他看了1800多张脸，总结出坏人长这个样儿

「居士请留步！贫道观你天庭饱满，双目有神，定是有大作为之人……」

呸！真有这通天本领，你咋不告诉我谁是坏人呢？

说起看面相，算是中国的老手艺。

《史记》中就有记载，尉缭子第一次见到秦始皇，就认定秦始皇是一个「狼子野心」之人，转头收拾包袱走人。

秦王为人，蜂准，长目，挚鸟膺，豺声，少恩而虎狼心。

通过一面之缘，就断定他人是否值得效忠，在中国古代是非常常见的事情。而且根据民间传闻，中国历代开国帝王都有一些异于常人的相貌。

像是鞋拔子脸的朱元璋。

电影《邪不压正》

在国外，也有这门手艺。人家叫「人相学」，就是通过对人面部特征的分析，来判断一个人的性格特征。

像是公元前500年的大哲学家毕达哥拉斯，就是「以貌取生」，面相看起来要有天赋，才能当他的学生。

亚里士多德也写过：

大头人是卑鄙的，小脸的人是坚定不移的，宽大的面孔反映出愚蠢，圆脸表示勇气。

波叔，从面相判断真的能判断一个人的好坏吗？

以前没啥工具去做样本分析，现在AI的发展，似乎让人相学有了新的突破。

2016年，上海交通大学教授武筱林发表了一篇论文《基于面部图像的自动犯罪性概率推断》 ，用人工智能的算法寻找罪犯的普遍面部特征。

通过KNN(k近邻法)、LR(逻辑回归法)、SVM(支持向量机)和CNN(卷积神经网络)四个方法，对1856张人脸进行分类。CNN分类器的准确度达到了89.51% 。

（a是被认定为罪犯的脸，b是普通人的脸）

通过数据比对，总结出罪犯的三大面部特征：

1.瞳距：罪犯的瞳距相对而言更小。两眼之间更加接近。

2.人中：罪犯的人中更加明显，有清晰的两条线。而普通人则没有明显的人中。

3.嘴巴：罪犯的嘴巴更小一些。

而且计算机还在算法作用下，将罪犯的脸和非罪犯脸进行平均，得出来两张「平均脸」，即通用「犯罪脸」了。（下图所示）

（c是罪犯平均脸，d是非罪犯平均脸）

呃～～怎么看，这罪犯脸都是一个好人啊，关键是长得还不丑。

此法若真靠谱，我们的社会治安必将迎来一个大大的提升，坏人都无处遁形。

其结果，闭着眼都能想得到，必然是质疑和批评，甚至还有人指责这是一个对社会「不负责任」的研究。

美国有三位学者：

Blaise Agüera y Arcas是机器学习领域的著名工程师；

Margaret Mitchell谷歌的人工智能研究员；

Alexander Todorov普林斯顿大学的神经科学教授。

个个名气都非常大，他们撰写了万字长文《相面术的新外衣》（Physiognomy’s New Clothes），狠狠地对武教授diss了一番。

他们认为，武教授的研究无形之中将人分成了「三六九等」，人类社会发展到今天，好不容易形成「人人平等」的观念，你这样会让「人有高低贵贱」的理论再次复苏，这是种族主义的表现。

而且有个事实不能忽略，武教授的实验样本少于2000个，准确度存疑。

至于这么上纲上线嘛，人家也是社会安定和谐考虑啊。为什么一个人相学研究会在学术圈引起这么大的轰动？

因为有前车之鉴。

今日的AI犯罪识别，跟18、19世纪西方的「颅相学」和「天生犯罪人」的理论非常相似。这些理论曾经给世界带来了血的教训。