简介

西蒙获奖和荣誉职位一览表

西蒙大事年表

西蒙的决策理论(资料背景 决策基础 决策要素 决策类型 回观和前瞻)

组织生理学和组织解剖学(组织生理学 组织解剖学)

西蒙和人工智能

简介

以管理学家而获得诺贝尔经济学奖的，至今只有一人，这就是决策理论的大师——赫伯特·A·西蒙。同别的管理学大师相比，他看起来貌不惊人，平平淡淡，一团和气，笑容可掬，是那种典型的书院式学者，他身上没有什么别具一格的传说，也没有能引起轰动效应的绯闻或趣事，只是把等身的著作留给了世界。也许，他与众不同的地方只有一点，就是他对国际象棋的痴迷。他似乎要透过那黑白相间的棋盘，参透人类的奥秘。他的理论，对管理学的发展有着方向性的影响。

西蒙获奖和荣誉职位一览表

在经济学、政治学和管理学方面

美国经济学会杰出会员奖 (1976年)

诺贝尔经济学奖(1978年)

美国管理科学院学术贡献奖(1983年)

美国政治科学学会麦迪逊奖(1984年)

美国总统科学奖（1986年）

美国运筹学学会和管理科学研究院冯·诺伊曼奖(1988年)

美国公共管理学会沃尔多奖(1995年)

在心理学方面

美国心理学会杰出科学贡献奖 (1969年)

美国心理学基金会心理科学终身成就奖(1988年)

美国心理学会终身贡献奖(1993年)

在计算机科学方面

美国计算机学会图灵奖(1975年)

国际人工智能协会杰出研究奖 (1978年)

美国国家科学金奖(1986年)

国际人工智能学会终生荣誉奖 （1995年）

荣誉博士称号

耶鲁大学、凯斯工学院、芝加哥大学、加拿大麦吉尔大学、密执安大学、匹兹堡大学、 瑞典隆德大学、荷兰经济学院等等学校的理学或者法学荣誉博士 院士和荣誉教职

1995年西蒙当选中国科学院外籍院士

2000年当选第三世界科学院院士

1985年，中国科学院心理研究所授予西蒙教授名誉研究员称号

同时，西蒙教授还是中国科学院管理学院、北京大学、天津大学的名誉教授。

西蒙大事年表

1916年6月15日○西蒙生于美国威斯康辛州米尔沃尔，父亲是一名在德国出生的电气工程师，母亲是一个多才多艺的钢琴演奏家。

1933年○进入芝加哥大学政治系学习。。在上大学时，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○从芝加哥大学毕业，取得政治学学土学位。之后，他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，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。

1937年○圣诞节在威斯康辛州米尔沃尔，与芝加哥大学社会学系秘书多萝西娅·派伊结婚。

1939年○转至伯克利加州大学，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，内容是关于组织机构如何决策的研究。这一论文成为其代表作《管理行为》的雏形。

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，其间还担任过该系的系主任。

1943年○经其母校芝加哥大学进行评审与答辩后，被授予政治学博士学位。

1949年○在卡内基—梅隆大学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。

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，，讨论如何用计算机模拟人的智能，并根据麦卡锡的建议，正式把这一学科领域命名为“人工智能”。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被公认为是人工智能的奠基人，被称为“人工智能之父”。

1957年○西蒙与别人合作开发了IPL语言(1nformation 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。

1958年○荣获美国心理学会杰出贡献奖。

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。

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。

1968年○被任命为总统科学顾问委员会委员。

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)。

20世纪60年代末70年代初○西蒙提出“决策模式理论”这一核心概念，为当前受到极大重视的决策支持系统DSS(Decision Support System)奠定了理论基础。

1970年○在研究自然语言理解的过程中，西蒙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，并取得很大成功。

1972年7月○作为美国计算机科学家代表团成员之一第一次到中国访问。之后又9次来华访问。

1975年○他和艾伦·纽厄尔因为在人工智能、人类心里识别和列表处理等方面进行的基础研究，荣获计算机科学最高奖——图灵奖。

1976年○西蒙和纽厄尔给“物理符号系统” 下了定义，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。这也是两人在人工智能中做出的最基本的贡献。

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，证明了西蒙曾多次强调的论点即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。

