赫伯特·西蒙

概况

赫伯特·亚历山大·西蒙（Herbert Alexander Simon）1916年6月15日生于威斯康星州密尔沃基，2001年2月9日卒于宾夕法尼亚州匹兹堡。^[1] 他的名字同时与第一个成功的人工智能程序和一项诺贝尔经济学奖连在一起。^[1] 这两条线索背后是同一个问题：在信息和时间都不够用的时候，一个决定是怎么做出来的。

教育与早年

他1937年获芝加哥大学政治学学士学位，1943年获芝加哥大学政治学博士学位。^[1] 两个学位都是政治学；此后占据他的问题是决策本身——不是理想的理性人应当怎样决策，而是一个既没有完整信息、也没有无限时间的现实的人能怎样决策。

有限理性

西蒙主张，人有意做出理性的选择，但几乎从来拿不到做出最优理性选择所需要的全部信息，也几乎从来没有那么多时间，因此只能借助更简单的启发式（heuristic），接受令人满意的结果，而不是最优的结果。^[1] 这里的「最优」指的是把所有选项都摆出来、把所有相关事实都算进去之后挑出的最好的那一个。这个标准说起来容易，几乎做不到：列全选项、收集事实、逐一比较都要花时间和信息，而身处真实情境的人恰恰缺这两样。

于是西蒙说，人只能用更简单的启发式，接受令人满意的结果。^[1] 启发式就是经验法则，一种走捷径的办法，通常较快给出「够好」的答案，而不去做穷尽式搜索。比如找房子，多数人看几处，比较租金和距离，遇到第一处过了自己那道线的就定下来，而不会把全城的房子看一遍。在西蒙看来，这不是推理出了毛病，而是推理本来的样子。

逻辑理论家与通用问题求解器

1955—56年，西蒙与艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、J. C. 肖（J. C. Shaw）一起做出「逻辑理论家」（Logic Theorist），这是第一个成功的人工智能程序，被用来证明罗素与怀特海《数学原理》中的定理。^[1] 在这类系统里，证明是一串陈述，每一步要么是公理，要么由前面的步骤按推理规则得到；证明一个定理，就是找出这样一串陈述。程序所做的正是这种搜索，因此它算得上会推理的机器，而不只是算得快。

西蒙曾向他的本科班宣布：「在圣诞假期里，艾伦·纽厄尔和我发明了一台会思考的机器。」^[1]

随后，西蒙、纽厄尔和肖在1957—58年的「通用问题求解器」（General Problem Solver，GPS）中把逻辑理论家的原理进一步展开。^[1] 名字本身就说明了这个项目的抱负：把求解问题的方法表述成不局限于某一门具体学问的形式。

任职

他1949年起任卡内基-梅隆大学工业管理研究生院教授，1965年至2001年任该校计算机科学与心理学教授。^[1] 后一个头衔跨了两个系，也大致对应他的研究：一边是计算机程序，一边是关于人类思维的理论与实验。

荣誉与影响

他1972年当选美国国家科学院院士，1975年与艾伦·纽厄尔共同获得美国计算机协会（ACM）图灵奖。^[1] 他1978年获诺贝尔经济学奖，1986年获美国国家科学奖章，1995年获国际人工智能联合会议（IJCAI）研究卓越奖。^[1]

把西蒙的两条线放在一起看，会发现它们从两端问同一个问题：一个能力有限的行动者，怎样在一个大到无法穷尽搜索的世界里找到可行的下一步。「逻辑理论家」把这个问题交给机器，让它去搜索；有限理性把它交还给人，描述人在不做最优化时究竟做了什么。用同一套词汇谈论程序和人也谈论人本身，是他在人工智能、心理学和经济学里留下的共同印记。