हर्बर्ट साइमन (1916-2001) एक अमेरिकी अर्थशास्त्री, राजनीतिक वैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक थे, जिन्होंने कुछ शुरुआती कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रमों का सह-निर्माण किया और 1978 में सीमित तर्कसंगतता (bounded rationality) के अपने सिद्धांत के लिए आर्थिक विज्ञान में नोबेल मेमोरियल पुरस्कार जीता।
लॉजिक थियोरिस्ट और प्रारंभिक एआई
एलन न्यूएल और प्रोग्रामर क्लिफ शॉ के साथ RAND कॉर्पोरेशन और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में काम करते हुए, साइमन ने 1955-56 में लॉजिक थियोरिस्ट (Logic Theorist) का सह-विकास किया, जिसे व्यापक रूप से मानव समस्या-समाधान की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला कार्यक्रम और अक्सर पहला सच्चा कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम कहा जाता है। इसने अल्फ्रेड नॉर्थ व्हाइटहेड और बर्ट्रेंड रसेल की "प्रिंसिपिया मैथेमैटिका" से प्रमेयों को सिद्ध किया, एक मामले में मूल से छोटा प्रमाण खोजा। साइमन और न्यूएल ने 1956 के डार्टमाउथ कार्यशाला में भाग लिया, जहाँ साइमन ने कथित तौर पर घोषणा की कि उन्होंने "एक सोचने वाली मशीन का आविष्कार किया है," एक विशिष्ट रूप से साहसिक दावा जिसने युवा क्षेत्र की महत्वाकांक्षाओं और विवादों दोनों को पकड़ लिया।
सीमित तर्कसंगतता
साइमन के आर्थिक कार्य ने शास्त्रीय अर्थशास्त्र की इस धारणा को चुनौती दी कि निर्णय-निर्माता पूर्ण रूप से तर्कसंगत अनुकूलक होते हैं। उन्होंने इसके बजाय तर्क दिया कि वास्तविक एजेंट, चाहे मानव हों या कृत्रिम, सीमित तर्कसंगतता के तहत काम करते हैं: सीमित जानकारी, सीमित संगणनात्मक क्षमता, और सीमित समय निर्णय-निर्माताओं को "संतोषजनक" (satisfice) होने के लिए मजबूर करते हैं, यानी ऐसे विकल्प चुनना जो सिद्ध रूप से इष्टतम के बजाय पर्याप्त अच्छे हों। इस ढाँचे ने अर्थशास्त्र को प्रभावित किया, जिससे उन्हें 1978 में आर्थिक विज्ञान में नोबेल मेमोरियल पुरस्कार मिला, और साथ ही अनुमानी खोज और बाधाओं के तहत निर्णय-निर्माण पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान को भी प्रभावित किया, ये विचार बाद में सुदृढीकरण सीखने और एआई एजेंटों में संसाधन-सीमित योजना पर काम में गूंजते हैं।
जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर और संज्ञानात्मक विज्ञान
साइमन और न्यूएल ने 1957 में जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर (General Problem Solver) विकसित करना जारी रखा, एक कार्यक्रम जिसका उद्देश्य डोमेन-विशिष्ट नियमों के बजाय सामान्य-उद्देश्य अनुमानों का उपयोग करके लक्ष्यों से पीछे की ओर काम करके समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करना था, जो बाद की योजना प्रणालियों का एक प्रारंभिक अग्रदूत था। साइमन संज्ञानात्मक विज्ञान के संस्थापक व्यक्ति भी थे, उन्होंने तर्क दिया कि मानव संज्ञान को स्वयं गणना के तुलनीय सूचना प्रसंस्करण के एक रूप के रूप में समझा जा सकता है, एक दृष्टिकोण जो प्रतीकात्मक एआई के व्यापक प्रोजेक्ट के लिए केंद्रीय था।
विरासत
साइमन और न्यूएल ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान में उनके योगदान के लिए 1975 में ट्यूरिंग अवार्ड साझा किया, जिससे साइमन उन कुछ शोधकर्ताओं में से एक बन गए जिनके पास नोबेल पुरस्कार और ट्यूरिंग अवार्ड दोनों हैं। अर्थशास्त्र, मनोविज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान और सार्वजनिक प्रशासन में फैले उनके अंतःविषय करियर ने इस प्रारंभिक विश्वास का उदाहरण दिया कि बुद्धिमत्ता, चाहे मानव हो या मशीन, प्रतीक हेरफेर और खोज की एक एकीकृत घटना के रूप में अध्ययन की जा सकती है, जो एआई के सामान्य दृष्टिकोणों का एक मूलभूत आधार था जो बाद में संकीर्ण, डेटा-संचालित मशीन सीखने के तरीकों और अंततः कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के बारे में बहसों का मार्ग प्रशस्त किया।