निर्णय सिद्धांतकार जिसने एआई की सह-स्थापना की: कैसे हर्बर्ट साइमन की क्रिसमस थिंकिंग मशीन ने सब कुछ बदल दिया

जनवरी 1956। कार्नेगी प्रौद्योगिकी संस्थान। एक 39 वर्षीय प्रोफेसर — जो प्रशिक्षण में राजनीतिक वैज्ञानिक हैं, पहले से ही अर्थशास्त्रियों के बीच प्रसिद्ध हैं क्योंकि उन्होंने तर्क किया कि कोई भी कुछ भी अनुकूलित नहीं करता — अपने गणितीय मॉडलिंग कक्षा की शुरुआत एक वाक्य से करते हैं जिसका सच होना कोई मतलब नहीं रखता: क्रिसमस के दौरान, अल न्यूवेल और मैंने एक सोचने वाली मशीन का आविष्कार किया।

यह मशीन मुश्किल से एक मशीन के रूप में मौजूद थी। छुट्टियों के दौरान, साइमन, एलेन न्यूवेल और प्रोग्रामर क्लिफ शॉ ने लॉजिक थ्योरिस्ट पर काम किया - और इससे पहले कि यह कभी किसी कंप्यूटर पर चले, उन्होंने इसे हाथ से अनुकरण किया: कार्यक्रम की उप-प्रक्रियाएँ 3×5 इंडेक्स कार्ड पर लिखी गईं, जिन्हें साइमन के परिवार और छात्रों को सौंपा गया, प्रत्येक मानव एक घटक के नियमों को लागू कर रहा था। एक सोचने वाली मशीन, पहले लोगों पर चलाई गई। उस गर्मी तक यह हार्डवेयर पर चलने लगी और इसे डार्टमाउथ कार्यशाला में प्रस्तुत किया गया - वह बैठक जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उसका नाम दिया।

यह कहानी आमतौर पर कंप्यूटिंग इतिहास के तहत दर्ज की जाती है। यह निर्णय विज्ञान का भी हिस्सा है — क्योंकि लॉजिक थ्योरिस्ट एक तेज़ कैलकुलेटर नहीं था। यह साइमन का सीमित तर्कशक्ति का सिद्धांत था जो कोड में लागू किया गया था: यदि मानव बुद्धिमत्ता शॉर्टकट और चयनात्मक खोज के माध्यम से काम करती है बजाय exhaustive गणना के, तो एक मशीन जो शॉर्टकट और चयनात्मक खोज का उपयोग करती है, वह भी बुद्धिमान हो सकती है। साइमन द्वारा एआई में बनाया गया सब कुछ उसी एक कदम से निकलता है।

वह रिज़्यूमे जो नहीं होना चाहिए

हर्बर्ट एलेक्ज़ेंडर साइमन (1916–2001) ने राजनीतिक विज्ञान में पीएचडी की (शिकागो, 1943), प्रशासनिक व्यवहार (1947) पर लिखा कि संगठन वास्तव में कैसे निर्णय लेते हैं, और अर्थशास्त्र, मनोविज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान और विज्ञान के दर्शन में काम करते हुए कार्नेगी मेलॉन में पांच दशक बिताए। पुरस्कार इसकी विविधता को दर्शाते हैं: 1975 एसीएम ट्यूरिंग पुरस्कार एलेन न्यूवेल के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानव संज्ञान के मनोविज्ञान में मौलिक योगदान के लिए; 1978 नोबेल मेमोरियल पुरस्कार अर्थशास्त्र में, आर्थिक संगठनों में निर्णय लेने पर अग्रणी शोध के लिए; 1986 यू.एस. नेशनल मेडल ऑफ़ साइंस। वह ट्यूरिंग और नोबेल दोनों पुरस्कार प्राप्त करने वाले केवल कुछ लोगों में से एक बने रहे — जिसके लिए उन्होंने एक ही शोध कार्यक्रम पर जोर दिया।

वह कार्यक्रम: बुद्धिमत्ता को समझें जैसे कि यह वास्तव में काम करती है — लोगों में, संगठनों में, मशीनों में — जानकारी, गणना और समय की वास्तविक सीमाओं के तहत। सिद्धांत का आधा हिस्सा पूरी तरह से तर्कसंगत आर्थिक व्यक्ति को सेवानिवृत्त कर दिया। इंजीनियरिंग का आधा हिस्सा अगला स्पष्ट प्रश्न पूछता है: यदि बुद्धिमत्ता सीमित खोज है, तो क्या हम इसे बना सकते हैं?

