如何做到工作界面的简洁

这几天和同事交流工作，大家都觉得现在很多工作在同一个部门都无法很好的协同，每个人都是那么的难以沟通。

我与他说，其实你可以想象一下，如果把每个人都看成一个APP界面或者是一部手机，那么他展现出来的合作界面和APP的界面、手机的操作界面其实是同一个道理的。一个APP交互界面设计的足够好，与之交互的用户是非常容易上手的，它也不至于沦为垃圾应用。一部手机如果拥有苹果的设计，那么开箱体验会很好，操作手册也会显得多余，你拿在手上就会用。我们与同事之间的协作，说到底就是一个协作的界面问题，我在所处的这个生态环境中，与外界交互的接口是不是定义清晰、交互是不是足够友好，决定了展现给别人的互动接口是不是足够简单，也就决定了我是不是拥有足够好的合作界面。

作为合作者，我们应该像手表的表盘和其后的机械设计一样，将合作界面展现的如表盘一样简单，一抬手就知道是什么时间。把钟表运行的复杂机械设计隐藏在表盘后面，也无需让他人关心，因为那是机械师的事情。我们需要将自己合作的复杂性隐藏在后面，注重交付到同事的结果的简单上去。

读吴伯凡老师的专栏，在《直觉与数据主义》这一节中，他讲到如何利用有效的认知升级驱动我们做到界面的简洁。依据我自己的理解，思路大意是这样：

要让自己保持足够的饥饿感、愚蠢感，以自下而上的方式提升自己的认知，达成终身学习的状态，以此作为自己这个数据库的输入数据，通过不断的数据积累，喂养自身这个数据库和智能处理器，用数据来训练自己形成一定的对事物的认知模式。再将这些模式不断的与场景结合起来进行刻意练习，培养出当机立断、急中生智、熟能生巧的能力，让自己的认知后台足够的复杂，达到高效的“模式识别”，将眼前的事实还原为故事，而表现出足够的简洁。

过程描述很简单，一步步拆解开，我们就知道为何做到如此之难。

下面这个词也许你有些熟悉：

思维遮蔽性

人是会选择的物种，我们都是进化的产物，进化本身就是不断选择的过程。一旦我们站在某个生态位上，就天然意味着对另一个生态位的选择放弃。对于认知来说，懒于思考的我们，更是希望自己能在自己的舒适区中，给自己造一个牢固的保护壳，不断强化自己已有的认知。我们不是因为有了一个证据而去升级认知，而是先有了一个认知，然后再去找合理的解释来安慰自己。天然的思维遮蔽性，让我们要保持足够的开放，很难。

在工作中，我们更习惯于自上而下的接受工作任务的安排，而很少去思考从自己的本位出发，应该如何向上去反馈，主动发现问题，并去解决。

这是我们要克服的第一个方面，保持足够的开放，正如乔帮主的那句话：

stay hungry,stay foolish.

随时清空自己，随时看看身边的年轻人，他们是如何对世界保持好奇。把我们想象成一个智能机器，我们既要有快速的模式识别能力，又要有高效的机器学习能力。通过学习，将学习的数据源源不断地输入到“人”这台机器中，像机器学习算法一样，用数据去喂养它。

自下而上的学习，让我们个体拥有的数据库足够的大，其实也就是我们与世界的接触足够的深入，才能有更多有效的数据。

当有了一个数据的喂养机制，有了足够大的数据库之后，我们需要的是对数据的处理。对数据的处理，需要算法。

绝大多数人会停留在生产和收集数据这个环节，因为我们习惯了低水平的勤奋，我们喜欢*看起来*努力。

要基于数据建立个人处理事物的模式，需要大量的假设、验证的过程，算法通过训练、优化之后才会逐渐趋于一个稳定和高效的状态。而算法如果在外界环境变化，数据变化的情况下，还必须及时作出调整。对于工作，就是我们需要随环境而变。

这一步，重要的是刻意练习之后的模式提炼。把我们从大量的机器学习的过程过渡到模式识别，让我们个体能通过模式快速认知世界。

自下而上的学习，用数据喂养数据库，到对数据库进行算法处理，识别出模式。这两步，都是一个人工作要向他人隐藏的复杂。

工作，能将这种复杂做得足够的复杂，才可能在前台展现出简洁。

正如那句话：

精于心，简于形。

后台的复杂，就是精于心的过程，而简于形只是一种极致的表现。

稻子