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什么是群体智能?探索其在视觉AI中的作用

Abirami Vina

5 分钟阅读

2025年4月1日

了解什么是群体智能,以及它如何帮助计算机视觉系统更快地适应、更好地微调模型以及在边缘设备上高效工作。

通常,当我们看到一群鸟形成完美的 V 字形或蚂蚁蜂拥在食物源周围时,我们只是欣赏大自然的美丽,而没有停下来思考其中复杂的智能过程。科学家们已经停下来仔细观察,并注意到这些行为背后有一个引人入胜的系统。 

事实上,这种自然现象启发了 AI 中的群体智能概念,即许多简单的智能体协同工作来解决复杂的问题。这些智能体不像依赖于一个中央领导者,而是像许多自然系统一样,相互交流、适应和学习。

群体智能的概念作为人工智能优化、深度学习,尤其是在计算机视觉中一个有趣的研究领域而受到越来越多的关注。它提供了一种新的方式来改进机器的学习、检测对象,甚至是在群体中协同工作的方式。 

在本文中,我们将探讨 计算机视觉中的群体智能是如何被使用的。我们还将了解它如何支持模型训练,它的不同之处,以及为什么它对人工智能的未来至关重要。 

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图 1. 自然界中群体智能的例子。图片由作者提供。

什么是群体智能?

群体智能是人工智能的一部分,其中许多简单的智能体协同工作,通过群体行为来解决问题。可以想象蜜蜂如何在广阔的田野中找到最佳的花丛。每只蜜蜂都会探索一小块区域,并与其他蜜蜂分享简单的信号。在寻找最佳花丛的任务中没有领导者,但蜂巢共同找到了通往最佳资源的最有效路径。

同样,群体中的每个个体仅根据本地信息做出决策。它没有系统的完整视图,但会对附近的信号或模式做出反应。随着时间的推移,该群体通过合作找到智能解决方案,而无需中央控制器。

以下是定义群体智能的一些关键特征:

  • 去中心化:每个智能体独立运作,没有中央指挥。每个智能体仅根据自身掌握的信息做出决策。
  • 自组织: 该群体自然地发生变化并形成有用的模式,而无需外部控制。 代理协同工作并自行适应。

  • 简单的 Agent 规则:
    每个 Agent 遵循简单的规则,这些规则仅基于其周围发生的事情。他们使用本地信息,而不是复杂的数据。
  • 涌现行为:每个代理的小动作加起来会产生智能、复杂的结果。它们可以共同解决单个代理无法单独处理的问题。
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图 2. 群体智能的关键特征。图片由作者提供。

流行的群体智能算法

群体智能的概念属于一个更大的领域,称为生物启发式 AI,它侧重于研究自然界如何解决问题,并将这些想法用于人工系统中。 基于这些研究,随着时间的推移,研究人员构建了许多基于群体的方法。 

一些流行的基于群体的算法包括粒子群优化 (PSO)、蚁群优化 (ACO) 和蜂群优化 (BCO)。 PSO 模拟鸟类或鱼类成群移动以寻找最佳解决方案的方式。 同时,ACO 基于蚂蚁如何使用气味轨迹寻找路径,而 BCO 则结合了蜜蜂如何探索和分享食物来源。 这些方法现在被用于机器人技术、深度学习和计算机视觉中,以有效地解决复杂问题。

群体智能的一个视觉上令人惊叹的技术例子是无人机灯光秀,其中数千架无人机完美协调地飞行,在天空中形成复杂的形状和动画。每架无人机都充当一个简单的代理,响应本地信号而无需领导者。这种设置模仿了鸟群或昆虫群如何通过对邻居做出反应来作为一个群体移动。 

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图 3. 无人机灯光秀。

群体智能在 AI 系统中的工作原理

群体智能常用于涉及搜索、决策和优化的任务。在存在多种可能解决方案且目标是找到最佳解决方案的情况下,它表现良好。与依赖单一系统的传统方法不同,基于群体的方案使用多个简单的智能体,它们共同探索并相互学习。

当存在大量因素或不明确的模式时,可以利用基于群体的方法。这种情况在机器学习和深度学习中很常见。 

例如,如果您正在训练计算机视觉模型,则需要考虑许多训练参数。群体智能可以同时测试不同的参数值。这通过快速尝试许多不同的设置来加速训练,从而节省时间并产生整体性能更好的模型。

