本文发表在 rolia.net 枫下论坛Allen Newell and Herbert A. Simon
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In joint scientific efforts extending over twenty years, initially in collaboration with J. C. Shaw at the RAND Corporation, and subsequentially with numerous faculty and student collegues at Carnegie-Mellon University, they have made basic contributions to artificial intelligence, the psychology of human cognition, and list processing.
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1975年度的图灵奖授予卡内基-梅隆大学的两位教授：赫伯特.西蒙(Herbert Alexander Simon)和艾伦.纽厄尔(Allen Newell)。他们两人曾是师生，后来成为极其亲密的合作者，共事长达42年，直至纽厄尔于1992年去世。这是图灵奖首次同时授予两位学者。
西蒙是一个令人敬佩而惊叹的学者，具有传奇般的经历。他多才多艺，兴趣广泛，会画画，会弹钢琴，既爱爬山、旅行，又爱学习各种外国语，能流利地说多种外语。作为科学家，他涉足的领域之多，成果之丰，影响之深远，令人叹为观止。他和纽厄尔同获图灵奖，是因为他们在创立和发展人工智能方面的杰出贡献，当然是计算机科学家。但是西蒙在1978年更荣获诺贝尔经济学奖，不言而喻是世界一流的大经济学家。1986年他又因为在行为科学上的出色贡献而荣获美国全国科学奖章(National Medal of Science)。1969年，美国心理学会由于西蒙在心理学上的贡献而授予他“杰出科学贡献奖”（Distinguished Scientific Contributions Award）。而他1943年在匹兹堡大学研究生院毕业时被授予的是政治博士头街！西蒙自己在他1991年出版的自传《我的生活的模型》(Models of My life, Basic Books)一书中这样描写他自己：“我诚然是一个科学家，但是是许多学科的科学家。我曾经在许多科学迷宫中探索，这些迷宫并未连成一体。我的抱负未能扩大到如此程度，使我的一生有连贯性。我扮演了许多不同角色，角色之间有时难免互相借用。但我对我所扮演的每一种角色都是尽了力的，从而是有信誉的，这也就足够了”。
西蒙1916年6月15日生于威斯康辛州密歇根湖畔的密尔沃基(Milwaukee)，他的父亲是一个德国出生的电气工程师，母亲则是颇为成功的钢琴演奏家（西蒙弹得一手好钢琴恐怕来自家教吧）。西蒙从小就很聪明好学，在密尔沃基的公立学校上学时，西蒙就对密尔沃基市游乐处的组织管理工作进行过调查研究，这项研究激发起了西蒙对行政管理人员如何进行决策这一问题的兴趣，这个课题从此成为他一生事业中的焦点。1936年他从芝加哥大学毕业，取得政治学学士学位以后，应聘到国际城市管理者协会ICMA（International City Managers’ Association）工作，很快成为用数学方法衡量城市公用事业的效率的专家。在那里，他第一次用上了计算机（当然还只是机电式的），因为他作为“城市鉴”（Municipal Yearbook）的助理编辑，需要在计算机上对数据进行统计、分类、排序和制表。对计算机的兴趣和实践经验对他后来的事业产生了重要影响。
1939年，他转至加州大学伯克利分校，负责由洛克菲勒基金会资助的一个项目，这个项目是对地方政府的工作和活动进行研究。这期间，他完成了博士论文，内容就是关于组织机构如何决策的。经他的母校芝加哥大学进行评审与答辩后，被授予政治博士学位。
