Nhà lý thuyết quyết định đã đồng sáng lập AI: Cách mà Máy Tính Nghĩ Giáng Sinh của Herbert Simon đã thay đổi mọi thứ

Tháng 1 năm 1956. Viện Công nghệ Carnegie. Một giáo sư 39 tuổi — một nhà khoa học chính trị theo đào tạo, đã nổi tiếng trong giới kinh tế học vì lập luận rằng không ai tối ưu hóa bất cứ điều gì — mở lớp mô hình toán học của mình bằng một câu nói không nên là sự thật: Trong dịp Giáng sinh, Al Newell và tôi đã phát minh ra một cỗ máy suy nghĩ.

Cỗ máy hầu như không tồn tại như một cỗ máy. Trong kỳ nghỉ lễ, Simon, Allen Newell và lập trình viên Cliff Shaw đã phát triển Logic Theorist — và trước khi nó chạy trên máy tính, họ đã mô phỏng bằng tay: các tiểu trình của chương trình được viết trên các thẻ chỉ mục 3×5, được phát cho gia đình và sinh viên của Simon, mỗi người thực hiện một quy tắc của một thành phần. Một cỗ máy suy nghĩ, lần đầu tiên chạy trên con người. Đến mùa hè đó, nó đã chạy trên phần cứng và được trình bày tại hội thảo Dartmouth — cuộc họp đã đặt tên cho trí tuệ nhân tạo.

Câu chuyện thường được xếp vào lịch sử máy tính. Nó cũng thuộc về khoa học quyết định — vì Logic Theorist không phải là một máy tính nhanh hơn. Đó là lý thuyết về tính hợp lý có giới hạn của Simon được triển khai trong mã: nếu trí thông minh của con người hoạt động thông qua các lối tắt và tìm kiếm chọn lọc thay vì tính toán toàn diện, thì một cỗ máy sử dụng lối tắt và tìm kiếm chọn lọc cũng có thể thông minh. Mọi thứ Simon xây dựng trong AI đều xuất phát từ một bước đi đó.

Bản Sơ Yếu Lý Lịch Không Nên Tồn Tại

Herbert Alexander Simon (1916–2001) đã nhận bằng tiến sĩ khoa học chính trị (Chicago, 1943), viết Hành vi Quản lý (1947) về cách mà các tổ chức thực sự quyết định, và đã dành năm thập kỷ tại Carnegie Mellon làm việc trong các lĩnh vực kinh tế, tâm lý học, khoa học máy tính và triết học khoa học. Các giải thưởng cho thấy sự đa dạng: Giải thưởng Turing ACM 1975 cùng với Allen Newell, vì những đóng góp cơ bản cho trí tuệ nhân tạo và tâm lý học nhận thức của con người; Giải thưởng Nobel Kinh tế 1978, vì nghiên cứu tiên phong về ra quyết định trong các tổ chức kinh tế; Huy chương Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ 1986. Ông vẫn là một trong số ít người từng nắm giữ cả Giải thưởng Turing và Giải Nobel — vì điều mà ông khẳng định là một chương trình nghiên cứu duy nhất.

Chương trình đó: hiểu trí tuệ như nó thực sự hoạt động — trong con người, trong tổ chức, trong máy móc — dưới những giới hạn thực tế về thông tin, tính toán và thời gian. Nửa lý thuyết đã loại bỏ con người kinh tế hoàn hảo lý trí. Nửa kỹ thuật đã đặt ra câu hỏi tiếp theo rõ ràng: nếu trí tuệ là tìm kiếm có giới hạn, chúng ta có thể xây dựng nó không?

Nhà lý luận logic: Chứng minh bằng cách tắt đường

Logic Theorist đã tấn công các định lý của Whitehead và Russell trong Principia Mathematica — công trình biểu tượng của logic hình thức đầu thế kỷ — và đã chứng minh 38 trong số 52 định lý đầu tiên trong chương hai. Phương pháp là thông điệp: thay vì nghiền ngẫm từng phép suy diễn (sức mạnh thô mà phần cứng của thời đại không thể chịu đựng nổi), nó đã sử dụng các phương pháp heuristics để chọn những con đường hứa hẹn, làm việc ngược lại từ các mục tiêu, và dừng lại khi có một chứng minh hợp lệ thay vì chứng minh tốt nhất. Tìm kiếm heuristics và thỏa mãn — khoa học quyết định của Simon, hoạt động với tốc độ máy móc.

