男孩还是女孩?这是个问题!
在中国人的生活中,生男生女可谓兹事体大,多少幸福与烦恼都因此而起。那么有没有办法提前做出准确的预测呢?当然有啦!通常在怀孕 4 个月时,胎儿的性别就可以通过 B 超得到准确的判断了,所以只要问一问医生轻松搞定。但是出于职业道德和执业法规的要求,医生一般是不会透露胎儿性别的。想要在怀孕的早期判断,终归还是要依赖祖辈流传下来的经验。
可祖辈的经验多了去了,流传最广的可能就是“酸儿辣女”:如果准妈妈突然爱喝柠檬水说明怀了个男孩;突然爱吃老干妈就说明怀了个女孩。可实际上,“酸儿辣女”只是一种互文的说法,表达的是怀孕对饮食口味的影响,想要以此为据预测胎儿的性别纯属无稽之谈。相比之下,另一条经验还更靠谱一些:准妈妈的肚子如果是尖形,则胎儿很可能是个男孩;肚子是圆形的话就更可能是个女孩。至少在我个人的生活经验之中,这条规则的准确率超过了 80%。
剥去所有的伦理道德外延,所谓的“生男生女”完全可以看成一个纯粹的科学问题。虽然说胎儿性别不可能以决定性的方式影响母体的物理特征,但终究会有一定的参考价值。通俗说就是虽说男孩肚子尖女孩肚子圆一定不会以 100% 的概率发生,但 70% 的置信度恐怕还是有的,这相比于纯属瞎猜的对半概率就是个不小的进步,也就意味着肚子形状的特征提供了一定的信息。除此之外,胎儿性别还可能对母体的其他变化产生一些不起眼但确实存在的影响,比如说民间流传的脚部浮肿或者肚脐突出,这些变化都可以作为预测胎儿性别的特征来看待。
除了肉眼可见的物理特征外,更精确的特征是医学上的定量指标。相关的具体信息在这里我就不班门弄斧了。但可以确定的是,胎儿的性别势必会对母体的内分泌特性产生不同的影响,从而在指标上体现出不同趋势的变化。而这些怀孕早期的指标变化反过来又可以为倒推胎儿性别提供有力的证据,从而实现“生男还是生女”的预测。
那么问题来了,能不能通过机器学习来解决这个问题呢?
能不能用机器学习来解决,要从下面这几个角度来分析。首先,预测胎儿的性别不是预测婴儿的活动,没人能知道婴儿的下一声啼哭会发生在什么时候,即使你知道他的血压肺活量脉搏等所有的生理指标,还是没有办法去预测。但胎儿的性别不一样,它可以体现出一些切实的规律,也就是某些特征会表现出固定的变化趋势,蕴含着明显的规律性,这种规律性被称为“模式”(pattern)。
机器学习能够解决的问题必然会包含某些显式或者隐式的模式,没有模式的问题就不能通过机器学习解决。完全随机的问题是不可能被求解,也不可能被学习的,就像我们永远也没法预测示波器下一时刻的本底噪声一样。
一提到模式,你可能会一下子联系到另一个专业词汇——模式识别(pattern recognition)。模式识别和机器学习实际上有大量的共通之处,严格地将两者区分开来既没方法也没必要。如果非要找到些不同的话,模式识别是被更广泛地应用在计算机视觉(computer vision)等专门领域之中的专门概念,工程上的意义更浓一些。如果说机器学习侧重于将预先设定的准确率等指标最大化,那模式识别就更注重于潜在模式的提取与解释。