群知能
自己駆動粒子群(英語版) (SPP) はVicsekモデルとも呼ばれ、1995年にVicsekらが提案した。これはReynoldsが1986年に提唱したボイドモデルの特殊ケースである。SPPにおける群は一定速度で移動する粒子群でモデル化されているが、近傍の他の粒子群の移動する方向の平均を求めて、その方向への摂動をランダムに加える。SPPモデルは、動物の群れが動物の種類に関わらず一定のグループレベルの特性を共有するという仮定に基づいている。群れは様々なスケールでの創発を引き起こし、その一部は一般的で頑強だと判明している。そういった振る舞いを説明する最小の統計モデルを見つけることは、理論物理学の挑戦の1つとなった。
蟻コロニー最適化(ACO)は難しい組み合わせ最適化問題の近似解を探索するのに使われるメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムである。ACOでは、現実の蟻を真似た人工蟻が問題のグラフ上を移動することで解を構築しようとする。このとき、グラフ上に人工のフェロモンを置くことでその後の人工蟻がよりよい解を探索できるようにする。ACOは多数の最適化問題で効力を発揮してきた。
群知能に関連する概念は様々なポップカルチャー作品にも見られ、集合精神などとも呼ばれる。
SF作家オラフ・ステープルドンは世界で初めて人類と同等かそれ以上に発達した群知能を描いた。『最後にして最初の人類』(1931) では、火星からやってきた群知能を描いており、個々の小さな細胞は電波で互いにやりとりする。『スターメイカー』(1937) では様々な群知能が多数の文明を築く様を描いている。
スタニスワフ・レムの『砂漠の惑星』(1964) では、辺境の惑星での救助任務で、奇妙かつ危険な昆虫のような機械の大群に遭遇する。
ルーディ・ラッカーの『ハッカーと蟻』(1994) では、仮想環境内の人工知能アリが登場する。
マイケル・クライトンの『プレイ -獲物-』(2002)では、制御された環境から逃げ出した知的ナノマシンの群れによって危険な状況となる。
Intelligent Water Drops (IWD) アルゴリズムは群知能ベースの最適化アルゴリズムで、自然界の河川がほぼ常に最適な経路を見つける様子にヒントを得たものである。その最適(に近い)経路は、低い方へと流れる水と川床の間の作用と反作用によって生まれる。IWDアルゴリズムでは、複数の人工的な川が環境に働きかけるように最適解を明らかにする。IWDアルゴリズムは徐々に解へと近づいていく。