Đối với Định lý 2.85, một bằng chứng tinh tế hơn so với bản gốc đã được tìm thấy. Bertrand Russell, khi đó đã ngoài tám mươi, đã phản ứng với niềm vui khi Simon viết cho ông về điều này. Tạp chí Journal of Symbolic Logic thì khó bị chinh phục hơn: nó từ chối công bố kết quả, cho rằng một bằng chứng mới của một định lý cơ bản không xứng đáng được công bố — dường như không nhận ra chi tiết rằng một trong những tác giả là một chương trình máy tính.

Người giải quyết vấn đề tổng quát: Chiến lược không cần chủ đề

Chương trình kế nhiệm tham vọng hơn đúng theo hướng mà bạn mong đợi từ tác giả của Hành vi Hành chính. Giải pháp Vấn đề Chung — phiên bản đầu tiên chạy vào năm 1957, báo cáo được công bố vào năm 1959 bởi Newell, Shaw và Simon — đã giới thiệu phân tích phương tiện-kết quả: đo lường sự khác biệt giữa trạng thái hiện tại và trạng thái mục tiêu, tìm một phép toán làm giảm sự khác biệt đó, áp dụng nó, lặp lại. Điều hướng bằng cách thu hẹp khoảng cách.

Đổi mới thực sự của GPS là kiến trúc: nó tách biệt chiến lược giải quyết vấn đề khỏi nội dung của vấn đề. Cùng một động cơ có thể giải quyết các câu đố, chứng minh hoặc kế hoạch, dựa trên một mô tả về các trạng thái và các phép toán. Sự tách biệt đó — phương pháp tổng quát, miền có thể cắm vào — đã trở thành một nguyên tắc thiết kế cơ bản của AI, và phân tích phương tiện-kết quả vẫn có thể nhận ra trong các hệ thống lập kế hoạch hiện đại.

Yêu cầu lớn: Biểu tượng và Tìm kiếm

Trong bài giảng nhận giải Turing năm 1976 của họ, Khoa học Máy tính như một Cuộc điều tra Thực nghiệm, Newell và Simon đã chắt lọc hai thập kỷ công việc thành giả thuyết nổi tiếng nhất của lĩnh vực này: một hệ thống biểu tượng vật lý có các phương tiện cần thiết và đủ cho hành động thông minh tổng quát. Tâm trí thao tác các biểu tượng; máy tính thao tác các biểu tượng; do đó, nếu được lập trình phù hợp, máy tính có thể hành động một cách thông minh — và không có gì ngoài thao tác biểu tượng là cần thiết. Điều này đã trở thành hiến chương của cái mà bây giờ được gọi là AI biểu tượng, hay GOFAI.

Họ cũng đã đưa ra những dự đoán kèm theo ngày tháng, và những ngày tháng đó đã sai. Trong bài báo Operations Research năm 1958, Simon và Newell dự đoán rằng trong vòng mười năm, một máy tính kỹ thuật số sẽ trở thành nhà vô địch cờ vua thế giới, trừ khi các quy tắc cấm nó tham gia thi đấu. Nhà vô địch thế giới đã thất bại trước một máy tính vào năm 1997 — 39 năm sau dự đoán, chứ không phải mười. Đáng lưu ý loại sai lầm đó: cơ chế (tìm kiếm heuristic trên một không gian mà không máy nào có thể khám phá hết) là hoàn toàn đúng; thời gian đã sai lệch một thế hệ. Cả hai sự thật đều thuộc về hồ sơ.

Liệu Học Sâu có chứng minh Simon sai không?

Đây là sự phản đối mà một độc giả năm 2026 đưa ra: AI hiện đại không phải là biểu tượng. Mạng nơ-ron học các mẫu từ dữ liệu; không ai viết tay các quy tắc; và bài tiểu luận có ảnh hưởng của Richard Sutton năm 2019, "Bài Học Đắng", giống như một bản án chống lại toàn bộ cách tiếp cận của Simon — bảy mươi năm lịch sử AI cho thấy rằng các phương pháp tổng quát có thể mở rộng với tính toán vượt trội hơn các hệ thống được xây dựng dựa trên kiến thức miền do con người tạo ra.