लॉजिक थ्योरिस्ट: शॉर्टकट द्वारा प्रमाण

लॉजिक थ्योरिस्ट ने व्हाइटहेड और रसेल के प्रिंसिपिया मैथेमैटिका के प्रमेयों पर हमला किया — औपचारिक तर्क का प्रारंभिक सदी का स्मारक — और अध्याय दो में पहले 52 में से 38 को साबित किया। विधि संदेश थी: हर व्युत्पत्ति के माध्यम से पीसने के बजाय (जिसका युग का हार्डवेयर सामना नहीं कर सकता था), इसने संभावित रास्तों का चयन करने के लिए ह्यूरिस्टिक्स का उपयोग किया, लक्ष्यों से पीछे की ओर काम किया, और जब इसके पास एक मान्य प्रमाण था, तब रुक गया, न कि सबसे अच्छे प्रमाण के लिए। ह्यूरिस्टिक खोज और संतोषजनकता — साइमन का निर्णय विज्ञान, मशीन की गति पर चल रहा है।

सिद्धांत 2.85 के लिए एक ऐसा प्रमाण मिला जो मूल से अधिक सुंदर था। बर्ट्रेंड रसेल, जो तब अपने अस्सी के दशक में थे, ने जब साइमन ने उन्हें इसके बारे में लिखा तो खुशी से प्रतिक्रिया दी। जर्नल ऑफ सिम्बोलिक लॉजिक को आकर्षित करना कठिन था: इसने परिणाम को प्रकाशित करने से इनकार कर दिया, यह निर्णय लेते हुए कि एक मौलिक सिद्धांत का नया प्रमाण प्रकाशन के योग्य नहीं है — स्पष्ट रूप से इस विवरण को बिना दर्ज किए कि लेखकों में से एक एक कंप्यूटर प्रोग्राम था।

सामान्य समस्या समाधानकर्ता: विषय सामग्री के बिना रणनीति

उत्तराधिकारी कार्यक्रम उसी दिशा में अधिक महत्वाकांक्षी था जिसकी आप प्रशासनिक व्यवहार के लेखक से अपेक्षा करेंगे। जनरल प्रॉब्लम सॉल्वर — पहला संस्करण 1957 में चल रहा था, रिपोर्ट 1959 में न्यूवेल, शॉ और साइमन द्वारा प्रकाशित हुई — ने उपाय-लक्ष्य विश्लेषण पेश किया: वर्तमान स्थिति और लक्ष्य स्थिति के बीच के अंतर को मापें, एक ऑपरेटर खोजें जो उस अंतर को कम करता है, इसे लागू करें, दोहराएं। गैप-क्लोजिंग द्वारा नेविगेशन।

GPS की असली नवाचार वास्तुकला में थी: इसने समस्या-समाधान रणनीति को समस्या की सामग्री से अलग कर दिया। वही इंजन पहेलियों, प्रमाणों या योजनाओं पर हमला कर सकता था, यदि राज्यों और ऑपरेटरों का विवरण दिया जाए। यह विभाजन — सामान्य विधि, प्लग करने योग्य डोमेन — एआई का एक संस्थापक डिज़ाइन सिद्धांत बन गया, और साधन-उद्देश्य विश्लेषण अभी भी आधुनिक योजना प्रणालियों के भीतर पहचानने योग्य है।