1942年，在完成洛克菲勒基金项目以后，西蒙转至伊利诺伊理工学院政治科学系，在那里工作了7年，其间还担任过该系系主任。1949年他来到最后一个落脚点卡内基—梅隆大学（当时还叫学院），在新建的经济管理研究生院任教。他一生中最辉煌的成就就是在这里做出的。20世纪50年代，他和纽厄尔以及另一位著名学者约翰.肖(John Cliff Shaw)一起，成功开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT（Logic Theorist）。逻辑理论家证明了数学名著《数学原理》一书第二章52个定理中的38个定理（1936年对逻辑理论家进行改进后可证明全部52个定理），受到了人们的高度评价，认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正的成果，也是图灵关于机器可以具有智能这一论断的第一个实际的证明。同时，逻辑理论家也开创了机器定理证明（mechanical theorem proving）这一新的学科领域。 1956年夏天，数十名来自数学、心理学、神经学、计算机科学与电气工程等各种领域的学者聚集在位于美国新罕布什尔州汉诺威市的达特茅斯学院（这个学院还因后来在1966年由John G. Kemeny 和T. E. Kurtz发明简单易学，使用方便的交互式语言BASIC而闻名于世），即Dartmouth College，讨论如何用计算机模拟人的智能，并根据麦卡锡（J. McCarthy,1971年图灵奖获得者）的建议，正式把这一学科领域命名为“人工智能”(Artificial Intelligence)。西蒙和纽厄尔参加了这个具有历史意义的会议，而且他们带到会议上去的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件，引起了与会代表的极大兴趣与关注。因此，西蒙、纽厄尔以及达特茅斯会议的发起人麦卡锡和明斯基(M. L. Minsky,1969年图灵奖获得者)被公认为是人工智能的奠基人， 被称为“人工智能之父”。
西蒙和纽厄尔和肖合作，还在1957年开发了IPL语言（Information Processing Language）。在AI的历史上，这是最早的一种AI程序设计语言，其基本元素是符号，并首次引进表处理方法。IPL的基本数据有两个组分，每个组分要么是元素，要么是指向另一元素的指针，也就是说，IPL最基本的数据结构是表结构，可用以代替存储地址或有规则的数组，这有助于将程序员从繁琐的细节中释放出来而在更高的水平上思考问题。IPL的另一特点是引进了生成器，每次产生一个值，然后挂起，下次调用即从停止的地方开始。早期的很多AI程序都是用IPL编制而成的。IPL本身也经历了一个发展与完善的过程，其最后一个版本IPL V可以处理树形结构的表。
1960年，西蒙夫妇做了一个有趣的心理学实验，这个实验表明人类解决问题的过程是一个搜索的过程，其效率取决于启发式函数(heuristic function)。在这个实验的基础上，西蒙、纽厄尔和肖又一次成功地合作开发了“通用问题求解系统”GPS（General Problem Solver）。GPS是根据人在解题中的共同思维规律编制而成的，可以解11种不同类型的问题，从而使启发式程序有了更普遍的意义。
西蒙曾多次强调指出，科学发现只是一种特殊类型的问题求解，因此也可以用计算机程序实现。1976-1983年间，西蒙和兰利(Pat W. Langley )、布拉茨霍夫(Gary L. Bradshaw)合作，设计了有6个版本的BACON系统发现程序，重新发现了一系列著名的物理、化学定律，证明了西蒙的上述论点。
“逻辑理论家”和“通用问题求解器”都是针对有“良结构”(Well structured)的问题设计的。西蒙后来又和海斯(J. R. Hayes) 合作，开发了一个名为“理解”(Understand) 的AI程序，可以解决结构不良的问题（poorly structured problem），进一步发展了推理技术。西蒙和纽厄尔还明确界定了这两类问题，即满足以下三个条件的问题被称为良结构问题：
1．题能以定量方式进行描述；
2．问题有一个特定的目标函数；
3．问题有能求得最优解的有效算法。
不能满足以上三个条件的全部或部分的问题则称为结构不良的问题。
1966年，西蒙、纽厄尔和贝洛尔（Baylor）合作，开发了最早的下棋程序之一MATER。由于下棋是人的智力活动中最复杂和高级的一种活动，西蒙对计算机下棋始终十分关切。1977年，IBM的“深蓝”（Deep Blue）计算机打败了白俄罗斯的国际