Sự phản đối đã được đưa ra — một phần. Yêu cầu mang tính biểu tượng mạnh mẽ đã không tồn tại: hóa ra, các biểu tượng là không đủ, và các chương trình kiến thức tự xây dựng của những năm 1970 và 80 đã dừng lại đúng như Sutton mô tả. Một báo cáo trung thực về Simon nói rõ điều đó. Nhưng hãy đọc kết luận của The Bitter Lesson: hai gia đình phương pháp có thể mở rộng là tìm kiếm và học hỏi. Tìm kiếm theo phương pháp heuristic là đóng góp của Simon và Newell cho lĩnh vực này, vẫn còn sống động từ tìm kiếm cây trò chơi đến các vòng lặp lý luận có chủ đích của các hệ thống AI hiện tại. Và những gì mà các mạng sâu làm — nhận diện các mẫu tích lũy từ kinh nghiệm khổng lồ — thì thật sự gần gũi với định nghĩa về chuyên môn của Simon. Học tăng cường, mà các nhà sáng lập Andrew Barto và Richard Sutton đã nhận Giải thưởng Turing 2024 (được công bố vào tháng 3 năm 2025), là tìm kiếm thử nghiệm có chọn lọc dưới các giới hạn tính toán — một chương trình nghiên cứu mà Simon sẽ nhận ra là có liên quan.

Vậy là bảng điểm đã được chia, và sự chia này rất có ý nghĩa: kiến trúc mà ông ấy đặt cược đã thất bại; lý thuyết về trí tuệ bên dưới đã chiến thắng. Các máy móc không trở nên thông minh bằng cách tính toán một cách toàn diện. Chúng trở nên thông minh thông qua tìm kiếm có giới hạn, theo phương pháp heuristics, dựa trên nhận diện — điều này là tuyên bố mà Simon đã đặt cược sự nghiệp của mình. Công việc gần đây đã hoàn thiện vòng lặp từ phía bên kia: các nghiên cứu năm 2025 phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn tự thể hiện sự hợp lý có giới hạn, lệch khỏi tính tối ưu lý thuyết trò chơi theo những cách giống như con người, trong khi việc thỏa mãn đã được thiết kế vào sự phù hợp của mô hình như là các ràng buộc mức độ khát vọng.

Dấu vân tay của Simon trên AI hiện đại

Dòng thời gian: Cuộc đời của một người đa tài

Những gì cần rút ra từ Simon vào thập kỷ AI

Bốn nguyên tắc làm việc cho bất kỳ ai xây dựng với, hoặc quyết định cùng, các máy giới hạn:

Nơi Argumentree Phù Hợp

Simon coi trí tuệ con người và trí tuệ máy móc là một chủ đề: các tác nhân có giới hạn tìm kiếm dưới các ràng buộc. Argumentree được xây dựng trên cùng một giả thuyết. Các lập luận của con người và các lập luận được trích xuất từ AI đều nằm trong một cấu trúc có thể kiểm tra — cây — nơi mà lý luận được hiển thị, các đánh giá hướng sự chú ý hạn chế đến những điểm mạnh nhất, và hồ sơ tồn tại như một bộ nhớ tổ chức.

Đối với các đội ngũ mà việc sử dụng AI phải có thể kiểm toán, sản phẩm chị em AIAgentree mở rộng cùng một ý tưởng đến chính việc suy luận của máy — theo dõi cách mà một hệ thống AI đạt được kết luận của nó, theo cấu trúc mà Simon sẽ yêu cầu xem.

Cá cược dài hạn

Đồng hồ cờ vua của Simon đã chạy bốn lần, kiến trúc biểu tượng đã nhường chỗ, và lĩnh vực mà ông đồng sáng lập giờ đây hoạt động dựa trên những phương pháp mà ông không xây dựng. Được đánh giá như một lời tiên tri, có thành tích hỗn hợp. Được đánh giá như một khoa học, điều gì đó hiếm hơn: tuyên bố cốt lõi — rằng trí tuệ, bất cứ nơi nào nó xảy ra, là tìm kiếm có giới hạn được hướng dẫn bởi sự nhận diện — đã tồn tại lâu hơn mọi kiến trúc được sử dụng để kiểm tra nó, bao gồm cả kiến trúc của chính ông.

Đó là lý do tại sao câu nói trong lớp học vẫn có sức ảnh hưởng sau bảy mươi năm. Ông không thông báo về một thiết bị. Ông đang thông báo rằng tư duy đã trở thành một môn kỹ thuật — cho trí óc, cho các tổ chức, và bây giờ là cho máy móc.