群体智能的秘密在于：传统观点把群体看作一堆独立学习的个体，各自决策、各自学习，最终形成协调。但如果，整个群体本身才是学习者呢？最新研究用蜂群觅巢模型证明，蜂群整体就是一个单一的强化学习智能体。蜜蜂个体通过模仿成功邻居的行为，群体层面展现出与“老虎机算法”一致的更新规则。换言之，每只蜜蜂的简单模仿，实际上是群体在进行试错学习，探索、利用并优化策略，就像任何强化学习智能体一样。研究提出“Maynard-Cross学习算法”，用数学形式揭示模仿驱动的群体决策与在线强化学习的策略更新完全等价。这说明，即使个体认知有限，群体依然能表现出复杂的智能行为。群体智能不是简单的个体叠加，而是通过个体间协议和互动形成的宏观学习者。这为生物群体智能与多智能体计算架构搭建了桥梁，也暗示进化可能偏好简单行为，因其能催生强大的群体智慧。换句话说，智慧不在个体，而在连接与协作的网络中。这启示我们设计智能系统时，不应只关注单个智能体的学习，而要理解和塑造群体层面的“元学习者”及其奖励机制。市场、平台、乃至整个生态，都可能是这样一个宏观智能体。原文：x.com/dair_ai/status/1995123178029625644论文：arxiv.org/abs/2410.17517群体智能的力量，来自简单个体的高效协同，这或许是自然界与人工智能未来的关键密码。
