群集智能的概念是受到鸟类和蜜蜂的启发， 从对自然界的学习中，我们发现，社会动物以一个统一的动态系统集体工作时， 解决问题和做决策上的表现会超越大多数单独成员。在生物学上，这一过程被称为“群集智能”。这也证明了一句古话：人多力量大。

　　这带来了一个问题：人类可以群集吗？当然，我们并没有进化出群集的能力，因为人类缺少同类用于建立实时反馈循环的敏锐连接（比如，蚂蚁的触角），这种连接是高度相关的，让群体行为被认为是一个“超级器官”。通过这么做，这些生物能够进行最优选择，这要远比独立的个体的选择能力要强得多。

　　但是，人类呢？我们能把个人的思考组合起来，把它们作为一个统一的动态系统吗？这样能让我们做更好的决策、预测、评估和判断吗？研究显示，答案是“yes”。事实上，使用Unanimous A.I.的技术，人类群集已经被证明在预测体育赛事结果、金融趋势甚至是奥斯卡奖得主这些事上的准确率超过了个人专家。

　　这一技术被称为“群集人工智能”（Artificial Swarm Intelligence，简称 Swarm A.I.），它能让群体组成实时的线上系统，把世界各地的人作为“人类群集”连接起来。它是一个人类实时输入和众多 A.I. 算法的结合。Swarm A.I. 吸引结合人类参与者的知识、智慧、硬件和直觉，并把这些要素组合成一个统一的新智能，能生成最优的预测、决策、洞见和判断。

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　　那么 Swarm AI 的未来是什么呢？如果我们将单个蚂蚁的智能到整个蚁群的智能视为一个智能跃升，那么我们也可以认为，从单个人到一个大群人也将有这么一个提升，出现一个高级的“超级智慧”。要出现这样的超级智能，需要上千人一起思考吗，还是说上万、上百万？这个我们还不知道，但UNU是使人们能将他们的知识和见解汇集到一个高级智能中所迈出的第一步。

　　为什么群集人工智能（ASI）很重要？在AI 研究的世界里，各个实验室花费了数十亿美元，试图用纯数字化的东西取代人类智能。虽然我们能够理解这种为创建超智能所付出的努力，但这也令我们害怕。纯粹的人工智能没有理由和人类共有目标和感情，或者遵循我们的道德和价值观。

　　所以，我们要问的问题是，是否有一个更好的方式来构建超级智能？答案是肯定的，那就是建立 Swarm AI 系统，将实时的人类洞察和 A.I.算法统一在一起的智能系统。我们相信，这条路相比创建比我们人类更聪明的系统更加安全，因为它可以确保最终的智能与我们的目标和愿望相符合的，拥有人类的情感和共情，最重要的是拥有人类的道德和价值观。简单地说，Swarm A.I.技术创造放大的智能，同时将人类纳入整个过程中。

　　Swarm AI 的失败：曾预测希拉里当选美国总统

　　在美国总统大选时，Unanimous A.I.也曾做过预测，并认为希拉里当选。它的方法是直接以人为分析对象，即通过询问参与的选民一组类似的问题，如：“如果希拉里担任总统，失业问题将如何改善？”参与预测的选民可从五个答案中选择，即“大幅改善”、“略微改善”、“大幅加剧”、“略微加剧”以及“没有任何变化”。此外，可选的答案还有“希拉里胜算很大”、“希拉里略胜一筹”、“特朗普胜算很大”、“特朗普略胜一筹”以及“不相上下”。

　　在Unanimous A.I.进行的预测中，有45个选民参与，其中46%为民主党人，24%为共和党人，30%在党派上保持中立或属于其它党派。

　　从设计的问题和选取的对象看，由Unanimous AI开发的swarm AI-UNU的预测则明显倾向希拉里。Unanimous A.I. 直接以人为分析对象并使用了一种所谓的“群集智能”的技术。即在实际预测中，一组随机选取的适龄参选的公民会被提问，参与者按照自己的回答倾向牵动球体。在这一过程中，参与者往往会根据球位置的变化而不断变化自己的选择——当发现多数人也支持自己的选择时，他可能会更加坚定地牵引；而当发现球大大偏离自己希望的方向时，他可能会放弃或减小牵引力，直至最终达成“共识”。