特级大师卡斯帕罗夫以后，西蒙（时年81）还和在克利夫兰的俄亥俄州大学当教授的日本知名AI专家T.Munakata 一起，在《ACM通信》杂志的8月号上发表了“人工智能给我们的教训”（AI Lessons）一文，就此事进行了评论，发表了看法。
以上介绍的是西蒙和纽厄尔在人工智能系统实现和开发中所做的一些具体工作和成果。他们两人在人工智能中做出的最基本的贡献则在于他们提出了“物理符号系统假说”PSSH（Physical Symbol System Hypothesis），成为人工智能中影响最大的符号主义学派的创始人和代表人物，而这一学说则鼓励着人们对人工智能进行伟大的探索。那么，什么叫物理符号系统呢？所谓物理符号系统，按照西蒙和纽厄尔1976年给出的定义，就是由一组称为符号的实体所组成的系统，这些符号实体都是物理模型，可作为组分出现在另一符号实体之中。任何时候，系统内部均有一组符号结构，以及作用在这些符号结构上以生成其他符号结构的一组过程，包括建立、复制、删除这样一些过程。所以一个物理符号系统也就是逐渐生成一组符号的生成器。根据这一假设，物理符号系统也就是对一般智能行为具有充分而必要手段的系统，即任一物理符号系统如果是有智能的，则必能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样6种操作。反之，能执行这6种操作的任何系统，也就一定能够表现出智能。根据这个假设，我们可以获得以下三个推论：
1．人是具有智能的，因此人是一个物理符号系统。
2．计算机是一个物理符号系统，因此它必具有智能。
3．计算机能模拟人，或者说能模拟人的大脑。
您能够接受这些假设，认为这些假设符合逻辑吗？
西蒙在人工智能方面的另一个贡献，是发展与完善了语义网络的概念和方法，把它作为知识表示（knowledge representation）的一种通用手段，并取得了很大成功。
大家知道，在知识表示方法中，语义网络(semantic network)是一种重要而有效的方法。这种表示法是奎林（M. R. Quillian）在20世纪60年代后期作为人类联想记忆的一个显示心理学模型最先提出来的，奎林在开发TLC系统（Teachable Language Comprehender）中用它来描述英语的词义，模拟人类的联想记忆。但用语义网络作为一般的知识表示方法，则是西蒙在1970年研究自然语言理解的过程中把它的各种概念基本明确下来的。语义网络由结点和结点之间的弧组成。一般，结点用于表示物理实体、概念或状态，弧表示它们之间的相互关系。例如，下图为描述“我的椅子”(my-chair)的一个语义网络。其中，结点my-chair以上的部分表示“我的椅子是一个椅子”，“椅子是一种家具（furniture）”，“座位（seat）是椅子的一部分“等概念。My-chair 以左的部分表示“我的椅子的所有者（owner）是我”，“我是一个人(person)”等概念。My-chair以右的部分表示“我的椅子的颜色（color）是棕褐色(ten)”，“棕褐色是一种褐色（brown）”等概念。my-chair以下的部分表示“我的椅子覆盖着（covering）皮革（leather）”这一概念。图中isa和ako 是语义网络中常用的关系，isa表示某一个体是某一集合的一个元素，读作“是……的一个实例”。Ako是a-kind-of的缩写，表示一个集合是另一个集合的子集，也可用are代替ako。图中的其他关系ispart、owner、color、covering 分别表示结点对象的其他一些属性。由此可见，语义网络特别适合于根据非常复杂的分类进行推理的领域以及表示事件的性质、状况以及动作之间关系的领域，它的主要优点有：
1．重要相关性能被明确而清晰地表示出来；
2．相关事实可以通过直接相连的结点推导出来；
3．能利用isa和子集链在网络中建立性质断承层次；
4．易于对继承层次进行演绎推理；
5．能利用少量的基本概念标记建立状态和动作的描述。
由于以上各种优点，语义网络已被许多AI系统采用。经过适当扩充，它在数据库技术中被用作数据模型，称为“语义网络数据模型”（semantic network data model）。