1978年○由于西蒙对“经济组织内的决策过程进行的开创性的研究”，荣获诺贝尔经济学奖。

1980年○中国天津大学聘任西蒙为该校名誉教授，并派出一些学者在西蒙指导下进行短期记忆方面的研究。

1985年○中国科学院心理研究所授予西蒙教授名誉研究员称号。

1986年○因其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)。

1995年○在国际人工智能会议上被授予终身荣誉奖。

2001年2月9日○西蒙去世，享年85岁。

西蒙的决策理论

资料背景

大师思想，实践源泉。从创刊伊始，《管理学家》杂志每期深入介绍一位管理大师的思想和实践，迄今已六十余位。读懂大师，读懂管理。更多系列文章请持续参阅《管理学家》为您呈送的“思想史”栏目。

决策基础

西蒙决策理论的核心概念和根本前提是“有限理性”。对此，西蒙的研究中有一个著名的“蚂蚁”比喻：一只蚂蚁在海边布满大大小小石块的沙滩上爬行，蚂蚁爬行所留下的曲曲折折的轨迹，绝不表示蚂蚁认知能力的复杂性，而只表示着海岸的复杂性。当我们把人当作一个行为系统来看的时候，人和蚂蚁一样，其认知能力是极其单纯的。蚂蚁在海边爬行，它虽然能感知蚁巢的大致方向，但它既不能预知途中可能出现的障碍物，其视野也是很有限的。由于这种认知能力的局限性，所以每当蚂蚁遇到一块石头或什么别的障碍时，就不得不改变前进的方向。蚂蚁行为看起来的复杂性，是由于海岸的复杂性引起的。同样，人们在决策中就有点像这种海边的蚂蚁，只能根据有限信息和局部情况，依照不那么全面的主观判断来进行决策。此外，人们的技能、学识、价值观等因素也会影响到能否进行正确的决策。可以说，管理者拥有“知识”的程度，决定着他决策和行动的合理性和满意化的程度。同理，西蒙对待科学研究也是这种态度。在1978年获诺贝尔经济学奖的演讲中，西蒙曾说：“在经验科学中，我们只想逼近真理，我们不幻想我们能找到一个单一的公式，或者甚至一个相当复杂的公式，能掌握全部真理，并且不包含其他东西。我们安心于一种逐步逼近的战略。”

决策要素

西蒙的决策理论吸收了不少巴纳德的思想和观点，但与巴纳德在决策的前提设定上却有着根本的区别。西蒙认为所谓的决策要素可分为事实要素和价值要素。事实要素是对环境及环境的作用方式的某种描述（信息）。价值要素是关于管理者对某种事物喜好的表示，表明对该事物的某种判断。西蒙的一个创造性贡献，就是对这两种要素进行了方法论的阐释。在他眼里，价值要素和事实要素的区分相当于目的和手段的区分。因而，价值要素和事实要素是可以转化的，而且随着时间的推移肯定会转化。行为目的的确定，属于价值判断的范畴；为实现目的采取什么办法最有效，则属于事实判断范畴。西蒙曾多次强调：“不应把决策本身看成不可分解的单位”，而应“视为由前提推出结论的过程”。决策是一种“链式”反应的过程，人们的行为目的总是逐步实现的，在决策的每一步骤中以及在多个决策组成的复杂决策中，上一步骤或者上一决策所要达到的目的，反过来又是实现下一步骤或下一决策的手段。因此，在决策过程中，初始阶段以事实判断为主，随着这一过程向最终目的逼近，从决策的整体过程来看，事实判断所占的比重越小，价值判断所占的比重越大。这种“手段-目的”分析框架，克服了以往的两分法（如行政学中的政治与行政两分法，经济学中的公平和效率两分法等等，归根到底就是方法论中的价值理性和工具理性两分法）的对立状态，用二者的转化把它们统一起来，从而跳出了此前管理学中追求“价值中立”的偏失，为道德因素在管理学中的地位提供了理论依据。

