下（我们之后讲理论问题），很有可能被误会被误解。不容极强的误解，正是基于统计资料层面的。

有时候全然的统计数据并无法必要反应效用。作者声称，他们的分类器比起真人更加精确辨别性取向：对男性正确率为 81%（真人不能超过 61%），对于女性能超过 61% 正确率（真人准确率仅有为 54%）。

看起来此项分类器效果显著。但是由于在实际生活中，异性恋的比例多达 95%。；考虑到很有可能的基本比率谬误，所以把此项分类器用在现实生活中，正确率并会有那么低。

作者也否认，这么低准确性仅有不会经常出现在：具体告诉有两张性取向有所不同者照片时。但是现实生活中哪有这么较好的辨别环境。

其次此项研究还有一个真是的问题，既是实验的严重不足，也是许多人误解的来源。让我们用统计资料角度。如果修改整篇文章，作者做到了三步：1. 找寻训练集中于有所不同性取向者的面部特征；2. 训练机器辨识这些特征；3. 在测试集面孔上此类特征，并预测性取向。

不过，男异性恋者有 x 类胡型的概率，并不等于有 x 类胡型为男异性恋者的概率。所以说道，不少人看见论文得出的图片，就用图上特征推测性取向不会是很大地误解。

仅次于的失望来自于理论基础和实验。文章作者也否认，训练集是来自于网上图片。

特点是多样，生活化。但是缺点就是控制性。比起计算机视觉学者更喜欢这样大自然、标准化的数据。我们理解心理学、神经科学工作者更加偏向于掌控的数据。

看起来前者更加简单，但是别忘了，大千世界中，相互影响的因素众多。倘若不加以控制就无法得出结论明晰的结论。

虽然有人说道无法按照心理学严苛标准去拒绝此类基于大数据的研究。但是我得说一句，不细心拒绝就不会错误百出！此项研究中用于了大量自己上载的图片。所以图片的光源，面孔朝向皆无掌控。

然后作者用我们国家自律研发的 Face++（给国产点个拜！）对五官展开了标记。就这非常简单两步有可能错误百出。因为图片是二维的，所以光源朝向都可能会 ‘变形’ 五官比较方位，从而阻碍结果。

Kramer（2014）的论文中就提及，同一个挂出有有所不同的表情以及旋转脑袋都会影响二维图形上的面孔比例。所以此项研究没掌控面孔图片，不会给分析带给不少的不得而知阻碍因素，巩固结论的强度。我们再行荐几个例子。英国的科学家 Burton 和 Jenkins 曾多次长年研究过一个人面孔在有所不同环境下差异（可以读读我这篇专栏文章： 谜样博士圣诞特辑的一次脑洞进行）。

amp;lt;img src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/71ec72f300a202a6bf7ee4d5b914f3fe.pngamp;quot; data-rawwidth=amp;quot;600amp;quot; data-rawheight=amp;quot;286amp;quot; class=amp;quot;origin_image zh-lightbox-thumbamp;quot; width=amp;quot;600amp;quot; data-original=amp;quot;https://pic3.zhimg.com/v2-acf7b5a6e32325f69e1eac2a9cba7fb6_r.pngamp;quot; _src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/71ec72f300a202a6bf7ee4d5b914f3fe.pngamp;quot;/amp;gt;这是 Bruce 与同事们在 1999 年的论文中的一个例子，这一堆面孔格兰头盖脸的忽闪上来，心里不好辨别左边那张面孔归属于右边十个人里面的谁。原因之一就是有所不同环境。光源，甚至拍摄角度都会影响面孔的形态。

别忘记了：头像照是你的三维面孔向二维图像的投影。你面孔上的宽高信息不会随着光线和面孔朝向变化。有所不同的镜头有有所不同的光学特性，某种程度的面孔在有所不同焦距下也不一样。

面孔的“两性异性”也不会变化。怎么会镜头变化，所以你的性取向就逆了么？amp;lt;img src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/ad1e46e1b5e95e7b4434df50854d0abb.pngamp;quot; data-rawwidth=amp;quot;1148amp;quot; data-rawheight=amp;quot;658amp;quot; class=amp;quot;origin_image zh-lightbox-thumbamp;quot; width=amp;quot;1148amp;quot; data-original=amp;quot;https://pic2.zhimg.com/v2-40c07bb4e0772c265c93dc0ba5e5c085_r.pngamp;quot; _src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/ad1e46e1b5e95e7b4434df50854d0abb.pngamp;quot;/amp;gt;其次，有所不同角度不会有投影问题。低头浮现都会让面孔宽高比变化，也不会让下巴宽度变化。怎么会这也不会转变性取向？amp;lt;img src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/19f01f5ae18412b60f77c5deb0a867d3.pngamp;quot; data-rawwidth=amp;quot;922amp;quot; data-rawheight=amp;quot;630amp;quot; class=amp;quot;origin_image zh-lightbox-thumbamp;quot; width=amp;quot;922amp;quot; data-original=amp;quot;https://pic3.zhimg.com/v2-b5d637977bfc8d453d429365eba91792_r.pngamp;quot; _src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/19f01f5ae18412b60f77c5deb0a867d3.pngamp;quot;/amp;gt;再行比如小李子。

