看到一個比較有意思的問題：如果把一個人的 DNA 序列作為輸入，正面照片作為輸出，丢到深度神經網絡裡面學習，可行嗎？
當然可行了，而且已經有人在做了。就比如大家都聽過的“基因識别人”，今天來和大家聊聊。
01，基因識别人來了嗎？
以前我介紹過的生物學大神，一個毀譽參半的人J.Craig Venter就幹過這事情。
這位基因測序教父級人物發表了一篇人臉預測軟體的成果。他針對不同年齡和種族背景的人全基因組進行了測序，然後把這些遺傳資料輸入到計算機裡。
研究群體的年齡組成，可以說覆寫了大部分年齡段。
研究對象的族群成分組成，基本涵蓋了主流的族群成分。比如：
非裔Ancestry components are African (AFR)；
本土美國人Native American (AMR)；
中亞裔 Central South Asian (CSA)；
東亞裔 East Asian (EAS)；
歐洲人European (EUR)
基因測序資料組成Inferred genomic ancestry proportions for each study participant.
基因識别人，這一偉大的創新，即将啟動了...
02，他是如何操作的？
接下來，在把個人的外觀資訊輸入進去，比如三維面部結構、語音特征、生物學年齡、身高、體重、BMI指數、眼睛顔色、皮膚顔色、秃發或頭發顔色等特征【1】
接下來就是通過新開發的算法來訓練了，也就是大家熟悉的機器學習。
結果如何，他成功了嗎？
03，結果如何呢？
根據他們的遺傳資料，以及參與者的高品質3D照片，他們的算法可以做出非常成功地預測人的外觀了。下圖是基因預測和面部三維結構的像素變化圖
模型訓練
直接來個結果吧：
下圖是基因預測的結果，左邊是個人真實面孔，右面是基因預測的結果
比如，他們從一個公共資料庫Human Longevity（HLI）中随機選出一組人群（10個人）進行識别，其準确率可以達到74％，這個數字已經超過了絕大多數刑事偵查的比例了。
要知道，曾經做過一個研究，就是讓目擊者描述犯罪分子的長相，結果準确率慘不忍睹。比如我随手找了一個研究【2】
目的驗證通過目擊者的描述,刻畫犯罪嫌疑人模拟像及計算機人像組合技術和準确性。方法分别将15名男性和女性照片的發型、下巴、眼睛等五官部位單獨取下,并确定其中1人為辨識目标(對象),由786名目擊者進行辨認。結果目擊者辨識面部特征的總體準确率為17.4%。
準确率才17.4%，這基本上就是沒啥意義了。可見基因預測的牛叉。不僅僅是臉，還有其他因素，比如年齡
比如：眼睛的顔色
比如：身高，體重，BMI
比如：膚色
他還給出了這個模型的預測準确性，盡管不同名額的準确度有差異，但是總體還是蠻高的
這可是真正的滴血認人了。
要知道，大家一定很熟悉，古代人很流行的滴血認親，當然，現代科學已經否定了這一點，因為滴血認親有很大的失敗率，還可以通過技術作假，是以可憐的不被認可的古代人啊。。。
04，在實際生活中有什麼用？
大家一定很熟悉通過犯罪分子的血液痕迹DNA來找犯罪分子，不過，其實這個也挺難，因為你一定要找到比對對象，否則，你即使獲得了犯罪分子的DNA，也隻能傻乎乎的等待将來某一天，你很幸運地再一次找到了犯罪分子的DNA，然後二者聯網進行比較。如果你從此無法采集到犯罪分子的DNA，那你永遠也不可能通過基因證據找到犯罪分子了。
但是這個采取DNA直接來預測人的外觀，可就高大上多了，也直接導緻一個核心問題：隐私。
是以當時這篇文章一發出來就引發了很大的争議。有的覺得文章是錯的，有的覺得是侵犯了隐私。但是無論如何，這是個巨大的發現。
未來，随着樣本越來越多，訓練越來越充分，直接通過DNA預測人，可能性很大。
是以：
還在猶豫對方整沒整過容嗎？
還在擔心卸妝後變成另一個人嗎？
還在揣測對方是否使用了傳說中的PS神器麼？
一直以來，亞洲三大邪術化妝整容PS困擾着無數的人，讓大家對于一個人的真實長相十分困惑。也許有一天，這不再是個問題！
【1】Lippert, Christoph, et al. "Identification of individuals by trait prediction using whole-genome sequencing data."Proceedings of the National Academy of Sciences114.38 (2017): 10166-10171.
【2】目擊者辨識相貌特征能力的研究[J]. 刑事技術, 2001(05):20-27.