决策类型

西蒙认为，决策可以分为规范性决策和非规范性决策两类（国内的书籍往往称为程序性决策和非程序性决策，这种称呼，容易同西蒙提出的决策过程四步程序相混淆）。所谓规范性决策，就是那些带有常规性、反复性的例行决策，这种决策可以制定出一套例行程序来处理，如为普通顾客的订货单标价，办公用品的订购，生病职工的工资安排等等。所谓非规范性决策，则是指那些过去未曾发生过，一次性的决策。这种决策往往需要花费较多的时间和较大的成本，如开办一个新公司，研制某种新产品，确定某种新战略等等。但是这两类决策很难绝对区分清楚。如果某一决策从来没有出现过，当它首次出现时肯定属于非规范性决策，但当随后多次重复出现，它就变成了规范性决策。西蒙在早期研究中，重点在于非规范性决策，随着后来的研究扩展，他对规范性决策也有了更深入的认识。在西蒙的后期著作中，他特意区分了“刻意理性”和“习惯理性”，非规范性决策要求刻意理性，而规范性决策体现习惯理性。对于决策来说，习惯理性的形成至关重要。“因为习惯和常规不仅能有效地达到目的，而且还可以节省稀有和昂贵的决策时间和注意力。”所以，组织的活动在很大比例上是按常规进行的，常规本身就是一种“一劳永逸”式的决策。从决策成本的角度看，规范性具有不可忽视的意义。同时，当决策行为变成常规以后，管理者又必须用刻意理性来拷问常规，对常规产生质疑，进行审查和周期性修正。这种拷问和修正，又是以非程序性决策来完善规范的过程，即决策（常规性）中的决策（非常规性）融合的过程。西蒙的这一理论，跳出了规范性决策和非规范性决策孰轻孰重的争论，克服了非此即彼的偏向。它的贡献，实际上是对决策研究范式的完善和补充。

回观和前瞻

在西蒙以前，古典经济学理论的基本命题是完全理性与最优化原则。西蒙的决策理论，纠正了此前理性选择设计的完美性偏差，从而拉近了理性选择预设条件与现实生活理性局限之间的距离。瑞典皇家科学院也认为：西蒙对组织内决策的观察和研究，看起来似乎比不上古典利润最大化理论那么优美，但是却提供了对某些管理领域的理解和预测更可行的方法。也就是说，西蒙不是追求理论的更加漂亮，而是追求理论的更加适用。

然而，西蒙只是作为一位管理学者看待决策的有限理性，没有过多考虑政治因素在决策尤其是公共决策中的重要程度。或者说，西蒙没有对决策进行“公”与“私”的区分，他追求的是决策的通用模式而不是特殊模式。因而，西蒙对非理性没有引起足够的注意。非理性不同于有限理性，但却是影响决策的一个重要因素，尤其是公共决策或政治决策中，非理性的作用更加明显。公共行政学领域的代表人物之一林德布鲁姆进一步指出，政策制定不是取得可用理性标准来判断的解决方案，而是达成某种和解、调停和协议，并在此基础上提出了渐进决策理论。这样，决策理论的研究，就有可能把非理性因素纳入视野。或许，政治学、文化学甚至哲学等领域中的非理性研究，尤其是尼采和叔本华式的意志论，有可能对西蒙式的理性模式形成新的挑战。

