معرفی هربرت سایمون: دانشمند پیشگام هوش مصنوعی

دانشمندان زیادی در حوزه هوش مصنوعی کار کرده‌اند، اما معرفی هربرت سایمون به عنوان پیشگام هوش مصنوعی نباید تاثیر فوق‌العاده او را در علوم مختلف مدیریت، علوم کامپیوتر و علوم اجتماعی نادیده بگیرد.

هربرت الکساندر سایمون (Herbert A. Simon) یکی از تأثیرگذارترین متفکران قرن بیستم در زمینه‌های علوم اجتماعی، مدیریت و علوم کامپیوتر است. او در سال 1916 در شیکاگو متولد شد و در سال 2001 درگذشت. سایمون به‌خاطر کارهایش در زمینه تصمیم‌گیری، اقتصاد توجه ، نظریه‌های سازمانی و هوش مصنوعی مشهور است. در ادامه به بررسی زندگی، دستاوردها و تأثیرات او بر علم می‌پردازیم.

۱. زندگی و تحصیلات هربرت سایمون

هربرت سایمون در دانشگاه شیکاگو تحصیل کرد و در سال ۱۹۴۳ مدرک دکتری خود را در علوم سیاسی و اقتصادی دریافت کرد. او در دانشگاه‌های مختلفی از جمله دانشگاه کارنگی ملون و دانشگاه شیکاگو مشغول به تدریس و پژوهش بود. سایمون یکی از پیشگامان بسیاری از حوزه‌های مهم علمی امروز است. هوش مصنوعی، پردازش اطلاعات، مدل تصمیم‌گیری سازمانی، حل مسئله، نظریه سازمان، سیستم‌های پیچیده و شبیه‌سازی کامپیوتری از کشف علمی از زمینه‌های کاری او هستند.

۲. دستاوردهای علمی سایمون

سایمون به‌خاطر چندین دستاورد مهم در زمینه‌های مختلف شناخته می‌شود:

تئوری تصمیم‌گیری:

سایمون بیان می‌کند که انسان‌ها به‌دلیل محدودیت‌های شناختی و اطلاعاتی قادر به اتخاذ تصمیمات کاملاً بهینه نیستند و معمولاً به گزینه‌ای «کافی» و «معقول» رضایت می‌دهند. سایمون با ارائه تئوری تصمیم‌گیری مبتنی بر عقلانیت محدود (Bounded Rationality)، انقلابی در علوم اجتماعی، اقتصاد و هوش مصنوعی ایجاد کرد. او نشان داد که انسان‌ها در شرایط واقعی، برخلاف فرضیه‌های کلاسیکِ «عقلانیت کامل»، به شیوه‌ای محدود و عملی تصمیم می‌گیرند.

اقتصاد کلاسیک و نظریه‌های تصمیم‌گیری مرسوم، عقلانیت کامل را فرض می‌گرفت. مطابق ایده عقلانیت کامل فرض بر این بود که انسان‌ها تمام گزینه‌ها را می‌شناسند. آنها همه پیامدها را پیش‌بینی می‌کنند و بهینه‌ترین انتخاب را انجام می‌دهند. سایمون استدلال کرد که این فرض‌ها غیرواقعی هستند زیرا به دلیل محدودیت‌های شناختی مغز انسان توانایی پردازش تمام اطلاعات را ندارد. از طرف دیگر محدودیت‌های زمانی باعث می‌شود، تصمیم‌گیری اغلب تحت فشار زمان انجام شود. پر نهایت عدم قطعیت موجب می‌شود که پیامدهای آینده برای انسان ناشناخته باشند.

در مقابل «عقلانیت کامل» سایمون مفهوم «عقلانیت محدود» را مطرح کرد. او در این باره چنین گفت: « انسان‌ها نه دنبال بهینه‌ترین گزینه (Optimizing)، بلکه به دنبال گزینه‌ای «به اندازه کافی خوب» (Satisficing) هستند». به طور مثال یک فرد به جای مقایسه تمام خانه‌های شهر برای خرید (که غیرممکن است)، پس از دیدن چند گزینه‌ی قابل قبول، اولین موردی که معیارهای اصلی او (مثلاً قیمت و موقعیت) را برآورده کند، انتخاب می‌کند. تفاوت رضایت‌بخشی با بهینه‌سازی در جدول زیر نشان‌ داده شده است:

اقتصاد توجه :

این جمله هربرت سایمون که «ثروت اطلاعات، فقر توجه ایجاد می‌کند.» معروف شده و ایده کلی او را در حوزه اقتصاد توجه نمایان می‌کند. در دنیای امروز بدون هیچ محدودیتی اطلاعات و محتوا تولید می‌شود. بنابراین شاید بتوان گفت محتوا حاوی ارزش اقتصادی نیست زیرا محدودیتی برای تولید اطلاعات و محتوا وجود ندارد.