20世纪70年代中期，西蒙和CAD专家依斯特曼（C. M. Eastman）合作，研究住宅的自动空间综合取得成果，不仅开“智能大厦”（intelligent building）的先河，还成为智能CAD即ICAD研究的开端。在此基础上，CMU于1986年成立了跨系的工程设计研究中心（Engineering Design and Research Center），基成果举世瞩目。
起源于20世纪60年代末70年代初，当前受到极大重视的决策支持系统DSS（Decision Support System），其概念的核心是关于决策模式的理论，而这个理论也是由西蒙奠定基础的。西蒙提出了著名的决策过程模型，指出以决策者为主体的管理决策过程经历以下三个阶段：
1．情报，即进行情报的收集与加工，研究决策环境，分析和确定影响决策的因素或条件。
2．设计，即发现、开发以及分析各种可行方案。
3．选择，即确定方案并予以实施和审计。
西蒙所提出的决策模式既概括了宏观决策，又包含了微观决策的基本特征，是普遍有效的一般决策过程的总结，对开发DSS具有十分重要的指导意义。基于西蒙关于决策模式的理论，凯恩(P. G. Keen) 提出了DSS的一种设计方法，称为“自适应法”(self-adaptive method)， 把DSS当成一种自适应系统，由DSS应用系统，DSS生成系统和DSS工具三个技术层次组成，由决策者运行，且能适应时间的变化。西蒙曾称赞这样的系统“能适应三个时间范围内的各种变化，即在短期运行中，系统能在一个相对狭窄的范围内寻求答案；在中期时间内，系统能通过修改其功能和活动（范围或领域的变化）而学会适应；在长期运行中，系统能发展到适应差别极大的行为风格和功能”。
除了DSS以外，研究产生得更早、应用更加广泛的管理信息系统MIS（Management Information System）的学者，也普遍认为西蒙关于以决策制定为基础的管理理论是MIS的核心和灵魂。
下面我们简要介绍一下西蒙获得诺贝尔奖的原因，另然这和他获得图灵奖没有什么直接关系，但通过以上途述，我们不难发现，西蒙自称“扮演了许多不同角色，角色之间有时难免互相借用”是很客观和实事求是的。
导致西蒙获得诺贝尔奖的是他在管理行为学的研究中提出了一个全新的观点。经典的经济学理论认为，企业的决策者能获取有关的所有信息，从而作出合理的决策，以期获得所需的全部信息，因此大多数企业只能试图设定一个并不很理想、然而可以接受的“比较满意”的目标。西蒙的这个研究结果在他的第二版的《管理行为：对管理机构决策过程的研究》（Administrative Behavior: A Study of Decision-making Processes in Administrative Organization, Macmillan, 1957）中发表以后，引发了经济学界的一场大争论，最后终于被认定是符合客观实际的一个革命性的政理论，成为经济学的一个十分重要的原理。
西蒙的著述极多，至今他共出版专著15部，发表论文约600篇。他的学术研究成果集中反映在他的几部以《……的模型》为书名的著作中，如
《人的模型》（Models of Man, Wiley, 1957）
《发现的模型》(Models of Discovery, Reidel, 1978)
《思维的模型》(Models of Thought, Yale Uni. Pr., 第一卷1979, 第二卷1989)
《有限合理性的模型》(Models of Bounded Rationality, MIT Pr.,1982)
前面提到他有一本自传式的Models of My Life，也许这是西蒙的最后一个模型？（本书已由曹南燕、秦裕林译成中文，由东方出版中心出版，中译本书名为《我生活的种种模式》）
由于成果丰硕，西蒙获得的奖励与荣誉很多。除了前面已经提到的几项大奖外，他还获得过以下一些奖项：Procter奖（1970），Mosher奖（1974），Dow-Jones奖（1983），James Madision奖（1984），Dwight Waldo奖（1995）。西蒙是美国科学院院士，美国研究院（National Research Council）行为科学部主席。1968年，他被任命为总统科学顾问委员会委员。他是许多学术团体的高级会员和知名大学的名誉博士或名誉教授，并派出一些学者在西蒙指导下进行短期记忆方面的研究。西蒙曾10次到中国访问，而且是“乒乓外交”后，最早（1972年7月）到中国访问的美国计算机科学家代表团成员之一。在Models of My Life 中，西蒙记叙了那次历史性访问中的一些有趣的故事。