组织生理学和组织解剖学

组织生理学

西蒙研究组织的视角之一是“组织生理学”。所谓组织生理学，主要体现在组织对每个成员决策的影响过程中，这就是决策前提。 西蒙认为，组织的实质是一个决策过程。组织行为是由各种决策过程构成的一个错综复杂的网络，是组织全部成员参与的信息加工、传递、控制的系统。一个管理者不仅要对一些重要的、广泛的涉及到组织工作的事项进行决策，他还要建立、维持并适时调整组织结构。组织的实质是一个过程，是一个“不稳定的思想状态”，是一个随着组织目标、人员、环境等内外条件的变化而变化的动态体系。特别是在现代社会，不同类型、不同时期的组织，有不同的工作内容、不同的工作重点和不同的组织目标，组织的结构也应该随着组织工作内容和组织目标的变化而作相应的调整。这种变化涉及诸多方面，包括与组织的新任务或当前工作重点相适应的组织权责重新调整上，人员及岗位的重新配置上，甚至还有部门和人员的存留上。这样才能产生合适的组织结构。西蒙认为，这一过程是环境通过人的思想对组织产生的影响，人们对问题不断深入地认识，认识不断地连续重组，都会落脚于组织的结构要素变化中，落脚于组织结构的动态调整和循环中。 在论证组织目标的意义时，西蒙从反方向论证了组织目标与组织结构之间的关系。如果不改变目标，组织结构的改组一般不能提高效率。当我们变革组织时，也就同时改变了要执行的具体任务和要达到的具体目标，进而改变了组织文化。同理，我们改变组织目标时，也就改变了组织内的资源分配结果和各个标的的优先顺序，进而改变了组织结构。 另外，西蒙还特别强调人员素质对组织结构的影响。组织问题不可避免地要与人员招募问题交织在一起。各级雇员的素质和能力，会直接决定组织能否有效运作的机制。如果工作人员技能熟练或业务精通，就可以授予这些人相当大的自由裁量权，而伴以少量的、适当的、关键性的监督。反之，则需要非常严格的督促，大量的指导，甚至设置本来无必要的管理岗位。所以，西蒙强调，组织调整问题不能仅仅着眼于组织本身，而要同雇员的实际情况结合起来。组织结构是一个变量，人员配备情况是另一个变量，二者互相影响对方。 受卡尔纳普的科学哲学思想影响。西蒙认为社会科学与自然科学拥有相同的方法论，任何科学理论的推理，都必须在逻辑上是严密的，而且在经验上是可检验的。因而，西蒙试图从方法论的角度探讨“管理科学的逻辑构造”。管理理论的研究重点，要从经验性的“管理原则”，转移到逻辑性的管理原则适用条件上。这样一来，管理理论的立足点就成为如何从各种备选方案中选择出最能实现组织目标的那个方案，进而会要求提高决策的理性。因此，管理的任务就是设计或调整出一种组织环境，使决策能够最大限度发挥出理性。 如何衡量组织设计或组织运作是否成功，西蒙从有限理性出发，倡导逐步逼近法。管理者也是普通人，并没有神仙般的洞察力和预见力，不可能一下子就确定组织是否“有效运作”，惟一有效的评价程序，就是根据可观察到的效果进行比较。无论是方案设计还是实际运作，只能不断地检验、调整，再检验、再调整，这样才能逐渐逼近完善。

组织解剖学

西蒙研究组织的另一个视角就是“组织解剖学”。这里所说的“解剖”，主要针对决策职能的分布和分配，尤其是与决策相关的权力分配。 在组织中，下属的决策应该与上级为他提供的决策前提保持一致，但这并不否定下属有自由裁量权。换句话说，上级和下属在保持目标、方向一致的前提下，都具有决策职能。在决策中集权是否一定就好，或者分权是否就肯定优于集权，这些问题都是没有绝对答案的，一切都以条件而转移。

西蒙认为，如果要对工作进行专业化分工，就一定要引入一些程序来保证组织成员之间的协调，而最有效的协调程序就是决策的集中化。另外，决策的专业化和集中化，能够保证专业知识的运用和职责的履行。所以，有些管理学书籍往往强调西蒙的集权主张。但是，西蒙还指出，上级最好不要直接干涉下属的自由裁量权，职能监督往往适宜于采取建议方式而不是权威方式。这样看来，西蒙似乎又偏向于分权主张。其实，二者都有偏颇，西蒙在这一问题上，对决策集中化和决策分权化都有论述，天平向哪一边倾斜，需要依据对组织的剖析来确定。具体来说，应当考虑以下因素：

①组织成员能力的高低，是分权程度的一个决定因素。下属能力越高，分权的可能性越大，反之，分权的可能性就会趋近于零。

②集权的长期后果是将全部决策职能集中在上级，让自己的工作量加倍，下属却成了多余的人。有限能力的个人面对几乎无限的工作，决策质量当然下降。尤其是一旦决策者变动，因为组织内没有可替代他的人，短期内这个组织就会混乱不堪。或者因为前后决策者的差异，组织目标、结构和活动内容就会发生巨大变化。

③只考虑决策的准确度远远不够，还必须重视决策成本。上级比下属更加训练有素，上级的薪酬一般比下属高，所以他的时间也必须用在比较重要的组织工作上。上级如果陷入琐碎事务，就必须牺牲原来可用于制定更重要决策的时间，增大决策代价。决策权向上层集中，会将新的货币成本和时间成本引入决策过程。中央决策具有准确性优势，但必须与决策过程成本和决策沟通成本相平衡。

