是，根据地理位置，意见存在很大差异：亚洲受访者期望AGI在30年之内，而北美人则期望在74年内。
像F-Secure和Fetch.ai所追求的那样，自主代理的发展应该以更快的速度进行。
F-Secure相信自己的项目将需要数年的时间才能发挥其全部潜力，但该公司的漏洞检测解决方案已经使用了一些设备上的智能机制。
虽然它不是完全的AGI，但是当结合起来时，每个代理拥有的个性特征仍应提供非常先进的功能。最容易想到的就像是一群为共同目标而奋斗的人类。
实际上，Blackfin项目从自然现象中汲取了灵感。可以在大自然中观察到群体智能，例如鱼群或蚁群。
F-Secure表示，AI代理将足够智能和强大，可以进行交流和合作，而不是创建一个单一的集中式AI模型来提供指令。
“从本质上讲，您将拥有大量快速的本地AI，同时又可以共同适应各自的环境，而不是一个大型的AI为所有人做出决策，” Aksela解释说。
对于F-Secure，其每个代理都可以通过观察其本地主机和网络来学习。然后，跨各种行业和组织的更广泛的代理商网络进一步扩大了这些观察结果。
F-Secure强调指出，此方法的另一个好处是，它还可以帮助组织避免通过云或产品遥测共享机密的，潜在的敏感信息。
F-Secure负责人Mikko Hypponen表示：“除了检测漏洞和攻击之外，我们还可以设想这些AI代理团队监视计算机网络乃至电网或自动驾驶汽车等系统的整体运行状况，效率和有用性。研究主任。
“但是最重要的是，我认为这项研究可以帮助我们将人工智能视为不仅仅是对我们工作和生计的威胁。”