西蒙现仍为卡内基-梅隆大学计算机科学系和心理学系的“双料”教授。他的电子信箱为：
has @ a.. gp. cs. Cmu.edu
纽厄尔1927年3月19日生于旧金山，其父是斯坦福医学院放射学教授，精通物理和古典文学，也十分能干，会约鱼，会淘金，会做木工，甚至在山上亲手盖了一座小木屋。纽厄尔对父亲十分崇拜，称他是“一个十全十美的知识分子”。二次大战期间，纽厄尔在海军服了两年预备役，表现出色。战后他进入斯坦福大学学习物理，1949年获得学士学位。之后他在普林斯顿大学研究生院攻读数学，一年以后辍学到RAND公司工作，和空军合作开发早期预警系统。系统需要模拟在雷达显示屏前工作的操作人员在各种情况下的反应，这导致纽厄尔对“人如何思维”这一问题发生兴趣。也正是从这个课题开始，纽厄尔和卡内基-梅隆大学的西蒙建立起了合作关系，提出了“中间结局分析法”（means-ends analysis,也有译为“手段目的的分析法”的）作为求解人工智能问题的一种技术。这种方法找出目标要求与当前态势之间的差异，选择有利于消除差异的操作以逐步缩小差异并最终达到目标。利用这种方法，他们开发成功了最早的启发式程度“逻辑理论家”和“通用问题求解器”。在开发逻辑理论家的过程中，他们首次提出并成功应用了“链表”(list)作为基本的数据结构，并设计与实现了表处理语言IPL。IPL是所有表处理语言的始祖，也是最早使用递归子程序的语言。在合作过程中，纽厄尔所表现出的才能与创新精神深得西蒙的赞赏，在西蒙的竭力推荐下，纽厄尔得以在卡内基-梅隆大学注册为研究生，并在西蒙指导下完成博士论文，于1957年获得博士学位。1961年纽厄尔离开兰德公司，正式加盟卡内基-梅隆大学，和西蒙及佩利(Alan J. Perlis,首届图灵奖获得者)一起筹建了该所大学的计算机科学系，这是美国甚至全世界第一批建立的计算机系之一，纽厄尔则和西蒙、佩利一起并称为卡内基-梅隆大学计算机科学系的“三驾马车”。据20世纪70年代任该系系主任达9年之久的乔依.特劳勃教授（Joe F. Traub ,现为纽约哥伦比亚大学计算机科学系教授）在掉念纽厄尔的文章中回忆，这“三驾马车”中，纽厄尔在建设和发展这个系中所起的作用最为突出，因为侧利早在1971年就应聘去耶鲁大学任教，离开了卡内基-梅隆；西蒙和纽厄尔两人则有个约定，西蒙把主要精力放在心理学系，纽厄尔把主要精力放在计算机科学系。因此，为卡内基-梅隆大学计算机科学系的建设与发展倾注了最大（甚至可以说毕生）精力，作出最大贡献的是纽厄尔。值得一提的是，纽厄尔、西蒙等计算机先驱在全力发展这个学科时有一个更远大的抱负，更深层次的考虑，即通过发展计算机科学改变整个学校，甚至改变匹兹堡市和宾夕法尼亚西部整个地区的面貌，因为二次大战以后，匹兹堡虽然获得了复兴，但在20世纪70年代初仍然是一个工业城市，以劳动密集型产业为主，城市污染严重。特劳勃回忆说，纽厄尔、西蒙和他经常在一起满怀希望地谈论如何通过计算机科学“绿化”校园，把匹兹堡改造成为科技密集型的新的城市，把宾夕法尼亚西部地区改造成为人类的美好家园。他们的这个理想现在已经实现了。卡内基-梅隆大学的计算机科学系长期以来在业界有极高的声誉，拥有像西蒙和第二代AI学者中的佼佼者雷迪(R. Reddy，1994年图灵奖获得者)等一批高水平的研究人员，而匹兹堡和宾夕法尼亚西部地区也早已成为在美国除硅谷之外最重要的IT产业基地之一了。在西蒙和纽厄尔这样一些“带头羊”的领导下，卡内基-梅隆大学曾经研制与开发过一些著名的计算机系统，对计算机技术的发展产生了重要的影响。例如C.Vmp,脉动阵列(Systotic array, 由美藉华人学者孔祥重——H. T. Kung首先提出的) 计算机Warp及和Intel合作实现的商品化的iWarp，产生式人工智能语言或叫专家系统工具（Expert System Tool）OPS（Offcial Production System），超媒体系统ZOG和KMS，为美国宇航局研制的六腿漫步机器人Ambler（拟用于在外星球表面观察和收集有关物理、气象和生物——如果存在的话——的种种资料） ……真是不胜枚举。
