Бритва Оккама або KISS

Матеріал з Вікі ЦДУ
Перейти до: навігація, пошук

KISS (англ. keep it simple, stupid — «не ускладнюй, дурню» або більш ввічливий варіант англ. keep it short and simple — «роби коротше і простіше») — процес і принцип проектування, при якому простота системи декларується в якості основної мети і/або цінності. Можна розглядати, як узагальнення фізичного закону «відкрита система тяжіє до мінімуму ентальпії». Принцип KISS базується на твердженні, що більшість систем працюють краще, якщо вони прості в користуванні. Тому простота повинна бути головною метою в області дизайну і потрібно намагатися уникати від непотрібних складнощів під час проектування.

Принцип, швидше за все, знаходить свої витоки в таких концепціях, як бритва Оккама, «Простота — це найвища витонценість" Леонардо Да Вінчі, «Менше означає більше» Людвіг Міс ван дер Рое, або "Схоже, що досконалість досягається не тоді, коли немає, що додати, а тоді коли немає що відняти" Антуана де Сент-Екзюпері.

Колін Чепмен, засновник Lotus Cars, закликав своїх дизайнерів до "Спрощення та легкості".

Історія

Те, що називають «Бритвою Оккама», не було відкрито самим Оккамою, він лише сформулював відомий ще з часів Арістотеля «принцип достатньої ґрунтовності». «Бритва Оккама» — лише назва принципу і не означає авторства.

Практичне застосування

Згаданий принцип лежить в основі всього наукового моделювання і побудові теорій. Він переконує нас з набору інших еквівалентних моделей будь-якого явища вибрати найпростішу. У будь-якій даній моделі, принцип простоти допомагає нам відкинути («зголити») ті поняття, змінні або конструкції, які справді не потрібні, щоб пояснити явище. Дотримуючись цих правил, розвиток моделі стане набагато легшим, а виникнення неузгодженостей, двозначностей і надмірностей зменшується.

Хоча принцип може видатися тривіальним, він критичний для конструювання моделей завдяки явищу, відомому як «недовизначеність теорій даними». Для даного набору спостережень або даних завжди існує нескінченний ряд можливих моделей, які пояснюють ці дані. Це виникає тому, що модель зазвичай являє собою нескінченний цілий ряд можливих випадків, з якого спостережувані випадки — тільки обмежена підмножина. На неспостережувані випадки модель розповсюджується за рахунок висновків, що покривають як зроблені, так і потенційні спостереження.

Наприклад, через дві точки на діаграмі спостережень ви можете завжди провести пряму лінію, і зробити висновок, що всі подальші спостереження лежатимуть на тій лінії. Проте, можна також провести нескінченну різноманітність різних, складніших кривих, які проходять через ті ж дві точки, і ці криві так само добре відповідали б емпіричним даним. Тільки принцип простоти в даному випадку вимагає вибрати «пряме» (тобто лінійне) відношення як кандидата на найкращу модель. Подібне міркування може бути поширене на випадок n точок даних, розташованих за будь-яким розподілом.

Хоча цей принцип необхідний для створення моделей складних систем, його використання може призвести до проблем, коли ми вибираємо між гіпотезами, які не еквівалентні (або це невідомо). Критерії простоти часто розрізняються, і часто не ясно, яка гіпотеза найпростіша. До того ж невідомо pro tanto (до якої міри), що найпростіша гіпотеза повинна бути правильною.