是的，群体智能可以与人工智能（AI）和机器学习（ML）相结合，以增强解决问题的能力。群体智能的灵感来源于自然界中的集体行为，例如蚁群或鸟群，其中简单的个体遵循局部规则来实现复杂的全局结果。当与 ML 结合时，这些去中心化系统可以改进决策、优化和适应性。例如，蚁群优化（ACO）或粒子群优化（PSO）等算法长期以来一直被用于解决路径规划或参数调优问题。将这些算法与 ML 模型相结合，可以使系统根据数据动态调整其行为，创建一种混合方法，利用结构化协作和数据驱动学习的优势。
一个实际应用是在分布式机器人领域，群体算法协调无人机或自动驾驶汽车。通过集成 ML，个体智能体可以在遵循群体原则的同时从环境反馈中学习。例如，无人机机队优化配送路线时，可能会使用 PSO 集体探索高效路径，而 ML 模型则预测交通模式或电池消耗。类似地，在联邦学习（一种去中心化 ML 方法）中，受群体启发的通信协议可以改进边缘设备在没有中央协调的情况下共享模型更新的方式。这减少了瓶颈并增强了可扩展性，因为设备在协作优化全局模型的同时保留了数据隐私。
然而，集成需要解决一些挑战，例如平衡探索（尝试新策略）与利用（使用已知解决方案）以及管理通信成本。例如，使用基于群体的超参数调优来训练神经网络可能涉及数千个智能体测试配置，这需要高效的资源分配。开发人员还必须设计系统，使群体智能体能够适应不断变化的数据分布——这是欺诈检测等实时 ML 应用中的常见场景。通过将群体智能在动态环境中的鲁棒性与 ML 的预测能力相结合，开发人员可以构建既灵活又数据感知的解决方案，尽管需要仔细的工程设计来优化性能并避免过度复杂化。