人工智能七十年：纽厄尔与西蒙的探索之路

若说麦卡锡与明斯基是“由计算机迈向AI”，那么纽厄尔和西蒙则是“从人类思维出发探索AI”。这一对搭档的独特之处体现在：他们并非计算机专家，而是心理学家与组织理论学者——他们首先关注的是“人类如何思考”，进而思考“能否让机器像人一样思考”。

艾伦·纽厄尔于1927年生于旧金山，父亲为斯坦福医学院教授。他本科在斯坦福攻读物理，后转向数学，并在普林斯顿继续深造。但他始终认为“纯数学”过于抽象——他渴望研究的是“有生命的现象”，是“真实的决策过程”。在普林斯顿期间，他偶然接触到心理学，发现自己真正感兴趣的问题其实属于心理学范畴，于是做出一个令导师们震惊的决定：将博士论文改为心理学方向。

赫伯特·西蒙于1916年出生于密尔沃基，父亲是德国移民，母亲是钢琴家。他的学术涉猎之广令人惊叹：政治学、经济学、心理学、计算机科学、公共管理乃至哲学——他后来获得了九个不同学科的博士或荣誉学位。26岁便担任伊利诺伊理工学院系主任，不到30岁就提出了影响深远的“有限理性”理论：人类并非全知全能的理性决策者，而是“满足主义者”——在信息有限的情况下做出“足够好”的决策，而非追求“最优解”。这一理论为他赢得了1978年的诺贝尔经济学奖。

当纽厄尔与西蒙在卡内基理工学院（后来的卡内基梅隆大学）相遇时，一位三十出头，一位四十有余，前者携带物理与数学的严谨思维，后者则带着心理学与经济学的宏观视角。两人首次深入交谈持续了四个多小时，从会议室聊到餐厅，再从餐厅走到校园长椅，直至深夜。他们达成了一项共识：人类思维的本质是信息处理，若能模拟这一过程，便能理解智能。

这一共识奠定了他们此后四十年的研究方向：不是“制造一台聪明的机器”，而是“编写一个模拟人类思维的程序”。

1956年达特茅斯会议上展示的“逻辑理论家”，正是这一思路的首个成果。但纽厄尔和西蒙并不满足于仅能“证明数学定理”的机器。他们的志向更为远大：既然人类能以相同思维方式解决各类问题，机器也应如此。于是，1957年他们开始开发“通用问题求解器”（General Problem Solver，简称GPS）。

GPS的核心逻辑是：人类解决任何问题，都是在“问题空间”中进行“手段—目的分析”——先明确目标，再识别当前状态与目标之间的差距，随后选择能缩小差距的操作。GPS正是模拟这一过程：你输入目标（例如“证明该定理”），它便会自动搜索可能的操作步骤，逐步逼近目标。该程序可应对数学定理证明、逻辑推理，甚至下棋与迷宫探索等多种类型的问题，真正实现了“通用性”。

1960年代初，GPS在学术会议上公开演示。它现场解决了一个著名的逻辑难题“河内塔”（将若干圆盘从一根柱子移至另一根柱子），其速度之快令在场观众惊叹。纽厄尔上台解释道：“该程序并未预设任何关于‘河内塔’的信息，它仅运用了通用的搜索策略。这正是人类思维的本质——我们并非在每个新问题面前从零开始，而是依赖一套通用方法。”

然而，GPS也暴露了其局限性：面对稍复杂的问题，搜索空间会急剧膨胀。例如，解决一道中等难度的数学题可能需要搜索上百万步，远超当时计算机的运算能力。纽厄尔与西蒙后来承认：“我们低估了问题的复杂性。人类思维之所以高效，并非因为搜索策略多么高明，而是因为人脑拥有大量‘先验知识’——我们从出生起便不断积累经验，这些经验帮助我们在搜索空间中快速剪枝。”

尽管如此，GPS仍是人工智能史上的重要里程碑。它首次证明了“通用问题求解”的可行性，尽管“可行”与“实用”之间仍存在巨大鸿沟。凭借GPS的贡献，纽厄尔与西蒙于1975年共同获得图灵奖。

当1970年代AI寒冬来临时，大多数研究者转向更为保守的“专家系统”路线，但纽厄尔与西蒙仍坚持他们的“人类认知模拟”研究。西蒙常说：“无论外界如何唱衰，我坚信一个基本事实：人类智能是一种信息处理系统——既然是信息处理，便可以被模拟。时间将证明这一点。”这种“神秘的乐观”令他们的同事既敬佩又无奈。

晚年的纽厄尔致力于“统一认知理论”（SOAR项目）——试图构建一个统一框架以解释人类认知的各个方面。他于1992年去世时，SOAR尚未完成，但他的学生继承并延续了该项目。西蒙则在纽厄尔离世后继续活跃于学术界，直至2001年逝世，享年85岁。

回顾两人走过的历程，最打动人心的是他们之间那种“超越同事乃至朋友”的关系。从1952年首次长谈至1992年纽厄尔离世，他们共同工作了整整四十年，几乎每日见面、探讨、合作。西蒙在纽厄尔的追思会上说道：“艾伦走了，我失去的不仅是一位合作者，更是半个自己。”

两人的办公桌上都摆放着同一张合影：1956年达特茅斯会议期间，他们站在那栋旧楼前，衬衫袖口卷至手肘，脸上带着“我们刚证明了一条定理”的骄傲笑容。照片已泛黄，边角卷曲，但直到最后，它始终在那里。