随着人工智能的炒热，出现了各种各样的智能理论，其中不乏奇葩离谱的想法与说辞。
为了能够继续后面关于Intelligence的更多讨论，首先我们需要在这一篇概览一下智能的各种概念和分类。
1992年，美国学者詹姆斯·贝兹德克(James C.Bezdek)在论文《计算智能》中将智能分为生物智能Biological intellegence、人工智能Artificial Intelligence和计算智能Computational Intelligence三种智能。
贝兹德克认为这三种智能具有层次递进关系，BI生物智能在这里特指人类生物体，它处于最高级别，除了听觉视觉等感知数据，它还能够利用存储在大脑里的人类知识进行运作处理，而低一级别的AI人工智能则是利用感知数据加上人类输入到计算机里面的知识碎片进行运作，最深层的CI计算智能则是依赖于计算力和数字化的数据进行运作。
他认为CI属于AI，AI属于BI，也就是说生物智能是比人工智能更大的超集，因为人的智能包含了比AI更多的内容。
同时，贝兹德克认为，智能Intelligence是更大的集合，PR即Pattern Recognition模式识别，例如人脸识别，声音识别等，他们都是智能的子集，因为智能不仅仅是识别，还包含了思考和逻辑等其他内容。而NN，Neural Network神经网络则是模式识别的子集。
BI这个缩写在人工智能相关领域有两种含义，一个就是我们上面提到的biological Intelligence生物智能，还有一个就是我们以后会提到的，数据科学和人工智能技术在商业领域的应用，Business Intelligence商业智能，请大家注意不要混淆。
和人工Artificial相对的是Natural自然，我们现实中最普遍存在的就是大自然创造的各种智能体，也就是各种动物以及我们人类自己。
但糟糕的是，Natrual Intelligence这个词已经被多元智能所占用，那是一种教育理论，其中自然智能被用来表示小孩子对自然界动植物的认知能力。在后面我们还会提到多元智能理论，但在这里，自然智能特指大自然创造的智能现象。
自然智能不仅仅表现在生物个体上，很多看上去不怎么聪明的生物个体在组成群体之后，可以表现出更加强大的智能现象。比如善于协作的蚂蚁，以及能够充分利用空气动力学或者流体动力学的鸟群鱼群等。
蜂群具有强大的自组织协作能力，甚至可以通过种族分工构成完善的蜂群社会体系。这种群体智能对人工智能的群体算法和机器人控制技术提供很多启发，尤其是对于无人机协作控制方面的技术。
2018年，intel动用1200架无人机，为韩国平昌冬季奥运会进行了精彩的表演，无人机携带灯光，在天空中组成各种巨大绚丽的动画图像，效果非常的震撼。
作者：zhyuzh3d
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