乱弹：脸盲症与机器学习

机器学习现在很火。火到什么程度呢，火到嚷嚷着“人工智能”要来了的文章几乎遍地都是。

要评论一个东西，得先学习它。我也花了不少时间了解学习了一下。

机器学习基本的假设是，给足够多的训练数据，机器（程序）可以“学习”出来一个相当不错的结果。比如人脸识别，现在已经广泛应用了。

这个人脸识别的训练过程，大致就是你给程序输入很多组照片，每组两张，再告诉程序这两张是来自同一个人还是不同的人，如此重复很多次之后，机器就能自己学会辨别两张照片是否是同一个人。

听起来挺神奇的，是吧。然后，我就又要胡思乱想了。

据说有不少人是患有“脸盲症”的。这些脸盲症患者不能有效率地区分人脸的同不同。可是说起来，这些脸盲者，有着更加复杂的神经网络，训练的数据按说也不少，从小到大，看过的“训练数据”也不少啊。

要是在承认基于神经网络的学习方法是有效的这个基础上排查的话，那么

脸盲症患者的神经网络拓扑结构有问题。

脸盲症患者的训练样本数据还是太小。换句话说，认识的人太少。

数据标注其实错误不少。

要是第一点的话，那悲剧了，先天因素。而且你还别说，似乎真的有研究表明，是因为“部分脑子可能有问题”。

要是第二点的话，似乎也悲剧了，它残酷地表明了你不想承认的事实。

要是第三点的话，你最好祈祷别人没有发现，原来你一直都是把张三当成李四，王五当成赵六的。

作为轻度脸盲症患者，这样看来，要午饭吃不香了。

不过给人绝望的同时，一定是要给人希望的。

脸盲症患者比较适合练习佛祖的“白骨观大法”。不管是俊男美女，风流才俊，还是精英权贵，反正都分不清楚，看成白骨练习起来就容易多了。

另外“部分脑子可能有问题”，并没有说“脑子全部有问题”，也没否认“其他部分脑子因此得到加强”的可能性。所以啊，也许咱在别的方面是天才呢。

咱们再回头看看人脸识别的机器学习，根据其实现原理，你的脸最终被编码成了可能一组比特位信息。就算是4096比特位吧，这不少了，因为理论上有2的4096次方个不同的值呢。而目前全地球的人口总数也就在2的33次方左右。所以呢，不管是怎样的脸，其信息含量，作为文件存在磁盘上的话，也就512个字节，作为一个文件的话，你大概都不屑于打开看一眼的。

是，非，非是，非非，非是非