世界上存在另外一个你？
世界上存在另外一个你的可能性有多大？英国广播公司未来频道（BBC Future）的调查如下。
我们可以拿着护照出入海关，可以在嫌疑犯名单中辨识出罪犯，多年不见的老朋友可以在街上认出你，这些都是因为一个人的外貌。你的脸跟你的身份紧紧联系在一起，或许你很快就能用你的脸来解锁智能手机、进入你的办公室，或是买间房子了。
而你独一无二的长相是这一切的保障。然后，有一天你的幻想破碎了。
「我最后一个登上飞机，发现有人坐在了我位置上，所以我就叫座位上的人离开。他转过身，居然跟我长得一模一样，」尼尔·道格拉斯（Neil Douglas）说，那时他正要去爱尔兰参加一场婚礼。
「飞机上的人看向我们，都笑了起来。然后我们拍了张自拍。」道格拉斯到达酒店后，离奇的事情还在继续，他居然在前台遇到了跟他长得一样的那个人。之后他们还在酒吧碰到了，他们就想，可能是上天想让他们一起喝杯酒吧。第二天早上醒来，道格拉斯有些宿醉，在手机上听着一个阿根廷的广播节目——他那张照片在网上火起来了。
弗朗索瓦·布鲁内尔（Francois Brunelle）为他的项目「我们不是双胞胎」拍了超过200对面貌极相似的人的照片。（图源：弗朗索瓦·布鲁内尔）
民间传说，每人都有个分身——跟你长得很像的人；那人就在某处，完全就是你的复制品，有着你母亲的眼睛，你父亲的鼻子和你一直想要去掉的那颗讨厌的痣。数千年来，这个传说一直吸引着大众的想象力——这也是最古老的著名文学作品之一的主题——为诗人的作品提供了灵感，也把皇室吓得半死。
但民间传说的真实性又有多少呢？我们居住的地球有着70多亿人口，所以肯定有某个人长有你的脸。这个看似愚蠢的问题其实有着重要的影响——而答案要远比你想象的复杂得多。
实际上，直到近来才有人尝试寻找答案。去年，生物学家特根·卢卡斯（Teghan Lucas）开始测试一个无辜的人被当成杀人犯的可能性。
特根及其阿德莱德大学的同事苦心研究了美国人体测量调查数据库中的四千张不同的脸，测量关键特征间的距离，比如眼睛和耳朵。接下来她计算了人与人脸部匹配的几率。
特根的发现是刑事司法制度的福音，但与你八项面部特征完全一样之人存在的概率仅为一万亿分之一，那些渴望找到他们遗失已久的分身的人可能要对此失望了。
尽管个人脸部特征可能不会完全一样，但也或许脸部总体布局的相似已经足够达到不可思议的相像了（图源：弗朗索瓦·布鲁内尔）
我们可以用著名的无限猴子问题来解释分身的情况，该理论认为如果你给一只猴子无限时间，让它坐在有打字机的房间里面，通过在打字机键盘上任意地击打、啃咬和上蹿下跳，它最终能够打出莎士比亚的一部完整作品。
从数学上来看，这是个必然事件，不过这种概率很小。如果忽视语法问题，那么猴子打对Macbeth（麦克白——莎士比亚悲剧主人公）中第一个字母的概率为二十六分之一，目前看起来还不错，但它打对第二个字母的概率却缩减为676（26 x 26）分之一，而打对四行（22个字母）的概率仅为1.3亿的五次方分之一。当你把这些可能性乘在一起之后，这件事发生的概率就会变得极小。
此外，人类外貌特征的组合无疑不止八个特征。特根认为每人都有个遗失已久的「双胞胎」，其实，更大的可能是没有。
但还没结束。这项研究依赖于精准的测量；如果你分身的耳朵长59毫米，而你是60毫米，那么你们就算不上面貌相似。不管怎么样，就算你碰到一个跟你惊人的相似的人，你也不可能通过测量耳朵的长度来验证。
这里还有另一种方式——与你对分身的定义有关。「这取决于我们指的是‘人认为的相似’还是‘面部识别软件定义的相似’。」加州大学伯克利分校的统计学家大卫·奥尔德斯（David Aldous）说道。
观察面部整体而非单独的面部特征，我们的面部识别会灵活变化，就像新发型一样（图源：弗朗索瓦·布鲁内尔）
布鲁内尔也赞同这个观点，他为他的项目「我们不是双胞胎」拍了超过200对面貌极相似的人的照片。「对我来说，当你看着一个人，却认为他是另一个人时，这是一种存在方式，是部分的总和。」分开来看时，他的研究对象看上去像是完美的克隆。「当把他们并排放在一起来看时，有时你会觉得他们一点也不像。」
如果细节不重要，那么另一个你存在的可能性就大大增加了。但这是真的吗？为了找出真相，首先，我们需要认真思考——当我们识别出一张熟悉的脸时，到底是怎么回事。
1997年，在美国前总统比尔·克林顿（Bill Clinton）和美国前副总统阿尔·戈尔（Al Gore）再次竞选前，一张关于他们的错觉图像在网上流传开来。照片上两人肩并肩站着，看起来很平常。仔细观察后，你会发现戈尔的「内部」面部特征——眼睛、鼻子和嘴巴——都换成了克林顿的。即使没有原本的面部特征，但保留着完整的基本面部结构，戈尔看起来仍十分正常。
这充分证明了容颜存储于大脑中，更像是一张地图而不是图像。当你在街上偶然遇到一个朋友，你的大脑会马上开始运作，开始识别他的特征——比如发际线和肤色——就像是单靠形状就认出意大利。但假如他们剪了头发或化了妆，又会怎样呢？
