
أنظمة تتعلم أو تتكيف فيها المجموعات من خلال تفاعلات بسيطة دون تحكم مركزي.التعلم الجماعي الناشئ يشير إلى الظاهرة التي تقوم فيها مجموعة من الوكلاء البسطاء، كل منهم يتبع قواعد أساسية، بالتكيف أو التعلم بشكل جماعي لحل المشكلات دون وجود أي مُتحكم مركزي. تُلاحظ هذه الظاهرة في الأنظمة الطبيعية مثل مستعمرات النمل، وأسراب الطيور، وحتى في الأنظمة الاصطناعية مثل أسراب الروبوتات. سلوك المجموعة أكثر تعقيدًا من مجموع أجزائها، وينشأ التعلم من التفاعلات المحلية.
اكتسب هذا المفهوم زخمًا في الثمانينيات والتسعينيات مع ظهور أبحاث ذكاء السرب، ولا سيما من خلال العمل على تحسين مستعمرات النمل بواسطة ماركو دوريغو، وعلى سلوك التجمهر بواسطة كريغ رينولدز.
يتبع كل وكيل في المجموعة قواعد بسيطة تعتمد على المعلومات المحلية، مثل مواقع أو حالات جيرانه. من خلال التفاعلات المتكررة، يمكن للمجموعة ككل أن تُظهر سلوكيات تكيفية، مثل إيجاد أقصر مسار إلى مصدر غذاء أو تجنب العقبات. غالبًا ما يُنمذج هذا باستخدام التعلم المعزز أو الخوارزميات التطورية، حيث يتحسن الأداء الجماعي للمجموعة بمرور الوقت دون أن يكون لدى أي وكيل فردي رؤية شاملة.
يُستخدم التعلم الجماعي الناشئ في الروبوتات لإنشاء أسراب من الطائرات بدون طيار التي يمكنها البحث عن ناجين في مناطق الكوارث أو رسم خرائط لبيئات غير معروفة دون قيادة مركزية.
في سرب من الروبوتات، إذا تعلم أحد الروبوتات سلوكًا جديدًا، يمكن أن ينتشر عبر المجموعة مثل 'الميم'، على الرغم من عدم وجود اتصال مباشر بين أي روبوت وجميع الآخرين.











