2016年11月，上海交大图像通信与网络工程研究所教授武筱林和其博士生张熙在国际电子预印本文献库arX iv上提前发布了一篇题为《基于面部图像的自动犯罪概率推断》的研究，这项被概括为“人脸识别罪犯”的研究引起了巨大争议。5月7日，谷歌人工智能研究员布莱斯、玛格丽特和普林斯顿大学神经科学教授亚历山大发布的《相面术的新外衣》一文进行质疑。对此，武筱林本人回应称他们的研究被断章取义。
“通过机器学习，分类器能比较可靠地区分罪犯与非罪犯这两个群体的照片。平均来讲，罪犯的内眼角间距要比普通人短5.6%，上唇曲率大23.4%，鼻唇角角度小19.6%。”《基于面部图像的自动犯罪概率推断》的研究结论瞬间炸开了。
在实验中，武筱林和其博士生张熙选取了1856张中国成年男子面部照片，其中730张是已经定罪的罪犯身份证照片(330张来自网上的通缉令，400张由一家签署过保密协议的派出所提供)，其余1126张是在网络上抓取的普通人照片。经过机器学习，算法鉴别出犯罪嫌疑人的准确率达到87%。
武筱林研究使用的照片样本。a组为罪犯，b组为非罪犯。
在论文的导语部分，武筱林和张熙声明：“在本文中，我们无意也不够格去讨论社会偏见问题。我们只是好奇，全自动的犯罪性推定能有多高的准确率。一开始我们的直觉是机器学习和计算机视觉会推翻相面术，但结果是相反的。”
不少人既惊又疑，这是不是《少数派报告》在人工智能时代的预告片?改编自菲利普·迪克短篇小说的电影《少数派报告》讲述了2054年的华盛顿特区，司法部有三位“先知”可以预知犯罪意图，在罪行发生前就逮捕并判决罪犯。
过去的半年间，武筱林收到了无数质疑或批评的邮件。近日，他又遭遇了三位美国学者以撰写万字长文的形式隔空喊话。三位美国学者的文章并非学术论文，在万字的篇幅中，他们讲述了相面术发展的历史，解释了机器学习研究领域的一些基本情况，并以武筱林和张熙的研究为靶子，指出就像他们的研究是披着机器学习外衣的相面术，人类社会中的许多歧视也可能会被算法洗白。
三名美国学者在时隔半年后评价：“随着人工智能和机器学习的高速发展，我们迎来了科学种族主义的新时代。” “基于面部特征的深度学习绝不该应用为 加速 司法公正的工具，如果真的这么做的话，反而会让不公正长存于世。”文章这样结尾道。
近日，武筱林回应称，“那三个美国作者忽略我们原文中的一再声明，我们没有兴趣也无社会科学的学术背景解释我们的结果，讨论其成因。更没有暗示要用于执法司法。他们硬把这些意思强加给我们。”
“在价值观上我们与此文作者没有任何差别，他们歪曲我们的初衷，为了自己找一个假想敌。”武筱林强调。“他们对我们研究的上下文进行断章取义，有失学术探讨的公正精神，我感到非常失望。”
排行榜，品牌排行榜在游戏中，什么样的装备打什么样的副本，什么样的技术有什么样的段位，很多东西往往是确定的。不过，有一些特别的技能却是需要一定的概率才能触发，而这样的技能往往会带来超群的效果，从而让游戏的结局变得更加不确定。这类技能也常被玩家称为“看脸”的技能。
剑圣：致命一击
出自：魔兽争霸3
作为《魔兽争霸3》里的人气英雄，剑圣拥有一个可怕的被动技能——致命一击，攻击时有一定机率造成多倍伤害，最高伤害为4倍，攻击时伴有跳起砍击特效，所以该技能也俗称为跳劈，面对守望者这样的脆皮英雄更是一刀半管血，一个人就是一只军队的存在。
一刀磕血瓶，两刀喝无敌，三刀英雄回祭坛，四刀不死算我输!男人就要像剑圣一样，天天喝肾宝，刀刀暴击不是梦。
妖狐：狂风刃卷
出自：阴阳师
阴阳师中的脸狐被一群人称为废材式神二突子，却又被另一群人称为隐藏式神，前面一群人叫非洲人，而后面的那一群人被称之为欧洲人。因为妖狐的招牌技能“狂风刃卷”，俗称“突突突”，每次出招有50%概率触发连招。脸白一气呵成把对面主力连到死不是问题，而脸黑的话每回合就只能突两下成为废材，所以妖狐也常常被玩家称为“脸狐”。
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