近年来，人工智能领域的发展迅速，机器学习、深度学习等技术已经成为行业趋势和研究热点。蚂蚁金服的Anti-Fraud智能风控系统，正是基于机器学习等技术而设计的，有效防控了诈骗、盗卡等风险。但是，技术的落地还要基于实际的场景需求，智能进化有望让“蚂蚁”们的应用领域扩展到更广泛的场景下，并将中国的AI技术带向世界。
智能进化：从人的思维到机器的创造
在机器学习领域，深度学习是近年来最重要的突破之一。“深度”指的是深层神经网络，它的优点在于可以从大量的数据中自动提取特征，从而形成认知和理解。但是，深度学习只是AI领域的一个领域，如果要想让AI发展更快，那么我们需要将机器学习与其他技术相结合，实现智能进行的进一步。
智能进化的过程类似于人类降低身体的成本来更有效地适应环境，但在机器中，进化会从人的思维向机器的创造转化。例如，在图像识别领域，人们可以对某个对象进行识别，并在下次看到这个对象时不再确认（例如，一个人不可能每次看到一只猫都问“这是不是一只猫？”）。机器是通过数据学习所谓的“直观认识”，并用此来完成首要的任务。但是，人们希望机器能够更快速、更深度地完成一些任务，比如语义分析、预测分析等。
Antbrain：蚂蚁金服AI团队探索的AI进化及其技术探析
蚂蚁金服的机器学习团队一直致力于AI的研发和应用，其研发的Anti-Fraud智能风控系统，已经在蚂蚁金服旗下的支付宝上应用，并取得了成效。此前，蚂蚁金服宣布推出Antbrain，即蚂蚁的智能大脑，旨在更深入地研究机器学习并在更广泛的领域应用。而Antbrain自主掌握68项核心AI技术，覆盖了人工智能、机器学习、神经网络等领域，具有“一机多能”的特点，可支持蚂蚁金服和其他合作伙伴的各类场景。
蚂蚁金服反欺诈组的拆解
蚂蚁金服反欺诈组是蚂蚁金服机器学习团队中应用类最早、最多元化的一个小组，他们由来自计算机、数学、物理等领域的多位专家组成，致力于研究防止蚂蚁金服各业务受到诈骗行为的发生。此前，反欺诈组曾在支付宝上推出多种防篡改、防伪造、防恶意行为的算法。反欺诈团队的使用场景很广泛，包括银行、保险、大数据等等，而进一步的探索，是基于技术的应用场景拓展，模型的应用和技术积累不断增长。
结语
人工智能领域的智能进化将不断推动AI技术的发展，也将有助于实现更多应用场景和人类社会的进步。现在的AI技术还有很多限制，但从人的思维到机器的创造，智能进化将会对这些限制产生重要作用。蚂蚁金服以其多元化的应用场景和对防范金融风险的探索，成为智能进化领域的一个重要玩家，将有助于中国的AI技术走向世界。
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