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kiss，往往是闭着眼睛进行的，所以，若非如此，可能不够真诚，或者说，不够KISS。看完第一句话，你应该知道：标题中的KISS，并不是你以为的kiss。那么，我这里要详细讲一下什么叫KISS。 01 什么叫“KISS原则”比如说，老师教学生，告诉你，1+1的结果是2，如果你要问为什么，那么就有不被KISS的倾向；老师只告诉你答案，不告诉你为什么，这就叫KISS你，至于为什么，你如果想知道，自己想去 。 类比到 股票投资这个行当，如果卡尔告诉你， 现在你就应该买入某股票并 持股 ， 但是，不告诉你为什么， 这就 符合KISS的 原则 ， 大部分推荐股票的股神们都是这么做的； 如 果 只教你方法及其这方法的 练习 过程 ， 而不 直接告诉你结果，让你自己 学习和练习去 ， 选择股票并按照某种方法自己操作反应 去，那就不符合 KISS的原则。

KISS的全称，叫做Keep it simple and stupid 。保持产品的简单和傻瓜。这是正面表述的意思。但没有明说，但一定会导致的后果是，会让用这产品的用户，在某一方面变得简单，甚至变成傻瓜。 这个原则，告诉我们，其实大部分人都是懒的，喜欢用简单的东西，要简单的结果，不愿意了解和学习导出这结果的过程，这似乎是人的一种天性。即使做领导的，也是如此，很多领导都强调， 不要跟我说过程，我只要知道结果，这就是说，做领导的，也是喜欢被KISS的，因为了解过程太消耗时间和精力，他觉得还有更值得花时间去做的事儿，如果领导愿意在你做的这事儿上变成傻瓜，我觉得你如果作为员工，也没必要刻意让他变聪明，还是按照他的意愿来，不然可能是出力还不讨好。所以， KISS原则被很多产品开发者所尊崇，因为符合人性，所以非常容易打开市场，并赢得 “这东西好用” 的口碑。开发一个产品，是不是简单易用，不用任何学习成本就能用出效果，成了一个产品好坏的重要评价标准，如果不够KISS，不能让SS的人用起来，或者不能让用的人变得SS，那这产品可以预期，不会成为大规模市场的候选者，最多只能占领小众市场。 02 是谁变傻了？ 如果一个东西傻人也能用，那么用它的人就具有逐渐变傻的必然倾向。第一个把KISS原则发挥的淋漓尽致的产品，叫做 傻瓜相机，KISS原则就是由此而来。十几年前，卡尔还在上学的时候，傻瓜相机刚出来，但是还有很多普通人，比较了解调焦相机的使用。而十几年后，随着傻瓜相机以及随后更为普及的智能手机自带的傻瓜照相工能，KISS了大多数人，现在除了极其专业的摄影爱好者，还有几个会进行摄影调焦？甚至于，还有几个人知道摄影过程有几个调整参数？傻瓜相机，并不意味着相机的傻瓜化(事实上，相机本身是智能化了)，而是意味着，使用傻瓜相机的用户，在摄影这件事儿上逐渐变成傻瓜了。为什么Windows比Linux运行效率低，但是却能更大众化。很有些人一直认为是Windows垄断市场。事实上，卡尔认为，是因为 Windows更符合KISS原则，它让人变傻，所以用户都说它好用。而像Linux这种系统，无论从被工业界广泛使用在智能硬件上，还是从程序员几乎必须要用它来编程序，才能发挥更好的程序性能(包括更好的并行和GPU加速等)，也能看出它的好，但是大多数人都无法掌控他，即使经验丰富的程序员，也往往被折磨的死去活来，陷入使用过程中的细节问题而不能自拔。