④上级不一定比下属制定的决策更好。那种假定只要给出充足的时间，上级就能制定出比下属更准确的决策是一种有条件的假定，只有在上级和下属获得决策所需的信息同样容易的条件下，这个假设才能成立。然而现实是下属可以直接获得“事实情况”，但要准确无误地传达给上级，由于等级链和信息悖论的存在，往往很困难，管理高层无法接触到底层掌握的第一手资料的事情屡见不鲜。这恰好验证了谁掌握信息谁就具有自主权的论断。

⑤人际关系的协调效能，绝对无法和人类神经系统的协调效能相提并论。西蒙认为，运用专业化手段来提高效率，只有在专业化的各部分之间不需要协调，或者人际关系的协调技巧可以实现分工后的协调才能做到。如果两个条件都不满足，我们就必须放弃专业化分工，继续使用人脑来协调。集权化的本质，是用人际协调来代替人类神经系统的协调。让人类的大脑来协调，意味着各级工作人员自主地决定自己的事情。分权的天然合理性，就在于人脑的协调能力相对于人际协调能力的优势。

西蒙的组织生理学和组织解剖学，给研究组织理论提供了全新的视角，对解决组织与管理中的许多困难问题具有启发意义。例如，企业或政府的机构功能和结构关系如何处理？上下机构的对接问题如何安排？人员与组织的关系怎样协调？权力的集散怎样把握？等等，都可能从这种研究中得出新的认识。

西蒙和人工智能

20世纪50年代以后，西蒙的研究方向发生了重大转移，逐渐转向了认知心理学和人工智能领域。西蒙认为，社会科学缺乏像自然科学一样的科学性，社会科学需要借鉴自然科学严格和精确的研究方法，才能成为真正意义上的科学。同时，在西蒙看来，经济学、管理学、心理学等学科所研究的课题，实际上都是“人的决策过程和问题求解过程”。要想真正理解组织内的决策过程，就必须对人及其思维过程有更深刻的了解。因此，借助于计算机技术的发展，西蒙与同事纽厄尔等人一起开始尝试用计算机来模拟人的行为，从而创建了认知心理学和人工智能研究新领域。西蒙认为，人的思维过程和计算机运行过程存在着一致性，都是对符号的系列加工，因此，可以用计算机来模拟人脑的工作。他甚至大胆地预言，人脑能做的事，计算机同样也可以完成。“初级知觉和记忆程序（EPAM）”和“通用问题求解系统（GPS）”等人工智能软件的问世，部分证实了西蒙的预言。

目前人工智能的主要学派有下列三家：①符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限理性原理。这一学派认为人工智能源于数理逻辑。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流学派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。②联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下了坚实的基础。③行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。他们对人工智能发展历史具有不同的看法，这一学派认为人工智能源于控制论。

西蒙在人工智能中做出的最基本贡献，是他提出了“物理符号系统假说”PSSH(Physical Symbol System Hypothesis)。在这一意义上，他是符号主义学派的创始人和代表人物之一。他的基本观点是：知识的基本元素是符号，智能的基础依赖于知识，研究方法则是用计算机软件和心理学方法进行宏观上的人脑功能的模拟。符号主义的主要依据是两个基本原理：①物理符号系统假设原理。②由西蒙提出的有限合理性原理。这一学说鼓励着人们对人工智能进行全面的探索。西蒙认为，任何一个物理符号系统如果是有智能的，则肯定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六种操作。反之，能执行这六种操作的任何系统，也就一定能够表现出智能。根据这个假设，我们可以推出以下结论：人是具有智能的，因此人是一个物理符号系统；计算机是一个物理符号系统，因此它必具有智能；计算机能模拟人，或者说能模拟人的大脑功能。

