본 논문은 구현된 AI에서 다수의 자율 에이전트가 협력하고, 적응하며, 자기 조직화하여 복잡하고 역동적인 환경을 탐색하는 변혁적인 접근 방식인 집단적 적응 지능(CAI)을 소개합니다. 예측 불가능한 문제에 대응하여 시스템을 재구성할 수 있도록 함으로써 CAI는 실제 시나리오에서 강력한 성능을 가능하게 합니다. 본 논문은 CAI를 설계하고 분석하기 위한 개념적 프레임워크를 제시하며, 작업 일반화, 복원력, 확장성, 자기 조립과 같은 주요 속성을 설명하여 이론적 기초와 적응적이고 출현적인 지능을 위한 실용적인 방법론을 연결하는 것을 목표로 합니다. CAI를 이해하고 구현하기 위한 구조적인 기반을 제공함으로써, 다양한 분야에서 더욱 탄력적이고, 확장 가능하며, 적응력 있는 AI 시스템을 개발하는 데 연구자와 실무자를 안내하고자 합니다.