我们习惯于按照这样一个顺序来进行面部识别——眼睛、嘴巴和鼻子（图源：弗朗索瓦·布鲁内尔）
为了保证在任何情况下都能认出，大脑有一个专门区域把部分连成整体，这个区域叫做梭状回。如果你把面部识别比作在地图上找国家，梭状回的作用就像是找到法国的边界和海岸。有人认为，「整体观」使得识别朋友变得准确，比单独识别特征更准确。关键的是，它模糊处理了一些微妙细节的重要性。
「大部分人关注的都是表面特征，如发线、发型、眉毛。」统计学家尼克·菲勒尔（Nick Fieller）说道，他参与了计算机辅助面部识别项目。也有研究表明，我们按眼睛、嘴巴、鼻子这样的顺序来观察。
之后的问题就是计算出有人长得跟你一样的可能性。「世上基因这么多，决定了面部形状，同时有着数百万人口，所以这一定会发生。」温里希·弗赖瓦尔德（Winrich Freiwald）说道，她在洛克菲勒大学研究面部识别。「对于长着‘大众脸’的人来说，找到跟自己极相似的人会相对容易。」弗赖瓦尔德又说。
除非你有特别稀有的特征，不然，毫不夸张地说，你可能会有上千个分身。（图源：弗朗索瓦·布鲁内尔）
假设有个人有着金色的短发、棕色眼睛、肉鼻子（如同爱丁堡公爵菲利普亲王）、圆脸和络腮胡子。有关这些特征普遍性的调查很少，但这个人找到分身机会很大，因为全球55%人口都是棕色眼睛。
同时，一项由化妆品公司赞助的研究表明，超过十分之一的人是圆脸。接下来是他的鼻子。通过研究在欧洲和以色列拍的照片，我们发现肉鼻子最普遍（24.2%）。在研究者看来，肉鼻子也是最不受欢迎的。
最后——有多少毛发？如果你认为这个问题对于严肃的调查来说太过琐碎，那你就错了。在弗罗里达主题公园，24300名接受调查的人中，82%的人的头发短于齐肩。天生的金发仅占了2%。英国作为世界的‘胡子之都’，大部分人都有胡子，且将近六分之一的人有络腮胡子。
一个简单的计算（男性x棕色眼x金发x圆脸x肉鼻子x短发x络腮胡子）表明，一个人拥有以上全部特征的概率仅稍高于十万分之一（0.00001020%）。
那么也就是说，这个人会有不到74000个潜在的‘分身’。当然，许多特征的普遍率不是全球性的，所以这个结果很不准确。但从全球名人相似的数量来看，结果应该不会差太多。「这张照片火了之后，我就在想，在某一时刻会出现跟我们长得一样的一群人。」道格拉斯说。
不同性别可以有着同样的脸型（图源：弗朗索瓦·布鲁内尔）
那么，每人都有另一个自己生活在地球上的可能性有多大呢？推测的最简单方法就是估计可能存在的相同面貌的数量，并将这数量与今日的人口数量比较。
你可能会认为，即使有74亿张不同的脸，但地球上有着74亿人口，很明显每人都有一张独特的脸。但有个问题。要达到数据上的可能，事实上需要近1500亿的人口。这个矛盾可归因于统计上的诡异巧合，也就是优惠券收集者的问题。比如说，罐子里有50张优惠券，你每次抽取一张然后放回罐子。那么你需要抽多少次才能每张优惠券都至少抽到一次呢？
抽前几张优惠券只需花很少的时间，问题在最后几张，单单最后一张就得抽上50次，所以抽完50张你需要抽225次。大部分人都有「分身」是有可能的——但每个人？「偶尔幸运和总是幸运之间差别很大。」奥尔德斯说。
没人知道第一个数字是什么。确实，可能永远都无法肯定，因为面貌相似的感觉是主观的。有些人是脸盲，然而有些人见过就不会忘。我们认为的相似很大程度上会受熟悉程度的影响。「当有些极相似的人聚在一起时，他们会说，‘我不觉得像，真的，不觉得’，但其他人都觉得相似得很明显；听起来真的有点疯狂。」布鲁内尔说。
即使这样，菲勒尔认为这是个好机会。他说：「我认为大部分人都有与自己长得极相似的人，除非他们的脸非常特别和不寻常。」费尔沃德（Friewald）也表示赞同，「在我看来，我们正进入数字时代，将来某一天我们就可以知道结果，因为到时每个人在网上都有照片。」他说。
为什么我们对这如此感兴趣？「如果你遇到跟你长得很像的人，你们很快就会建立密切关系，因为你们之间有共同点。」布鲁内尔表示，成千上万的人向他表示有兴趣寻找跟自己极相似的人，这其中中国人的比重很高——他将其归因于中国的独生子女政策。研究表明，人们会认为跟自己长得像的人更值得信任和更有魅力——这被认为是影响投票的一个因素。
也许这可追溯到我们深刻的进化历史，那时，长得像是亲属关系的一个有用指标。在今天全球化的世界，这一点被误导了。「两个长得像的人的基因毫不相同，甚至随意两人的基因也比他们之间的相似，而这是完全有可能的。」布里斯托大学的遗传学者拉维妮亚·帕特诺斯特（Lavinia Paternoster）说道。
在你幻想与你的「双胞胎」暂时交换人生前，要知道你们在生理上不一定有任何共同点。「我57岁，他63岁……所以主要是脸长得像而已。」道格拉斯说道。（文/Zaria Gorvett 译者：谢思敏）
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