1956年，西蒙、纽厄尔和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(1ogic Theorist) ,从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。在卡内基-梅隆大学的计算机实验室，西蒙和纽厄尔从分析人类解答数学题的技巧入手，让一些人对各种数学题作周密的思考，要求他们不仅写出求解的答案，而且要说出自己推理的方法和步骤。通过对实例的大量观察，西蒙和纽厄尔广泛收集了人类求解一般性问题的各种方案。他们发现，人们求解数学题时，通常采用试凑的办法。试凑时并不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索的范围。人类证明数学定理也有类似的思维规律，通过把一个复杂问题分解成几个简单的子问题，以及利用已知常量代入未知变量等方法，用已知的公理、定理或解题规则进行试探性推理，直到所有的子问题最终都变成已知的，然后根据记忆中的公理和已被证明的定理，运用代入法、替换法来解决子问题，最终解决整个问题。人类求证数学定理同样也是一种启发式搜索，与电脑下棋的原理有异曲同工之妙。在这一基础上，他们利用“逻辑理论家”程序向数学定理发起挑战，建立了机器证明数学定理的启发式搜索法，并用计算机证明了罗素、怀特海的数学名著《数学原理》一书第二章52个定理中的38个定理（1963年，经过改进的“逻辑理论家”程序在一部更大的电脑上，最终完成了第二章全部52条数学定理的证明）。

基于这一成功，西蒙和纽厄尔把“逻辑理论家”程序扩充到了人类求解一般问题的过程，设想用机器模拟具有普遍意义的人类思维活动。“逻辑理论家”受到了人们的高度评价，认为它是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正意义上的成果，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。在开发“逻辑理论家”程序的过程中，西蒙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 (Information Processing Language)。在人工智能的历史上，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。其基本元素是符号，并首次引进表处理方法。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，等待被调用，在调用时从被挂起的地方开始。早期的很多人工智能程序都是用表处理语言编制而成的。表处理语言本身也因此经历了一个发展与完善的过程，其最后一个版本IPLⅤ可以处理树形结构的表。

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，讨论如何用计算机模拟人的行为，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)。会议的召开标志着人工智能这一学科正式诞生。赫伯特·西蒙指出，人工智能的研究是学会怎样编制计算机程序来完成人类机智的行为。西蒙带到会议上去的“逻辑理论家”是当时惟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。他们四人于1960年组成了第一个人工智能研究小组，有力地推动了人工智能的发展。

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能解答11种类型不同问题的“通用问题求解系统”GPS(General Problem Solver)。这一求解系统的基本原理，是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。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来实现。1976～1983年间，西蒙和兰利(Pat W．Langley)、布拉茨霍夫(Gary L．Bradshaw)合作，设计了有六个版本的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。从而开拓出人工智能中“问题求解”的一大领域。

西蒙转向计算机技术后，就一直研究计算机下棋问题。1966年，西蒙、纽厄尔和贝洛尔(Baylor)合作，开发了最早的下棋程序MATER。1997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，81岁的西蒙还和俄亥俄州立大学的人工智能专家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，对此事进行了评论，指出一个运行于计算机上的国际象棋程序拥有2600分等级分，相当于白俄罗斯国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的级别水平。

西蒙在人工智能方面的另一大贡献，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。在知识表示方法中，语义网络(semantic network)是—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年代后期提出来的，作为人类联想记忆的一个显示心理学模型。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。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，不仅开了“智能大厦”(intelligent building)的先河，还成为智能CAD即ICAD研究的开端。

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。在不确定条件下的决策模型除了贝叶斯模型外，另一个比较重要的理论模型是采用Von Neumann-Morgenstern效用函数的期望值最大模型。西蒙在《人的模型》一书中形成了电子计算机能模拟人的思维的思想，开始了人工智能的系列研究。针对效用函数的期望值最大模型，西蒙提出了有限合理性模型。有限合理性模型的基本思想是：首先，所有的决策者涉及到的是一个有限的范围；其次，我们不能对将来给出一个概率值，但最好有一个关于将来事件的大致概念；第三，如果后者不以前者为转移的话，我们在一个领域中的愿望可能与在另一个领域中的愿望完全不同；最后，我们更注重搜集信息而不是分析需求，在收集信息后，最通常的抉择是基于直觉。基于西蒙关于决策模式的理论，凯恩(P. G. Keen)提出了一种设计方法，称为“自适应法”(self-adaptive method)，把决策支持系统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；在中期运行中，系统能通过修改其功能和活动而学会适应；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”。这些研究，使计算机技术与管理决策紧密连接起来。