请举例说明计算智能方法如何在自然界中寻找解决问题的灵感如下：
1、人工神经网络
让我们从最广为人知的人工智能（AI）开始吧。神经网络是机器学习的子类的一部分。它们的设计和建造模仿了神经元层面的大脑功能，与轴突和树突相互作用。
以便通过系统传递信息，通过一系列“层”产生预测结果并输出。每个图层都提供了一个额外的数据表示层，并允许您对最复杂的问题进行建模。
神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法，并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型，包括自然语言处理和视觉识别。而且这种监督学习算法可以支持回归和分类问题。
2、遗传算法
遗传算法以“适者生存”的方式，在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题。每一代中都包含一些类似于DNA中染色体那样的字符串。
而每个个体都代表着搜索空间里的一个点，因此都有可能成为候选解决方案。为了提高解决方案的数量，我们将个体放入进化的过程中。
3、群集/集体智慧
蚁群优化和粒子群优化是符合“集体智慧”概念的两种最常见的算法。它们(作为一个包)一起工作，以产生更复杂的、紧急的行为，来解决问题。
蚁群优化（ACO）与粒子群优化（PSO）非常不同。两者以不同的方式实现紧急行为。ACO是利用信息素气味引导代理寻找最短的路径。
开始初始化一个随机信息素，信息素将以一个特定的速率进行衰减，单一代理人遍历搜索空间，根据信息素的强弱做出选择。最强的信息素气味将成为最有名的的解决方案。
4、强化学习
基于基础心理学和经典条件反射，强化学习（RL）支持为代理人采取的有力行动提供积极的数字响应。强化学习的经典案例：Pavlov’sDogs，当狗被喂食时，会自动分泌唾液。从本质上讲，如果一个RL代理采取了好的行为，就会得到一个数字奖励。所以代理将使用策略不断学习，以争取在每个步骤最大限度的获得奖励。
5、人工免疫系统
免疫系统是一种通过产生免疫反应来保护机体免受物质和病原体侵害的系统。人工免疫系统(AIS)是自适应系统，受理论免疫学的启发并用于解决问题的免疫功能。AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的，由生物启发的计算和自然计算的子领域。