自然智能（Nature-Inspired Computation）是一种受自然界中生物、物理和生态系统的行为和机制启发的计算方法。它涉及使用模拟自然现象和生物系统的模型来解决各种复杂的问题，包括优化、搜索、机器学习、数据挖掘等。

自然智能包括许多不同的领域和算法，如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化、人工神经网络、生态计算等。这些算法和模型试图借鉴和学习自然界中的智能和适应性行为，以解决复杂的问题。比如，遗传算法是受到生物进化中自然选择和遗传机制的启发，通过模拟进化和遗传来寻找问题的最优解；人工神经网络是受到人脑神经元和神经网络的启发，用于模拟人脑的学习和识别能力。

自然智能在许多领域都有广泛的应用，如计算机科学、工程、商业、金融等。它可以用来解决一些传统方法难以处理的问题，如复杂优化问题、大规模数据分析等。通过模拟自然现象和生物系统的行为和机制，自然智能能够提供更加灵活、自适应和鲁棒性的解决方案，为各种实际应用提供新的思路和方法。