1.6.5 群体智能

新一代人工智能对群体智能的定义从强调对智能的个体模拟走向群体的智能协作。未来的群体智能将走向人与人、人与机器、机器与机器之间相互交织的网络化智能，通过网络将个体智能汇聚在一起，形成远超个体智能的新型智能形态或者超级智能形态。

传统的群体智能主要研究的内容包括群体智能算法和多智能体（multi-agent），新一代人工智能则赋予了群体智能不同的含义。

1.群体智能算法

群体智能算法包括粒子群算法、蚁群算法以及其他受到生物群体启发而提出的自然计算方法，主要用于求解各类优化问题，如函数优化、组合优化、单目标优化、多目标优化等。

2.多智能体

人们在研究人类智能行为时发现：大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成，这实际上形成了人类社会的群体智能。“协作”是人类社会群体智能行为的主要表现形式之一，在人类社会中普遍存在，而机器智能还不能实现群体协作，因此多智能体研究有助于实现机器的群体智能。

多智能体系统也是一种分布式的人工智能，多个智能体的有机组合构成了一种彼此互相通信和协调并易于管理的系统。多智能体系统通过多个智能体的合作来完成任务的求解，实现多智能体系统的关键是多个智能体之间的通信和协调。