以下是群体算法通常工作原理的详细介绍:

  • 代理初始化: 每个代理都从所有可能的答案中随机猜测开始 - 想象一下每个代理都从地图上的不同位置开始。
  • 适应度评估: 然后,智能体测试他们的猜测,以了解他们与理想解决方案的接近程度。可以将其视为给每个猜测一个分数——猜测越好,分数越高。
  • 信息共享:智能体与邻居分享他们的分数和结果。这有助于他们通过学习自己的经验和他人的经验来调整他们的猜测。
  • 收敛:随着时间的推移,智能体开始朝着最佳猜测移动。当它们都更接近最佳解决方案时,它们的位置变得更加相似,并且这个过程会一直持续到找到足够好的答案或过程停止。

机器人和视觉系统中的群体智能

除了训练模型之外,群体智能还可用于计算机视觉应用,以增强各种任务。其中一项任务是 特征提取,系统在其中分析图像以查找重要的细节,如边缘、颜色和纹理,这些细节有助于识别图像中的内容。群体算法可以快速搜索大量数据以挑选出这些关键元素,从而提高流程效率。

另一个有影响力的应用是图像分割,它涉及将图像分解为不同的区域,例如将城市景观中的天空与建筑物分开。受蚂蚁行为或 ACO 启发的技巧会创建虚拟的“气味轨迹”,以帮助根据模式和纹理对图像的相似部分进行分组。这使得系统更容易理解不同的区域。

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图 4. 理解蚁群优化算法。

除此之外,群体智能可用于自动调整与计算机视觉模型生成预测方式相关的设置。例如,在目标检测中,一个关键参数是置信度阈值,即检测必须达到的最小概率才能被认为是有效的。这有助于确定模型识别和定位目标的准确程度。通过不断微调这些设置,基于群体的方法有助于保持模型的准确性,即使条件发生变化。

边缘AI部署的群体优化

研究人员还在探索基于群体的优化方法,以用于运行AI解决方案的边缘设备。边缘设备是小型、分散的系统,例如传感器、摄像头、智能手机或其他物联网设备。 

它们在数据生成的地方收集和处理数据,而不是将所有数据发送到中央服务器。由于这些设备的计算能力有限,因此优化它们的工作方式非常重要。

为此,受群体智能启发的轻量级算法可以与主AI模型一起运行,以帮助做出快速的实时决策。例如,这些算法可以动态调整设置,确保系统即使在环境或可用资源发生变化时也能保持响应。这在机器人技术和 物联网(IoT) 系统中尤其有用,在这些系统中,通常需要立即采取行动,并且没有时间依赖远程的、基于云的处理。

群体智能的优势与局限性

虽然群体智能通过使用协同工作的简单智能体为解决 AI 问题提供了一种新方法,但在将这些算法集成到 AI 解决方案中之前,权衡利弊非常重要。让我们探讨一下它的优势和潜在挑战。

以下是使群体智能在 AI 系统中有用的一些关键优势:

  • 可扩展且灵活:无论代理数量多少,它都能很好地工作,并适应不同类型的问题。 
  • 适用于复杂、嘈杂的搜索空间: 它可以处理混乱或不可预测的环境,而传统方法可能难以应对。 
  • 可并行化和适应性强: 智能体可以并行运行并在学习时更新,从而支持快速决策。 

另一方面,以下是与群体智能相关的一些限制:

  • 收敛速度较慢: 与更集中的方法相比,找到一个好的解决方案可能需要更多时间。 发生这种情况是因为基于群的方法旨在探索各种可能性。
  • 过早收敛的风险: 智能体可能在探索更好的替代方案之前过早地确定解决方案。这种早期决策可能会阻止发现最佳解决方案。
  • 参数敏感性: 群体智能的有效性通常依赖于对其内部设置的微调,而要获得最佳性能可能需要多次测试和调整。

主要要点

群体智能从自然界汲取灵感,通过团队合作解决复杂问题,而不是依赖领导者。它提供了一种有效的模型训练和优化方法,尤其是在搜索空间广阔或不可预测时。 

群体方法还可以改进诸如目标检测、特征选择和参数调整等任务。随着该领域研究的不断深入,我们可能会看到更多受生物启发的人工智能塑造计算机视觉的未来。

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