群体智能 (SI) 和机器学习 (ML) 是解决计算问题的不同方法，它们的底层原理和方法各不相同。群体智能的灵感来源于自然界中观察到的集体行为，例如蚁群或鸟群，简单的智能体进行本地交互以实现全局解决方案。相比之下，机器学习侧重于从数据中学习模式的算法，通常是通过优化数学模型来实现的。虽然两者都旨在解决复杂的任务，但 SI 强调智能体之间的分散协调，而 ML 依赖于统计推断和迭代模型改进。
一个关键的区别在于每种方法如何处理信息。在群体智能中，单个智能体遵循简单的规则（例如，蚁群优化中的“遵循最强的信息素轨迹”），而没有集中控制。这些交互导致了涌现式的解决问题，例如在网络中找到最短路径。例如，粒子群优化 (PSO) 模仿鸟群聚集，粒子根据自己的经验和邻居的成功调整其位置。然而，机器学习通过在标记或未标记的数据上训练模型（例如，神经网络或决策树）来运行。例如，监督学习模型可以通过反向传播来调整权重，从而最大限度地减少预测误差。与 SI 的分散式、基于规则的交互不同，ML 系统通常需要结构化数据集和显式反馈机制。
用例进一步突出了它们之间的差异。群体智能擅长于从分布式交互中涌现解决方案的优化问题，例如通信网络中的路由或机器人群体协调。当集中控制不切实际时，例如在动态环境中，它特别有用。机器学习主导着需要模式识别或预测的任务，例如图像分类或自然语言处理。开发者可能会选择 SI 来解决模仿自然集体行为的问题，而 ML 适合以数据驱动、以模型为中心的任务。然而，两者可以互补——例如，使用 PSO 来优化 ML 模型的超参数，将 SI 的探索与 ML 的统计严谨性相结合。