1950年以来，人们就一直在寻找以建立人工智能，重点放在发展人工神经网络上，即从零开始建立。所谓的 “人工群体智能”就是反道而行，采用不同的方式来利用自然力量：通过利用较多的思想预测现实世界所发生的事件。
Louis Rosenberg 博士正致力于一个名为UNU的软件平台的研发，它可以利用不同人群做出集体决策。特殊之处在于它能把人留在上面，技术上来说，这不是人工智能。路易斯维尔大学的网络安全实验室主任 Roman Yampolskiy表示，没有人程序就不再智能，这不能叫做人工智能。他本人就曾开发过一个类似的算法，利用一组 “模拟的智能代理” 做出对应的预测。迄今为止 ，在预测去年超级碗、奥斯卡和政治竞选等方面，UNU 平台都展现出了较高的准确度。Rosenberg称， “Flocking”是一种一群对象通过互相帮助，以利用环境创造出可以放到群体智慧背后的智慧。
把其他的自然环境规则应用于人类身上
Rosenberg指出，此系统的开发灵感来源于蜜蜂在决策方面的技能。蜜蜂每年都要离开自己的殖民地并派一个侦察兵蜂群寻找新家，侦察范围可达 30 平方英里，最后蜂巢汇总所有侦察情况，由集体评估新环境，400 至600 只蜜蜂会跳 “摇摆舞”来将信息传达给决策群体。这是一种十分复杂的决策机制。康奈尔大学的 Healy 教授表示，蜜蜂 80%的时间都能够找到最佳驻地。
人类错在哪里
蜜蜂采取 “实时协商” 机制，而人类在预测时采用的办法往往精确度不高。在 Rosenberg 看来，人类的这种民意调查或投票的办法很 “原始”，这种做法会两极分化，迫使人类保住自己的预测而不是寻找共同点，导致对于集体最好的答案的寻找更加复杂。所以 Unanimous AI模仿蜜蜂来避免这种问题。蜜蜂的做法经过了数百万年的演进，对群体来说是最佳的。
群体智慧是怎样工作的？
作为一网上平台，任何人都可以登录上UNU，以集体形式回答问题。他 发现集体智慧的运作方式像一块网上显灵板，有一个水晶球给每一个参与者，然后人们共同推走这个球。每个人都拥有一块磁铁，同时也有几百人同时推动同一个水晶球。一个问题的下面会有一系列选项。群体中的每一个成员选择了任何一个选项后水晶球就开始移动，当然过程中每个人都可以实时改变意见。然而当你看到水晶球正在朝你选的方向移动时，你就会更加坚定自己的选择。关键是所有人达不成共识的话，就没办法取得进展。这一过程就需要相互协商，找到互利的解决方案。
群体预测的结果
UNU有一个例子，他们找了 50 个没有做过此类事情的人一起预测奥斯卡金像奖得主。他们先是自行做决定，平均准确率为 15 中 6，而专家准确率为 15 中 9，而集体预测准确率达到了15 中 11。这种进步就是因为他们彼此弥补了自己的知识不足。UNU软件能有很多商业应用，像预测某个商业策略能否成功。6 个月前，UNU就预测了新一届的美国总统，群体对Donald Trump 和Bernie Sanders表现出了强烈的偏好。也就是那时，他认为算法应该是出问题了。
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