“群体智能是指去中心化系统的集体行为，该系统通常由许多相互之间以及与环境局部互动的代理组成。实现群体智能可能会面临一些挑战。一个主要问题是设计能够高效模拟自然群体行为的算法的复杂性，例如在蚁群或鸟群中观察到的行为。例如，尽管一些启发性的例子

强化学习 (RL) 中的课程学习是一种培训策略，涉及逐渐增加呈现给学习代理的任务的难度。课程学习不是一次将代理暴露于所有可能的场景，这会导致混乱或性能不佳，而是首先引入更简单的任务，并随着代理的改进而逐步纳入更复杂的挑战。这种方法反映了人类

"组织通过数据审计、算法调整和持续监控相结合的方式来处理预测分析中的偏见。首先，他们意识到偏见可能通过用于培训的数据渗入预测模型。如果历史数据反映了社会偏见，这可能会导致不公平或不准确的结果。为了应对这一问题，组织通常会对其数据集进行全面审