集智亦集体智慧是一种共享的或者群体的智能，它是从许多个体的合作与竞争中涌现出来的。集体智慧在细菌、动物、人类以及计算机网络中形成，并以多种形式的协商一致的决策模式出现。对于集体智慧的研究，实际上可以被认为是一个属于社会学、商业、计算机科学、大众传媒和大众行为的分支学科——研究从夸克层次到细菌、植物、动物以及人类社会层次的群体行为的一个领域。这个概念也经常出现在科幻小说中，它被当作为联结物种和生化人的心灵感应。

上述定义来自侯世达（1979）、彼得·罗素（1983）、汤姆·阿特利（1993）、皮埃尔·列维（1994）、霍华德·布洛姆（1995年）、弗朗西斯·海拉恩（1995年）、道格拉斯·恩格尔巴特、克里夫·乔斯林、罗恩·德姆博、戈特弗里德·梅尔-克瑞斯（2003年）以及其他理论家的著作。集体智慧被诺曼·L·约翰逊称为共生智能。

有的人士，例如汤姆·阿特利，他们在集体智慧方面宁愿把重点主要放在人类上，并且为改进霍华德·布洛姆所谓的“群体智商”而积极工作。阿特利认为，可以鼓励集体智慧“去克服‘团体迷思’和个人认知偏差，以使得群体在流程中进行合作成为可能，同时还能大大提高智力表现”。

集体智慧（CI）也可以定义为某种形式的网络化，即互联网，它是由通信技术的进步而引发的。Web 2.0 实现了交互性，因而用户可以发布自己的内容。集体智慧凭借这一点来提高现有知识的社会共享。Henry Jenkins，一个在新媒体和媒体融合领域的主要理论家，依照他的学说，集体智慧可以归因于媒体融合以及共享文化。集体智慧不仅仅是所有文化在信息数量上的贡献，同时，它也是质量上的贡献。

“集智”有“广义集智”和“狭义集智”之分。“广义集智”是指“多人的智慧流向一处”；“狭义集智”是指“集中、集结、汇集多人的智慧”。

两者的区别有：

1.“广义集智”包含“狭义集智”；

2.“狭义集智”要求智慧提供者提供智慧时具有“主动性、自觉性、自愿性”，不是“被动地、无意识地、被迫地”提供智慧，“广义集智”则没有这些要求；

3.“狭义集智”一般情况下强调集智范围要足够大。智慧提供者的人数要足够多，这一点并非必须满足，特殊情况下也可以不满足。

根据集智方式的不同，有如下主要类型：

• 招投集智，征智者提出待解决的问题，供智者提供自己的解答或智慧：

• 征解集智，征求特定问题的直接解答；

• 指路集智，征求解决特定问题的方案、思路、途径、技术路线、策略等方向性智慧；

• 公开集智，在媒介上公布，对供智者无限制；

• 定向集智，在一定范围内进行，或对供智者有一定限制：

• 主从集智，征智者是主角，常常是最终解决问题的人；供智者是配角，需在征智者的组织领导下提供智慧；

• 自主集智，征智者与供智者是同一批人，都是主角，可由一人(固定地或轮流地)担任组织者。

另外，根据集智的特殊目的的不同，还有如下一些类型：

• 觅才集智，旨在招揽人才的集智；

• 征题集智，旨在寻求优秀科研课题的集智；

• 启发集智，旨在从供智者提供的解答或智慧中得到启发的集智；

• 共赢集智，旨在快速共同成长成才的定向集智。

集体智慧的概念最初来自于昆虫学家William Morton Wheeler的观测。表面上，独立的个体可以合作得如此紧密，以至于变得和一个单一的有机体没有什么区别。在1911年，Wheeler看到这样的协作过程在蚂蚁身上起作用，它们表现得像一个动物的细胞，并且具有集体思维。他称之为更大的生物，即聚集的蚁群看起来形成了一个“超有机体”。

