人脸说明：一门“新玄学”

回到前面的故事，达尔文由于“鼻子长的欠好”，引起菲兹罗伊船长最初对他的不满，但其后菲兹罗伊也逐渐承认了达尔文，固然两人时有斗嘴，但菲兹罗伊照旧支持了达尔文后续的科学考查。对此，达尔文曾在自传中写道：“我的示意与通过我的鼻子做出的猜测相反，对此我很满足”。达尔文其后专门汇集了种种人种的几千张人脸照片，著书立说辩驳面相学。

算法就像一个生长的婴孩，人类用绵绵不断的数据去喂饱它，它学会了下棋、学会了对话、学会了分类、学会了猜测、学会了调查还学会了人类的成见。

显然，算法无法领略“形相虽恶而心术善，无害为君子也”，许多场景下，算法无法做到“无偏”和客观合理，大数据追求的是相干相关，而非因果相关，就像我们开篇提到的南开大学那项研究，脸宽的银行行长银行绩效好的概率会较量高，因此脸宽和绩效之间呈正相干相关，但绝非直接因果。

在大数据说明中，我们可以看到一种趋势，一个功效，这就犹如照镜子，你和镜子里的人只存在相干性，纵然开枪把镜子打坏了，人也没事，云云罢了。过度夸大因果，只会催生数据期间的“新玄学”，这才是百年名校上热搜的缘故起因地址。

云云说来，我们固然体力不如动物，脑力不如算法，但我们作为文明的缔造者，我们生成的动物本质和主观能动性仍将在数文明的期间熠熠生辉。

说到底，民气难测，并不是什么坏事，数据和计较假如是全能的天主，有什么疑问只有咨询一下电脑，那那边尚有诗歌、小说，影戏，想象、恋爱的保留空间？没有了恶，善良就不会那么名贵，没有恨，爱又有几多滋味，一个安分守纪、按部就班的天下，又会有什么意思呢？

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（编辑：湖南网）

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