群體智能（SI）是集體行為的分散化，自組織系統，自然或人為的。這個概念被用于人工智能的工作中。該表達式由GerardoBeni和JingWang于1989年在細胞機器人系統的背景下引入。

群體智能系統通常由一群簡單的代理或類群組成，它們在本地相互交互并與它們的環境進行交互。靈感往往來自大自然，尤其是生物系統。代理遵循非常簡單的規則，盡管沒有集中控制結構來規定個體代理的行為方式，局部的，并且在一定程度上是隨機的，但這些代理之間的交互導致了個體不知道的“智能”全局行為的出現代理。在自然系統群智能的例子包括蟻群，蜂群，鳥植絨，鷹狩獵、放牧、細菌生長、魚類群居和微生物智力。

將群原理應用于機器人被稱為群機器人，而群智能是指更通用的算法集。群預測已用于預測問題的上下文中。與為群體機器人提出的方法類似的方法被考慮用于合成集體智能中的轉基因生物。

人工群智能(ASI)是使用模仿自然群的控制算法來放大聯網人類群體的集體智慧的方法。有時被稱為人類集群或SwarmAI，該技術將人類參與者群體連接到實時系統中，當同時提出問題ASI已被使用適用于廣泛的應用，從使業務團隊能夠生成高度準確的財務預測。ASI還被用于使一組醫生能夠以比傳統方法明顯更高的準確度生成診斷。

基于群智能的技術可用于多種應用。在歐洲航天局正在考慮對自組裝和干涉軌道群。NASA正在研究使用群技術進行行星測繪。M.AnthonyLewis和GeorgeA.Bekey在1992年發表的一篇論文討論了使用群體智能來控制體內納米機器人以殺死癌癥腫瘤的可能性。相反，al-Rifaie和Aber使用隨機擴散搜索來幫助定位腫瘤。群智能也已應用于數據挖掘和聚類分析。基于螞蟻的模型是現代管理理論的進一步主題。

還研究了以基于螞蟻的路由形式在電信網絡中使用群智能。這是由Dorigo等人分別開創的。和1990年代中期的HewlettPackard，存在許多變體。基本上，這使用概率路由表獎勵/加強每個“螞蟻”（一個小控制包）成功通過的路由，這些“螞蟻”淹沒了網絡。已經研究了正向、反向和同時進行的路線加固??：向后加固需要對稱網絡并將兩個方向耦合在一起；在知道結果之前，向前強化獎勵一條路線（但在知道電影有多好之前，人們會為電影院付費）。由于系統隨機運行，因此缺乏可重復性，商業部署存在很大障礙。由于群體智能，移動媒體和新技術有可能改變集體行動的門檻（Rheingold：2002，P175）。

無線通信網絡傳輸基礎設施的位置是一個涉及競爭目標的重要工程問題。在為用戶提供足夠的區域覆蓋范圍的前提下，需要選擇最少的位置（或站點）。一個非常不同的螞蟻啟發的群體智能算法，隨機擴散搜索（SDS），已經成功地用于為這個問題提供一個通用模型，與圓包裝和集合覆蓋有關。已經表明，即使對于大型問題實例，SDS也可用于確定合適的解決方案。

航空公司還使用基于螞蟻的路由將飛機到達時間分配到機場登機口。在西南航空公司，一個軟件程序使用了群體理論，或群體智能——一群螞蟻比單獨一個群體工作得更好的想法。每個飛行員都像一只尋找最佳機場登機口的螞蟻。“飛行員從他的經驗中學習什么對他來說是xxx的，結果證明這對航空公司來說是xxx的解決方案，”道格拉斯A.勞森解釋說。結果，飛行員的“群體”總是去他們可以快速到達和離開的登機口。該程序甚至可以在飛機備份發生之前提醒飛行員。“我們可以預見它會發生，所以我們會有一個可用的門，”勞森說。