1912年，爱米尔·涂尔干将社会确定为人类逻辑思维的唯一来源。在《宗教生活的基本形式》一书中，他认为，社会组成了更高的智能，因为它在时空上超越了个体。

集体智慧来自于弗拉基米尔·维尔纳茨基（Vladimir Vernadsky）的“智慧圈”概念，以及赫伯特·乔治·威尔斯的“世界脑”概念。对其所作的深入研究在近来逐渐增多，例如Pierre Lévy撰写了同名的一本书，Howard Bloom撰写了《全球脑》（另见全球脑概念），Howard Rheingold撰写了《聪明行动族》（Smart Mobs），而Robert David Steele Vivas则撰写了《智力的新技能》（The New Craft of Intelligence）。依据信息的法律和道德来源，后者介绍了把所有公民当作为“智力民兵”的概念，如同能够创造一个“市民智慧”。它使得公职人员和公司经理保持正直，并且把“国家智能”的概念放在脑中（以前关心间谍和保密）。

1986年，Howard Bloom 把细胞凋亡、并行分布式处理、群体选择以及超有机体的概念结合在一起，以形成一个关于集体智慧如何工作的理论。后来，在计算机生成的的“复杂适应性系统”和“遗传算法”（由约翰·霍兰德所开创的概念）方面，他又进一步表明该怎样来解释集体智慧，例如那些竞争的细菌菌落和竞争的人类社会。

蒂姆·伯纳斯-李，作为万维网的开发者，他建造该网络的目标是为了促进全球范围内的信息交流与发布。之后，他的老板开创了可供免费使用的WWW技术。在90年代初，互联网的潜力仍然没有被利用，直到90年代中期，由高级研究计划署（ARPA）的负责人Dr. J.C.R. Licklider所提出的“临界质量”，它需要互联网更加方便、实用。因此可以说，集体智慧背后的动力是信息与通信的数字化。这是因为，超链接的存在使得搜索和创建网站、网页变得更容易，而知识则能够在短短的几分钟之内被建立。

David Skrbina提到，“群体意识”的概念是从柏拉图的泛心论（panpsychism） 即精神或意识是无所不在的，并且存在于所有的物质中）概念衍生出来的。他遵循“群体意识”概念的发展，这是由霍布斯所阐述的，同时与霍布斯的利维坦有关。利维坦起到一个统一实体的作用，并且可以当作Fechner的人类集体意识的论点。他认为涂尔干是最著名的“集体意识”拥护者，并且认为德日进是超过其他任何人的、详尽阐述了群体意识的哲学影响的思想家。

第一步：由问题拥有者、课题组织者或直接研究者简单明了地、准确地(有时还要通俗地)阐述问题，提出答解问题的目标与要求，必要时还可对原问题加以变换、变通、分解等处理。

第二步：确定答解者及其范围和人数或人选。人数要足够多，范围要适当广。人数过少、范围过窄，集智的效果就会降低；人数过多、范围过宽，信息整理与处理的工作量就会增大，甚至使组织者力不能支；况且当人数达到一定限度后再继续增加。集智的效果也不会有多大提高(很缓慢)，故应适可而止。

第三步：组织者(问题拥有者、发起者)把问题与答解要求通过某种渠道传给供智者。传输渠道依条件而定，互联网、信函、报纸、电话、电报、杂志、出版物、广播、电视、会议等均可，公开、半公开(加一定限制的公开)、不公开都行。

第四步：供智者答解问题并把结果传送(送回)给组织者。这些答解结果并不一定是对问题的最后解决，可能更多的是对如何解决问题提出建议、看法、观点、见解、方案、设想、思路、方法、途径等。

第五步：组织者对众多供智者的这些答解结果进行处理，或通过比较优中选优；或通过综合取长补短；或从这形形色色各具特点的众多答解中得到借鉴、受到启发而产生佳思妙想、捷径奇方，从而使研究工作得到突破。

这是无反馈集智，如果经过这5步之后问题仍未得到解决，则可以重复进行，即可以进行一次反馈、二次反馈、多次反馈集智，直到获得满意结果即问题被彻底解决为止。

1.用集智研究方式突破久攻不下的难题

研究工作之所以出现久攻不下，多半是因为研究者对问题的思考达到了“饱和状态”。我们可能都有过这样的体验，明知自己脑中曾出现过某个念头却怎么也想不起来它到底是什么，而一旦触及某个特殊的信息。它就突然冒出来了，就好像“电流一下子被接通了”一样。此前那种搜肠刮肚的努力状态便是“饱和状态”，在“饱和状态”下，越是急切想得到的东西越是得不到。