बड़ा दावा: प्रतीक और खोज

1976 में अपने ट्यूरिंग पुरस्कार व्याख्यान, "कंप्यूटर विज्ञान के रूप में अनुभवजन्य जांच", न्यूवेल और साइमन ने इस क्षेत्र के दो दशकों के काम को सबसे प्रसिद्ध परिकल्पना में संक्षिप्त किया: एक भौतिक प्रतीक प्रणाली के पास सामान्य बुद्धिमान क्रिया के लिए आवश्यक और पर्याप्त साधन हैं। मन प्रतीकों को संचालित करता है; कंप्यूटर प्रतीकों को संचालित करते हैं; इसलिए, उचित रूप से प्रोग्राम किए जाने पर, कंप्यूटर बुद्धिमानी से कार्य कर सकते हैं — और प्रतीक संचालन के अलावा कुछ भी आवश्यक नहीं है। यह अब जो प्रतीकात्मक एआई, या GOFAI के रूप में जाना जाता है, का चार्टर बन गया।

उन्होंने तारीखों के साथ भविष्यवाणियाँ भी कीं, और तारीखें गलत थीं। अपने 1958 के ऑपरेशंस रिसर्च पेपर में, साइमन और न्यूएल ने भविष्यवाणी की थी कि दस वर्षों के भीतर एक डिजिटल कंप्यूटर दुनिया का शतरंज चैंपियन होगा, जब तक कि नियम इसे प्रतियोगिता से बाहर न करें। 1997 में दुनिया का चैंपियन एक कंप्यूटर के हाथों गिर गया — भविष्यवाणी के 39 साल बाद, दस नहीं। यह ध्यान देने योग्य है कि यह किस प्रकार की गलती है: तंत्र (एक ऐसे स्थान पर ह्यूरिस्टिक खोज जिसे कोई मशीन समाप्त नहीं कर सकती) बिल्कुल सही था; समयरेखा एक पीढ़ी से गलत थी। दोनों तथ्य रिकॉर्ड में शामिल हैं।

क्या डीप लर्निंग ने साइमन को गलत साबित नहीं किया?

यहाँ एक आपत्ति है जो 2026 का पाठक लेकर आता है: आधुनिक एआई प्रतीकात्मक नहीं है। न्यूरल नेटवर्क डेटा से पैटर्न सीखते हैं; कोई भी ह्यूरेस्टिक्स को हाथ से नहीं लिखता; और रिचर्ड सटन का प्रभावशाली 2019 का निबंध "द बिटर लेसन" साइमोन के पूरे दृष्टिकोण के खिलाफ एक निर्णय की तरह पढ़ता है - एआई के सत्तर वर्षों का इतिहास यह दिखाता है कि सामान्य तरीके जो कंप्यूटेशन के साथ स्केल करते हैं, मानव-निर्मित डोमेन ज्ञान पर आधारित प्रणालियों को मात देते हैं।

आपत्ति आंशिक रूप से लागू होती है। मजबूत प्रतीकात्मक दावा जीवित नहीं रहा: यह स्पष्ट हुआ कि पर्याप्त प्रतीक नहीं थे, और 1970 और 80 के दशक के हाथ से निर्मित ज्ञान कार्यक्रम ठीक उसी तरह स्थिर हो गए जैसे सटन ने वर्णित किया। साइमन का ईमानदार खाता इसे स्पष्ट रूप से कहता है। लेकिन द बिटर लेसन के अपने निष्कर्ष को पढ़ें: वे दो विधि परिवार जो स्केल करते हैं, वे हैं खोज और सीखना। ह्यूरिस्टिक खोज साइमन और न्यूएल का क्षेत्र में योगदान है, जो आज खेल-ट्री खोज से लेकर वर्तमान एआई सिस्टम के जानबूझकर तर्क चक्रों तक जीवित है। और गहरे नेटवर्क जो करते हैं — विशाल अनुभव से संचित पैटर्नों को पहचानना — साइमन की विशेषज्ञता की परिभाषा के बेहद करीब है। रिइन्फोर्समेंट लर्निंग, जिसके संस्थापकों एंड्रयू बार्टो और रिचर्ड सटन को 2024 ट्यूरिंग पुरस्कार (मार्च 2025 में घोषित) मिला, गणनात्मक सीमाओं के तहत चयनात्मक परीक्षण-और-त्रुटि खोज है — एक शोध कार्यक्रम जिसे साइमन ने रिश्तेदार के रूप में पहचाना होता।

