AI人工智能的未来｜如果机器人不同意人类的观点和决定，谁会赢？( 四 )_技术奇异性被定义为超人类机器的假设未

以前在僵尸网络中，个人决策是集中的，并且群体成员之间无法协调。没有投票或分散交流的概念导致共识行为。人工智能中机器学习的这种发展正在迅速发展，并且对低级技术人员来说更加容易使用。例如，在机器学习中，存在集成学习的概念，它可以获取以前的机器学习模型的输出，并组合或融合结果以实现更大的预测能力。

近期的是OpenAI如何训练一组AI代理玩捉迷藏的游戏，并使用强化学习为他们的学习情报提供反馈回路。人工智能特工甚至为用新方法赢得比赛的创造者而感到惊讶。与OpenAI AI代理类似，此AI目标是使软件发现知识的新兴模式和行为的突发模式。

传统上，群体智能一直专注于物理世界中的空间和时间意识，例如\"战斗机器人\"或\"终结者\" 。这在韩国2018年冬季奥运会开幕式的无人机群中得到了体现，甚至涉及到军事官员。像3-D图像中的像素一样，每个无人机都被分配为充当空中像素，并填充到更宽的画布中。在该空间区域中还有其他定义性工作，例如植绒算法，蚁群优化算法和避免碰撞算法。 Swarm机器人技术是的结合，可使用更多的去中心化账本方法来实现僵尸网络成员之间的集体通信的演进形式。