허버트 사이먼(1916-2001)은 미국의 경제학자, 정치학자, 컴퓨터 과학자로서 초기 인공지능 프로그램 중 일부를 공동 창안했으며, 1978년 제한된 합리성 이론으로 노벨 경제학상을 수상했다.
논리 이론가와 초기 인공지능
사이먼은 Allen Newell 및 프로그래머 클리프 쇼와 함께 랜드 코퍼레이션과 카네기 멜론 대학에서 1955-56년에 논리 이론가를 공동 개발했는데, 이는 인간의 문제 해결을 모방하도록 설계된 최초의 프로그램으로 널리 인정받으며 종종 최초의 진정한 인공지능 프로그램으로 불린다. 이 프로그램은 앨프리드 노스 화이트헤드와 버트런드 러셀의 "수학 원리"의 정리를 증명했으며, 한 경우에는 원본보다 더 짧은 증명을 찾아내기도 했다. 사이먼과 뉴얼은 1956년 다트머스 워크숍에 참석했는데, 당시 사이먼은 그들이 "생각하는 기계를 발명했다"고 발표했다고 전해지며, 이는 젊은 분야의 야망과 논란을 모두 포착한 특징적으로 대담한 주장이었다.
제한된 합리성
사이먼의 경제학 연구는 고전 경제학에서 의사 결정자가 완벽하게 합리적인 최적화자라는 가정에 도전했다. 대신 그는 실제 행위자(인간이든 인공적이든)가 제한된 합리성, 즉 제한된 정보, 제한된 계산 능력, 제한된 시간으로 인해 "만족스러운 선택"을 하게 되며, 증명 가능한 최적이 아닌 충분히 좋은 옵션을 선택한다고 주장했다. 이 프레임워크는 경제학(1978년 노벨 경제학상 수상)과 인공지능 연구의 휴리스틱 탐색 및 제약 조건 하의 의사 결정에 영향을 주었으며, 이러한 아이디어는 이후 강화 학습 및 AI 에이전트의 자원 제한적 계획에 대한 연구에서도 반향을 일으킨다.
일반 문제 해결사와 인지 과학
사이먼과 뉴얼은 1957년 일반 문제 해결사를 개발했는데, 이는 영역별 규칙이 아닌 범용 휴리스틱을 사용하여 목표에서 역방향으로 작업함으로써 광범위한 문제를 해결하도록 설계된 프로그램으로, 이후 계획 시스템의 초기 선구자였다. 사이먼은 또한 인지 과학의 창시자 중 한 명으로, 인간의 인지 자체가 계산과 비교 가능한 정보 처리의 한 형태로 이해될 수 있다고 주장했으며, 이는 상징적 인공지능의 더 넓은 프로젝트의 중심 입장이었다.
유산
사이먼과 뉴얼은 인공지능과 인지 심리학에 대한 기여로 1975년 튜링상을 공동 수상하여, 사이먼은 노벨상과 튜링상을 모두 보유한 몇 안 되는 연구자가 되었다. 경제학, 심리학, 컴퓨터 과학, 행정학을 아우르는 그의 학제 간 경력은 인간이든 기계든 지능이 기호 조작과 탐색의 통일된 현상으로 연구될 수 있다는 초기 신념을 예시했으며, 이는 일반적 AI 접근 방식의 기본 전제였으나 이후 더 좁은 데이터 중심의 머신 러닝 방법으로 대체되었고, 결국 인공 일반 지능에 대한 논쟁으로 이어졌다.