现在社会上人工智能(简称： AI)越来越火， AI就是一种符合KISS原则的技术 ，虽然过程极其复 杂难以理解 ， 但是，给人们看到的结果简单而鲜明。阿尔法狗击败了 所有国际象棋大师和围棋大师，特斯拉的自动驾驶系统可以开着无人的汽车来给你当司机，腾讯的梦幻写手(DreamWriter)软件都能比财经记者写的更好更及时，从而大多数人也就知道了，AI可以比人更牛逼，但有几个人知道，阿尔法狗是怎么学习的？而且，AI这种符合KISS原则的技术，在发展的过程，本身就使得用它的人，变得越来越简单而且愚蠢，除了在研究AI的程序员们。甚至随着深度神经网络模型的大发展，现在 即使研究AI 的程序员们，也只能知道那模型网络的基本结构，搞不清楚具体的学习过程，更加搞不懂，为什么神经网络结构能够学习，能够具有这种智能化的能力。其实卡尔十年前上学的时候，研究的就是人工智能，而且是其中的计算机视觉领域，更进一步说，是视觉里面的三维视觉重建技术，可以说是艰难领域中的艰深领域。十年以后，图像领域的研究才比较成熟，视频领域的分析才算是有点眉目，三维视觉领域还是难啃的骨头。但正因为如此，这个领域的研究者还没有被KISS化，大部分人还知道其过程是什么样的原理。而比较成熟的图像领域，已经被神经网络模型占领，而研究者已经开始SS了，已经懒得去想，为什么神经网络可以做到，大多数研究者只是去通过试验来探讨，什么样的神经网络结构，可以在什么图像任务上更适合，更不用说工程技术性的程序员们了。当人们都逐渐懒得去了解机器的具体过程，这件事儿，就会变得有风险起来，尤其当机器的运算更快更复杂，并逐渐比人做的更好以后，人就会逐渐丧失对机器的掌控，逐渐接受了机器的结果，而不再去质疑机器的选择是不是真的合理。 人们可能 会逐步 适 应并接受这样的一个反问 ： 如果没有任何人能比这机器做的更好，那么即使机器偶尔做错了，是不是也应该接受(或者原谅)它？比如，如果人脸识别已经可以在绝大多数典型场合，进行99.99%的正确识别率，那么是不是就可以在一万个人里面识别错那一个的时候，接受(或者说原谅)人脸识别系统，毕竟，如果让任何一个人去记住一万个人的面孔，也没有几个人能做到100%不认错。因为 当 人成了AI机器的用户，虽然AI机器自己越来越复杂和智能，但是人如果不深究其原理，就会被KISS，逐渐变成了傻瓜。 03 如何抉择？ 作为产品开发者，如果你是要做一款大众化产品，希望能够迅速打开市场并畅销起来，那么你最好要好好理解KISS原则，让自己做出来的东西，傻瓜也能用得不错。傻瓜相机就是你的产品标杆，向它看齐。如果你是服务于某个领域的专业高精尖人群，你得给对方尽可能多的选择，不要让对方只能接受“还不错”的结果，linux系统就是一个代表。 作为普通消费者，如果你用一件傻瓜化的东西，你最好要想清楚，你愿不愿意在这件事儿上变傻，如果不是自己核心竞争力范围的东西，节省时间和精力，并没有什么不好，用自动剃须刀虽然往往只能刮的还不错，但就是比用手 动拆换的刀片省时间。如果是体现自己核心竞争力范围的东西，一定要搞清楚，宁愿用花时间但可以清楚理解其原理和过程的东西，不要用好用但会让自己变傻的东西。 作为一个程序员，如果你是开发用户接口，尽量把参数隐藏起来，提供一个“还不错”的默认选项给用户，甚至直接内置这种参数，只让用户看典型的结果。如果能够根据用户提供的输入数据，自动选择最优的内置参数，那就更好了。如果你是开发内部调用接口或SDK，尽量提供足够的参数选择，让你的专业用户能够进行更准确的多样化选择，这样你就不必为了一个功能，不得不提供很多个具体的接口。 作为一个投资者，如果你是超长线投资者，但是没有时间了解市场，你可以去问别人什么股票好，因为好股票和差股票，并不难区分，有点专业投资知识的人都能给你一个符合KISS原则的大概率结果，比如，招行就是比任何一个小银行好，茅台就是比汾酒好(当然也比二锅头好)，腾讯就是比中小游戏公司好，中芯国际就是比你看到的给人代工的芯片股好，中兴通讯就是比东方通讯好(即使东方通讯可以一年涨10倍，也改变不了这个判断)，等等。但如果你是做波段，甚至做短线的，你整天看股神们KISS你的神侃评论，却不去学习搞清楚波段操作和短线技术的具体原理和方法，最后，你时间和精力也没少花，自以为也很努力的在研究市场(事实上是闭着眼睛在接受各路股神的KISS)，最后你还在这件事儿上变傻了，你觉得合适吗？所以，在卡尔做投资的学习历程中，不谈论方法而只是源源不断地输出黑盒子结论的投资者，从来不愿意花时间给他。如果我花上足够的时间和精力，完全可以用AI的方式开发个程序源源不断的给你们输出黑盒的结果，长期胜率不会比任何股神差，你们愿意看吗？就像，假如这篇文章是一个机器人写的文章，并且自动配的图，你会不会有点失落？有种被骗了的感觉？

04 最后的忠告在自己的专业领域，尽量不用理解不了原理也看不到过程的黑箱子产品， 保持 不被 KISS的 状态，并花更多的时间去通过解决问题，完成开拓性学习和练习的过程，让自己在核心竞争力的领域聪明起来。在自己希望少花时间但又不得不做的事情上，通常是生活琐事相关的领域，尽量使用符合KISS原则的产品，从而把更多的精力节省下来，花在提升自己竞争力的领域知识学习和技能练习上。这就是卡尔的建议，以此共勉。