اما از آنجا که اطلاعات، توجه انسان را مصرف می‌کند این نکته اهمیت می‌یابد که میزان توجه انسان‌ها محدود است. فراوانی محتوا و اطلاعات موجب می‌شود که افراد با کمبود توجه مواجه شوند. بنابراین همه افراد به دنبال تخصیص بهینه توجه خود هستند.

همین موضوع توجه مخاطب را به کالای ارزشمندی تبدیل می‌کند. در این شرایط رقابت اصلی در بازار رسانه‌ها تلاش برای جلب توجه مخاطب بیشتر است. مفهوم اقتصاد توجه به این مکانیزم‌های رقابتی در بازار جلب مخاطب اشاره دارد.

نظریه سازمان:

او در زمینه مطالعه سازمان‌ها نیز کارهای بسیاری انجام داد و به تأسیس نظریه رفتار سازمانی کمک کرد. یکی از مهم‌ترین آثار او در این زمینه، کتاب «مدیریت و تصمیم‌گیری» است که در آن به آنالیز روش‌های تصمیم‌گیری در سازمان‌ها پرداخته است.

هوش مصنوعی:

سایمون یکی از پیشگامان زمینه هوش مصنوعی بوده و به‌طور خاص در زمینه برنامه‌نویسی و شبیه‌سازی رفتار انسانی در سیستم‌های مصنوعی فعالیت کرده است. او و همکارانش در دانشگاه کارنگی ملون، برنامه‌هایی طراحی کردند که به آن‌ها «یادگیری ماشین» اطلاق می‌شود. امروز کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی محتوایی و دیگر شاخه‌های علوم سازمانی و حتی زندگی روزمره کتمان‌ناپذیر است.

رویکرد چند رشته‌ای:

سایمون به‌دنبال پیوند دادن رشته‌های مختلف مانند روان‌شناسی، اقتصاد، علوم اجتماعی و علوم کامپیوتر بود. او این رویکردهای چند رشته‌ای را برای تحلیل و درک بهتر رفتار انسان و فرایندهای تصمیم‌گیری در سازمان‌ها مفید می‌دانست.

۳. جوایز و افتخارات هربرت الکساندر سایمون

سایمون جوایز ارزشمند بسیاری دریافت کرد. در سال ۱۹۷۸ جایزه به یاد ماندنی نوبل در اقتصاد را به خاطر پیشرو بودن وی در تحقیقات تصمیم‌گیری در سازمان‌های اقتصادی و جایزه تورینگ را در سال ۱۹۷۵ کسب کرد. همچنین مدال ملی علوم در سال ۱۹۸۶ چند نمونه از جوایز ارزشمند وی می‌باشند.

او همچنین مدارج افتخاری از دانشگاه‌های مختلف از جمله از دانشگاه هاروارد دریافت کرد. از سال ۲۰۱۶، سایمون یکی از پیشروترین فرد در هوش مصنوعی، روان‌شناسی شناختی و علوم رایانه در Google Scholar بود. با انتشار نشریات بسیار در موضوعات مورد اشاره، او یکی از تأثیرگذارترین دانشمندان علوم اجتماعی قرن بیستم بود.

۴. تأثیرات سایمون بر علم و جامعه

مدیریت و سازمان:

یافته‌های سایمون همچنان در مدیریت و سازمان‌ها استفاده می‌شود. نظریه‌های او به مدیران کمک می‌کند تا در شرایط عدم قطعیت و پیچیدگی تصمیم‌گیری کنند.

تحولات در هوش مصنوعی:

تأثیرات او بر رشته هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر ناممکن نیست. ایده‌ها و روش‌های او در توسعه سیستم‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی تأثیرگذار بوده‌اند. سایمون به همراه آلن نیوول (Allen Newell)، از پیشگامان هوش مصنوعی نمادین (Symbolic AI) بود.

آنها معتقد بودند که تفکر انسان را می‌توان با دستکاری نمادهای انتزاعی شبیه‌سازی کرد. این دیدگاه منجر به توسعه برنامه‌هایی مانند «منطق‌دان» (Logic Theorist) (1956) و «حل‌کننده مسئله عمومی» (General Problem Solver – GPS) (1957) شد که از اولین نمونه‌های برنامه‌های هوش مصنوعی بودند.

سایمون و نیوول نظریه‌ای را مطرح کردند که بر اساس آن، شناخت انسان شبیه پردازش اطلاعات در یک سیستم کامپیوتری است. این ایده پایه‌ای برای علوم شناختی و توسعه سیستم‌های خبره (Expert Systems) در هوش مصنوعی شد. اگرچه سایمون بیشتر به رویکرد نمادین گرایش داشت، اما کارهای او در مدل‌سازی شناختی، بعدها بر توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین و درک فرآیندهای یادگیری انسان تأثیر گذاشت.