科学研究也是如此，顺利时会很快解决问题，不顺时往往无论如何绞尽脑汁冥思苦索都无济于事。这种“干着急没办法”的局面就是“饱和状态”。或者说是研究者的思考陷入了“死角”，或研究工作“卡壳”了，指的都是“饱和状态”。对“饱和状态”，法国科学家尼科尔Es J~I是说：“面临困难的时间越长，解决困难的希望越小。”如果不是选题有问题，如果攻克课题的客观条件业已具备，那么出现“饱和状态”的原因就只能从研究者自身的主观努力方面找：这可能是研究者一再重复某种固执性错误而不能自知；也可能是研究者形成了不利的固定思路而不能改变；或者是研究者未能注意到某两种因素之间的关键性联系而使“电流处于断路状态”：抑或是选择的“道路原本就崎岖不平、艰难漫长”甚至是“死胡同”(即采用的方案方法不妥)……。

那么，怎么才能拥有足够的智慧找到这条“直达顶巅的阳光大道”?毫无疑问，作科学研究，不能流于“苦干蛮干”，不能一味地“冥思苦想”祈求灵感闪现，也不能一味地“坚持不懈”企盼感动上帝赐与幸运，因为诸如“灵感”、“幸运”这些东西具有太大的偶然性，依赖它们是靠不住的和被动的。研究者必须进行“巧干”，要主动出击寻找捷径以便把这些偶然性变成必然性或足够大的可能性。

我们通常的做法是独立单干或由为数不多的人合作组成研究团体一起干。这两种做法可供选择的方案、设想、途径、方法等都很有限。根据“量中有质”(比较原理、综合原理)的道理，从有限的方案、设想、途径、方法等出发只能得到有限优化程度的最终结果，可能只是较为满意的结果，也可能是很差劲的结果，而不是最优结果。当研究工作处在“交叉路口”时，我们就必须对究竞走哪条道路作出决策，在决策过程中选择余地越小，“行不通”的可能性就越大，反之亦然。因此，为了扩大选择余地，为了使我们最后选定的“道路”畅通无阻，必须努力设法获得尽可能多的方案、设想、途径、方法等可供选择的“道路”，怎样才能做到这一点呢?运用集智研究方式便可轻而易举地实现之。

集智能够使研究者从众多完全不同的人那里获得许许多多的新东西，包括新的方案、设想、途径、方法、思想等，在此基础上，研究者或者可以从中直接发现好方案、妙主意，或者可以对之进行比较综合、兼容并蓄，进而形成最优研究方案，抑或可以从中得到借鉴、受到启发和产生顿悟，发现和纠正固执性错误、跳出不利的固定思路。一句话，集智能够使研究者的智慧得到大幅度增加，从而找到“直达顶巅的阳光大道”，使久攻不下的难题得到突破。

2.用集智研究方式获取优秀创意

科研最重要的是优秀创意，包括巧妙构思、新颖方案、独到见解等。传统观点认为，这些偶然性的东西，只能靠灵感、靠直觉、靠机遇而得，可遇不可求。如果我们仅仅采用通常的单干研究方式和合作研究方式开展研究工作。那么这种看法并无不对之处。但是，当我们运用集智研究方式寻求佳思妙想时，情况就大为不同了。由于参与解决同一问题的人数剧增、参与者的范围猛扩。致使量变引起质变。

优秀创意等偶然性的东西变成了必然性的结果，至少变成了可能性大得多的结果。正如概率论中的结论：只要次数足够多，小概率事件也会变成可能性很大的事件，甚至必然事件。也犹如防御敌机空袭，单独一门或少量高射炮击中的可能性(概率)非常小，是小概率事件，几乎等于毫无防御能力：但当很多高射炮通过合理布置构成防御体系时。命中敌机的可能性就会大幅度增加，从而也就能够达到有效防御空袭的目的。

对单个人或少数人来说，在单干或合作研究过程中的佳思妙想的产生是小概率事件，即在现实中发生可能性极小的事件。但当参与解决同一问题的人数增加到足够多时，如集智的情形，产生优秀创意的可能性就会提高到令人满意的地步。因此，对任何研究课题，尤其是对一些重大课题、瓶颈问题和久攻不下的难题，我们都可以而且完全有必要采用集智方式来获得优秀创意、产生奇思妙想，从而使研究工作顺利进行。