तो स्कोरकार्ड विभाजित है, और यह विभाजन शिक्षाप्रद है: जिस वास्तुकला पर उसने दांव लगाया वह हार गई; इसके नीचे की बुद्धिमत्ता का सिद्धांत जीत गया। मशीनें थकावट से गणना करके बुद्धिमान नहीं बनीं। वे सीमित, ह्यूरिस्टिक, पहचान-प्रेरित खोज द्वारा बुद्धिमान बनीं — जो कि साइमोन ने अपने करियर पर दांव लगाया। हालिया काम दूसरी तरफ से चक्र को पूरा करता है: 2025 के अध्ययन बड़े भाषा मॉडलों में सीमित तर्कशीलता को प्रदर्शित करते हैं, जो मानव-समान तरीकों में खेल-थ्योरी के इष्टतमता से भटकते हैं, जबकि संतोषजनकता को मॉडल संरेखण में आकांक्षा-स्तर की सीमाओं के रूप में इंजीनियर किया गया है।

साइमन के फिंगरप्रिंट्स आधुनिक एआई पर

समयरेखा: एक बहु-प्रतिभाशाली का जीवन

साइमन से एआई दशक में क्या लेना है

बाउंडेड मशीनों के साथ निर्माण करने वाले या उनके साथ निर्णय लेने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए चार कार्यशील सिद्धांत:

जहाँ Argumentree फिट होता है

साइमन ने मानव और मशीन बुद्धिमत्ता को एक विषय के रूप में देखा: सीमित एजेंट जो प्रतिबंधों के तहत खोज कर रहे हैं। आर्गुमेंट्री इसी premise पर आधारित है। मानव तर्क और एआई-निकाले गए तर्क एक निरीक्षणीय संरचना — पेड़ — में आते हैं, जहां तर्क स्पष्ट होता है, रेटिंग्स सबसे मजबूत बिंदुओं पर सीमित ध्यान केंद्रित करती हैं, और रिकॉर्ड संगठनात्मक स्मृति के रूप में बना रहता है।

उन टीमों के लिए जिनका एआई उपयोग ऑडिट करने योग्य होना चाहिए, बहन उत्पाद AIAgentree इसी विचार को मशीन तर्क तक बढ़ाता है - यह दर्शाते हुए कि एक एआई प्रणाली ने अपने निष्कर्ष पर कैसे पहुंचा, उस संरचना में जिसे साइमन ने देखने के लिए कहा होता।

लंबी शर्त

साइमन की शतरंज की घड़ी चार बार चल चुकी थी, प्रतीकात्मक वास्तुकला ने जगह दी, और जिस क्षेत्र की उन्होंने सह-स्थापना की, वह अब उन तरीकों पर चल रहा है जिन्हें उन्होंने नहीं बनाया। भविष्यवाणी के रूप में आंका जाए, तो एक मिश्रित रिकॉर्ड। विज्ञान के रूप में आंका जाए, तो कुछ दुर्लभ: मुख्य दावा — कि बुद्धिमत्ता, जहाँ भी होती है, पहचान द्वारा मार्गदर्शित सीमित खोज है — ने इसे परखने के लिए उपयोग की गई हर वास्तुकला को पार कर लिया है, जिसमें उनकी अपनी भी शामिल है।

इसीलिए कक्षा का वाक्य अब भी सत्तर साल बाद प्रभाव डालता है। वह किसी उपकरण की घोषणा नहीं कर रहा था। वह यह घोषणा कर रहा था कि सोच एक इंजीनियरिंग विषय बन गई है — मनों के लिए, संगठनों के लिए, और अब मशीनों के लिए।