群知能とは、アリのコロニーや鳥の群れ、魚の群れなど、自然界に存在する分散化された自己組織化システムの集団行動から着想を得た、人工知能の中の魅力的なアプローチである。AIや機械学習の文脈では、単純なエージェントのグループが集団で複雑な問題を解決することを可能にするアルゴリズムや技術を指す。群知能は、中央制御や複雑な個々のエージェントに依存する代わりに、多数の単純なエージェント間の相互作用と協力を活用し、知的でグローバルな行動を実現する。
群知能の仕組み
群知能の核心は、分散型問題解決の原則にある。群れの各エージェントは、中央からの命令なしに、単純なルールとローカルな情報に基づいて自律的に動作する。インテリジェンスは、これらのエージェントとその環境との相互作用から生まれる。群知能の主な特徴は以下の通り：
- 分散化：制御をエージェント間で分散させることで、単一障害点を排除し、堅牢性を高める。これは機械学習における分散トレーニングの概念に似ており、トレーニングタスクは複数のプロセッサに分散される。
- 自己組織化：明示的な指示や中央の設計図がなくても、エージェント同士の相互作用からパターンや解決策が生まれる。この創発的行動により、大群は変化する環境に動的に適応することができる。
- 創発：単純な局所的相互作用から複雑でグローバルな行動が生まれる。群れの集合知は個々の部分の総和よりも大きい。
- ポジティブフィードバック（協力）：個々のエージェントが成功した行動や発見は、他のエージェントによって強化され、追随される。
- 負のフィードバック（競争）：早すぎる収束や停滞を防ぐメカニズムが存在し、解決策の探索と多様性を保証する。
群知能の応用
群知能アルゴリズムは、AIや機械学習の様々な分野で応用されている。具体例をいくつか紹介しよう：
- 粒子群最適化（PSO）：PSOは、鳥の群れや魚の群れの社会的行動にヒントを得た計算手法である。機械学習では、PSOは次のようなモデルのハイパーパラメータチューニングに使用できる。 Ultralytics YOLO.大群の各粒子は、ハイパーパラメータの潜在的なセットを表し、大群は集合的に、例えば精度や F1スコアなどのモデル性能を最大化する最適な構成を探索する。
- アント・コロニー最適化（ACO）：ACOアルゴリズムはアリの採餌行動を模倣している。アリはフェロモンを堆積させて経路を示し、後続のアリはより強力なフェロモンの痕跡をたどる傾向がある。AIでは、ACOを特徴選択に応用することができる。特徴は経路とみなすことができ、「フェロモン」は与えられた機械学習タスクに対する特徴のサブセットの有用性を表す。ACOは、最も関連性の高い特徴を特定し、モデルの効率を向上させ、次元を削減するのに役立つ。
AIとMLとの関連性
群知能には、現代のAIやMLの課題に大いに関連するいくつかの利点がある：
- 堅牢性と耐障害性：分散型であるため、群システムは障害に対して堅牢である。一部のエージェントが故障しても、スウォームは効果的に機能することができ、モデル展開の実践で望まれる回復力に似ている。
- スケーラビリティ：スウォーム・インテリジェンス・アルゴリズムは、大規模で複雑な問題を処理するために、自然に拡張することができる。より多くのエージェントを追加することで、通常、群れの問題解決能力は向上する。
- 適応性と柔軟性：スウォームはダイナミックで変化する環境に適応できるため、リアルタイムのアプリケーションやオンライン学習シナリオに適している。
- 並列性：群知能アルゴリズムは本質的に並列であり、Ultralytics HUBのようなクラウド・コンピューティング環境を含む分散コンピューティング・プラットフォーム上での効率的な計算を可能にする。
物体検出や 画像分類などのタスクでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使ったディープラーニングのような技術ほど広く使われてはいないが、群知能は最適化、分散型問題解決、適応型AIシステムのための貴重なツール群を提供し、特定の応用領域で独自の強みを発揮する。