3.发挥集中智慧在科技攻关中的作用

与发达国家相比，我国的科技水平尚未摆脱落后状况，总体科研力量还相当有限，为此我国对少数重大项目采取了集中人力物力和财力进行科技攻关的方式来加速科技发展并取得了良好的效果。但是，这种集中力量的方式不可能或很难拓广运用于更多的大多数研究项目中。其表现为：我国的科研领域仍存在大量力量分散、重复劳动和各自为政的现象，这种状况不改变，我国的科技赶超目标就难以实现。此外，虽然原则上对所有科研项目都可以用集中力量的方式开展研究，但是现实中往往困难重重难以做到。集中力量难度大，而集中智慧则易于实行，集智研究方式正是一种集中智慧的好办法。

资金、设备只是解决问题的必要条件，人力资源之所以能够解决问题是因为研究者拥有足够的智慧。所以智慧才是攻破课题的根本因素。因此，我们既可以通过集中力量像对重大项目进行科技攻关那样把全部研究人员集中在一起或编入某个课题组中来开展研究工作。又可以通过集智研究方式，把众多能对面临问题作出贡献的人员的智慧集中汇集起来并加以吸收利用。前者投资大，必须通过周密组织和科学管理才能实现研究目标：而后者投入很少，容易实施，科研效率更高。大的投资未必能够产生大的收获，而成本不高的集智研究方式的采用，却能使研究工作取得大的进展与突破的可能性增大许多。

4.注意利用外行智慧解决相关问题

为了在科研中运用好集智研究方式。要特别注意对答解者的选取。对不同问题所选供智者应有不同侧重，对不同目的所选供智者应有不同要求。如欲寻求解决某个课题的研究方案，则不但要选择该领域内的专家，而且还应选取一定数量的相近专业的专家或其它领域的专家，甚至外行非专家以及粗通半通本专业的研究人员、刚入门者等。

专家内行的作用白不待言。而非专家外行的作用主要是可以让研究者得到借鉴、受到启发和得到旁观者的清醒指点。只要通俗简明地向非专家和外行阐述问题的实质和核心，这种有非专家和外行参与的集智就不难实行。而且这种集智常能收到意想不到的效果，往往可使研究人员从“山穷水尽”走向“柳暗花明”。

常言道，旁观者清，当局者迷。苏东坡有诗日：“不识庐山真面目，只缘身在此山中。”这里的道理同样适合研究活动，研究者内行是“当局者”，非专家外行是“旁观者”。研究者内行之所以“迷”，是因为他们“身在此山中”，他们受本专业的条条框框约束束缚太多，以至于从不跨越自己的专业领域；他们把自己的全部心思都倾注于同一问题，“陷得很深”，已无计可施。非专家和外行之所以“清”，是因为他们能从外部观察问题，能够轻松、冷静、灵活和多角度地思考问题，不像研究者内行那样急切、专注和只从本专业的角度考虑问题科学发展史表明，一些革命性突破性的新思想新设想往往是南本专业以外的人首先提出来的。尽管外行、非专家不可能直接解决研究者所面临的问题，但他们可以根据自己的经验与所掌握的知识给 对问题的见解，可以应用自己专业巾所通用的原理、方法和思路等提出对问题的建议。这些见解与建议，哪怕只是不严密的直觉或毫无根据的猜测，也很有可能使研究人员受到启发或被研究人员直接“移植”从而使研究工作得到突破。例如，德国分析化学家本生一直想通过火焰颜色的辨别而发明一种分析物质(主要是化合物、混合物)组成的新方法，却毫无进展。后来他把自己的想法和闲难告诉了好友物理学家基尔霍夫，后者向他建议说：“是不是可以通过观察火焰的光谱来区别各种颜色呢?”本身一眼看出这是一个好建议。于是，他与基尔霍夫合作，采用物理学中的光谱方法解开了火焰颜色之谜，发明了“光谱分析法”，为化学分析开创了一条新路 。又如，一家企业在将某一化学粉末转装到特制容器时遇到了困难，他们把问题提交给了InnoCenfive公司，从得到的结果看，大多数专家的解决办法是试图改变该材料的化学属性，但都不奏效。最后，一位专家提交的借助静电荷实现转装的方案被采纳了，这是一个用物理学知识解决化学问题的非常独特有效的方案。