سایمون با ترکیب روانشناسی، اقتصاد، علوم کامپیوتر و مدیریت، نشان داد که هوش مصنوعی باید از چندین رشته الهام بگیرد. این نگرش امروزه در توسعه هوش مصنوعی شناختی و سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) دیده می‌شود.

فرآیندهای شناختی:

سایمون به ما درک بهتری از فرآیندهای شناختی و تصمیم‌گیری انسان می‌دهد و به پژوهشگران در حوزه روان‌شناسی و علوم اجتماعی کمک می‌کند.

او پیشگام در تحلیل چگونگی تصمیم‌گیری و پردازش اطلاعات توسط انسان‌ها بود و نظریه‌های او به‌ویژه در حوزه روان‌شناسی و علوم شناختی نقش مهمی ایفا کرده است. در ادامه، جنبه‌های تأثیر سایمون در فرآیندهای شناختی را بررسی می‌کنم.

۱. نظریه رایانش محدود (Bounded Rationality)

سایمون یکی از اولین کسانی بود که مفهوم «رایانش محدود» را معرفی کرد. او بیان کرد که انسان‌ها به‌دلیل محدودیت‌های شناختی و اطلاعاتی، نمی‌توانند به‌طور کامل و بهینه تصمیم‌گیری کنند. در عوض، آن‌ها معمولاً گزینه‌هایی را انتخاب می‌کنند که برای آن‌ها «کافی» و «خوب» باشد. این نظریه به تحلیل رفتار انسانی در شرایط واقعی کمک کرده است.

او تأکید کرد که تصمیم‌گیری انسانی معمولاً در شرایط پیچیدگی و عدم قطعیت صورت می‌گیرد. افراد به‌جای بررسی تمامی گزینه‌ها و نتایج ممکن، به مرور اطلاعات کافی بسنده می‌کنند و به‌دنبال گزینه‌ای می‌گردند که به بهترین نحو نیازهای آن‌ها را برآورده کند.

محدودیت شناختی انسان‌ها بر فرآیند تصمیم‌گیری تأثیر می‌گذارد. سایمون به این موضوع توجه کرد که اطلاعات بیش از حد می‌تواند باعث سردرگمی و عدم توانایی در تصمیم‌گیری صحیح شود.

۲. مدل‌های تصمیم‌گیری

سایمون مدل‌های تصمیم‌گیری را با تأکید بر فرآیندهای شناختی انسان‌ها طراحی کرد. برخی از مدل‌های او به توضیح چگونگی انتخاب گزینه‌ها بر اساس پردازش اطلاعات و تجربیات گذشته کمک کردند.

سایمون در تحقیقات خود از شبیه‌سازی استفاده کرد تا رفتار انسانی را در زمان تصمیم‌گیری شبیه‌سازی کند. او با بررسی چگونه‌گی پردازش اطلاعات توسط انسان‌ها، مدل‌هایی طراحی کرد که نشان می‌دهد چگونه افراد به‌طور غیرخطی و غیرمعمول تصمیم می‌گیرند.

او اشاره کرد که تصمیم‌گیری فقط به انتخاب بهترین گزینه محدود نمی‌شود، بلکه شامل ارزیابی و مقایسه چندین گزینه در برابر یکدیگر خواهد بود. در نتیجه، این فرآیند اغلب به میزان اطلاعات در دسترس و کیفیت آن بستگی دارد.

۳. تأثیر بر روان‌شناسی و علوم شناختی

نظریه‌های سایمون باعث تغییر نگرش‌ها نسبت به چگونگی تحلیل و بررسی رفتار انسانی در روان‌شناسی و علوم اجتماعی شد. او نشان داد که برای درک واقعی فرآیندهای شناختی، باید به نحوه تصمیم‌گیری افراد در شرایط واقعی توجه کرد.

سایمون در پژوهش‌های خود به مباحث مربوط به یادگیری و حافظه نیز پرداخت و نشان داد که چگونه افراد اطلاعات جدید را ذخیره و به یاد می‌آورند. این تأکید بر یادگیری فعال و ذخیره‌سازی اطلاعات در زمان تصمیم‌گیری در بسیاری از تحقیقات شناختی مدرن مشهود است.

معرفی هربرت سایمون باعث آشنایی جامعه جوان با یک شخصیت کلیدی در تاریخ علم خواهد شد که نظریه‌هایش در زمینه تصمیم‌گیری، مدیریت و هوش مصنوعی تأثیر برجسته‌ای بر رشته‌های مختلف گذاشته است. کارهای او پایه‌گذار تفکر مدرن در مدیریت و سازمان‌ها بوده و هنوز هم کاربردهای زیادی دارند.