随着年纪快速增长，他的脸颊闻长，胡子闻多，下巴见方。倘若按照本文的理论基础去分析，怎么会奥斯卡影帝的性取向随着年纪在那变化么？作者也否认，他们分类器对于男性面孔结果更加明晰。

一个原因就是胡子在男性面孔上的独特（关于鲜明性，可以看这个问：华沙：大脑是如何做自动过滤器出有颜值低的女孩子的？）：材质类似，高对比度，占有面积大。因此有所不同性取向者不一样的蓄胡子方式，不会在此项辨别上占有主导地位。所以说道，此项分类器，倘若训练时依赖发型、胡型、以及妆容、服饰，而面孔特征；那么照片本身不会很大影响此分类器的效用。

amp;lt;img src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/fa544eb14e08b822f342b18e2924e6da.pngamp;quot; data-rawwidth=amp;quot;600amp;quot; data-rawheight=amp;quot;370amp;quot; class=amp;quot;origin_image zh-lightbox-thumbamp;quot; width=amp;quot;600amp;quot; data-original=amp;quot;https://pic3.zhimg.com/v2-76605c2901db448326dc868b9c4e31c6_r.pngamp;quot; _src=amp;quot;https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201709/fa544eb14e08b822f342b18e2924e6da.pngamp;quot;/amp;gt;左边两个为异性恋，右边两个为同性恋者。男性的两张显著可见胡子的差异。显著可以看见男性的面孔有眼镜。所以说道，只针对白人的研究有可能没掌控教育水平这个因素。

细心看一看，是不是左边的男性更加仰头，右边的男性更加低头。仰头和低头本身就不会在摄制过程中转变图像上面孔比例，因此结果必须打一个问号。再说荷尔蒙。虽然说道有不少学者指出在胎儿期的荷尔蒙水平不会影响性取向。

的确有很多学者否认荷尔蒙水平不会影响面孔的特征，所谓两性异性（如 Rhodes 在 2006 综述文章，也可以刷一下我的文章：看脸这事儿上，男女有别。）。

比如雄激素更好的男性，胡子充沛，下巴坚强宽广；和此研究的数据结果相符。但是，此项研究应当说用机器：1. 找到了荷尔蒙对于面孔形状的转变，2. 然后借出一个理论‘荷尔蒙和性取向涉及’，3. 最后假设说道需要找到性取向。细心想想看，第 2 步是整个实验的逻辑核心；但也是理解时更容易受罚之处。另一个看作，别忘记这个荷尔蒙水平还不会影响食指和无名指长度较为。

也就是说，这个实验的原理，在或许上可以说道是与 ‘通过看手指长度辨别性取向’ 类似于。更加真是的是，之前有不少论文批评过「荷尔蒙与面孔比例」的关系。比如 Bird 和同事们（2016）找到，分析大样本数据后，面孔宽高比与荷尔蒙没啥关系。

因此，假如面孔比例无法预测荷尔蒙黏液，无以么此研究基于的荷尔蒙 - 性取向假说不有可能在面孔上被体现出来。总之，这篇文章的基础有一点猜测。倘若这些研究是利用在分析面孔探究皮肤病我会双手赞成。但是如果分析人的特征，性格，我实在计算机视觉的学者还是要去找一个心理学工作者一起研究。

机器学习用途广大，但是不加以辨别的用于不会带给误会和谬误。只有理论基础坚实的研究，只有伦理方面安稳的研究，才能给我们的生活给以协助！参考文献Bird, B. M., Jofré, V. S. C., Geniole, S. N., Welker, K. M., Zilioli, S., Maestripieri, D., ...Carré, J. M. (2016). Does the facial width-to-height ratio map onto variability in mens testosterone concentrations?. Evolution and Human Behavior, 37(5), 392-398.Bruce, V., Henderson, Z., Greenwood, K., Hancock, P., Burton, A.M.Miller, P. (1999). Verification of face identities from images captured on video. Journal of Experimental Psychology: Applied, 5, 339-360.Kramer, R. S. (2016). Within-person variability in men’s facial width-to-height ratio. PeerJ, 4, e1801.版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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