纽厄尔生前的最后一个重大研究开发项目是和曾经是他的学生的莱尔德(J. Laird)和罗森勃洛姆（P.Rosenbloom）一起完成的更灵巧的AI软件SOAR（State, Operator, and Result）。SOAR是一个通用的问题求解程序，具有从经验中学习的功能，即能够记住自己是如何解决问题的，并把这种经验和知识用于以后的问题求解过程之中，所以和人类的智能更加接近。SOAR已被前述CMU的EDRC用于检索设计中的学习行为和灵活搜索行为。
纽厄尔也有许多著作问世。与西蒙合著的有：
《逻辑理论机：复杂的信息处理系统》（The Logic Theory Machine: A Complex Information Processing System, RAND,1956）
《人怎样解题》(Human Problem Solving, Prentice-Hall,1972)
与恩斯特（G.W. Ernst）合著了《GPS：概念生成和问题求解的案例研究》（GPS: A Case Study in Generality and Problem Solving, Academic Pr., 1969）
与卡特（S.Card）等合著了《人类计算机的心理学》（The Psychology of Human Computer, L. Erlbaum Assoc.,1983）
纽厄尔个人编写出版的主要专著有：
《IPL V语言手册》(Information Processing Language V Manual, Prentice-Hall, 1961)
《计算机结构》(Computer Structures, McGraw-Hill, 1971)
《计算机与数学系统设计》（Designing Computers and Digital Systems, 1972）
《认知的统一理论》(Unified Theories of Cognition, Harvard Uni. Pr., 1990)
《SOAR：一般智能的体系结构》(SOAR: An Architecture for General Intelligence)
纽厄尔生前是美国科学院院士，又是美国工程院院士。他是美国人工智能学会AAAI的发起人之一，并曾任该会主席（1979-1980）。他还曾出任美国认知科学学会（Cognitive Science Society）的主席。除了和西蒙共享1975年的图灵奖外，1971年AFIPS授予他Harry Goode奖，1992年6月，当时的美国的总统布什向他颁发了全国科学奖章（National Medal of Science）。在接受了美国科学界的这个最高荣誉之后一个月，即7月19日，纽厄尔因癌症去世，享年65岁。学术界为了掉念他，由米其翁（J. A. Michon）编辑出版了一本纪念文集，书名为《SOAR：对认知体系结构的展望：掉念艾伦. 纽厄尔》（SOAR: A Cognitive Architecture in Perspective: A Tribute to Allen Newell, Kluwer Academic Pub., 1992）。书中，他的同事、学生、朋友，以不同的方式表达了对这位敏于思考和发现，又虚怀若谷、平易近人的长者的尊敬和思念。
ACM是在1975年10月20日在明尼苏达州的明尼阿波利斯（Minneapolis）举行的年会上向西蒙和纽厄尔颁发图灵奖的。西蒙和纽厄尔联合发表了演说，题为“计算机科学作为按经验进行探索的科学：符号和搜索”（Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search）,刊载于Communications of ACM,1976年3月，113-126页，也可见《前20年的ACM图灵奖演说集》(ACM Turing Award Lectures_ The First 20 Years:1966-1985, ACM Pr.,)287-318页。演说中，西蒙和纽厄尔解释了他们之所以把计算机科学定义为“按经验进行探索”的科学的理由。因为在他们看来，现实世界中所存在的对象和过程，都是可以用符号来描述和解释的，而包含着对象和过程和各种各样“问题”都可以通过以启发搜索为主要手段去获得答案。对这种搜索进行公式化的技术则取决于对对象和过程理解的深度。根据上述概念，西蒙和纽厄尔认为程序可以在专家水平上，或者在有能力的业余爱好者的水平上去解决问题。更多精彩文章及讨论，请光临枫下论坛 rolia.net