# Herbert A. Simon ## 概要 Herbert Alexander Simon(1916-)は、行政組織の研究から出発し、経済学・経営科学・認知心理学へと研究領域を広げた研究者である。人工物(artifact)を「目的によって環境に適合するよう形づくられたがゆえに、そうであるにすぎない」ものと捉え、その偶然性(contingency)を扱う経験科学がいかにして可能かを問い続けた。(Source: [[The Sciences of the Artificial]] 第 2 版序文) 主著 *Administrative Behavior* および *Models of Man* 第 IV 部で、人工物の経験的内容が「行動システムが環境に完全には適合しきれないこと」すなわち**合理性の限界(limits of rationality)**から生じると論じた。この着想が [[The Sciences of the Artificial]] の中心主題となった。(Source: [[The Sciences of the Artificial]] 第 2 版序文) ## 経歴・所属 経歴に関する以下の記述は、いずれも [[The Sciences of the Artificial]] の第 2 版序文・第 3 版序文を出典とする(序文は章 source ページ化していないため、書誌そのものを出典として示す)。 - Carnegie-Mellon(現 [[Carnegie Mellon University]])で 20 年以上にわたり人工物の研究を推進した。 - 1968 年春、Massachusetts Institute of Technology の Karl Taylor Compton 講義を担当(*The Sciences of the Artificial* の第 1・3・5 章の原型)。 - 1980 年、University of California, Berkeley の H. Rowan Gaither 講義を担当(同書の第 2・4・6 章の原型)。 - [[Allen Newell]] とは 20 年以上にわたる共同研究の関係にあり、同書は Newell に献呈されている。 ## 主要な概念 (章 ingest の進行に伴い積み増す) - [[人工物の科学]](sciences of the artificial) — 人間の目的と自然法則の双方が体現された対象を扱う科学。人工物を自然物から区別する 4 つの指標でその境界を定めた。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 1 Understanding the Natural and Artificial Worlds]] p.5) - [[内部環境と外部環境]](inner/outer environment) — 人工物を内部環境と外部環境が出会うインタフェースとして捉える枠組み。この分割により、内部環境の詳細を知らずに目標と外部環境からふるまいを予測でき、逆に設計者は内部システムを外部環境の変動から絶縁できる。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 1 Understanding the Natural and Artificial Worlds]] pp.6-8) - 物理記号システム(physical symbol system) — 記号という物理的パターンを保持し、生成・修正・複製・破壊する過程を備えた機械。計算機と人間の心・脳がその成員であり、物理記号システムが一般的知的行動の必要十分な手段を持つという仮説を [[Allen Newell]] とともに掲げた。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 1 Understanding the Natural and Artificial Worlds]] pp.21-23) - [[限定合理性]](bounded rationality) — 外部環境への適合(実体的合理性)が、知識と計算によって適切な適応行動を発見する能力(手続き的合理性)によって制限されるという性質。古典派経済学が置く完全合理性の想定に対する経験的反証として提示される。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 2 Economic Rationality - Adaptive Artifice]] pp.25-29) - [[満足化]](satisficing) — 「十分によい」代替案を受け入れる選択様式。願望水準(aspiration level)を計算機構とし、共通の効用関数を要求しない点で最適化と異なる。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 2 Economic Rationality - Adaptive Artifice]] pp.28-30) - [[市場と組織]](markets and organizations) — 経済活動を調整する二種の人工的な仕組みを、限定合理性への折り合いという同一問題への解法として並べる見方。アメリカ経済の活動の約 8 割は組織の内部環境で起きており、「組織と市場の経済」と呼ぶべきだとした。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 2 Economic Rationality - Adaptive Artifice]] pp.30-32, pp.40-45) - [[情報処理システムとしての人間]] — 行動システムとして見た人間は単純であり、行動の見かけの複雑さは環境の複雑さの反映である、という蟻の寓話に由来する仮説。心理学を人工物の科学として扱う立場の核をなす。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 3 The Psychology of Thinking - Embedding Artifice in Nature]] pp.51-53) - [[チャンクと記憶の制約]](chunk) — 異質な認知課題を横断して現れる内部環境の限界は、短期記憶が保持できるチャンク数(約 7、割り込みが入れば 2)と 1 チャンクの固定時間(約 8 秒)の 2 つにほぼ尽きるという主張。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 3 The Psychology of Thinking - Embedding Artifice in Nature]] pp.61-68) - [[ヒューリスティック探索]] — 問題解決を広大な可能性の迷路の選択的探索と捉え、総当たり探索を「探索と推論の組み合わせ」に置き換える方法。暗号算術問題 DONALD + GERALD = ROBERT で 3 段階の戦略を示した。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 3 The Psychology of Thinking - Embedding Artifice in Nature]] pp.54-58) - 第二の環境としての長期記憶(memory as environment for thought) — 長期記憶を有機体の一部ではなく、目と耳で感知される環境と並ぶもう一つの外部環境として数える見方。意味的に豊かな領域では問題解決の探索の大部分がこの環境の中で行われる。記憶が大きくなることは思考過程が複雑になることを意味せず、Library of Congress の蔵書が増えても図書館の建築が複雑にならないのと同じである。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 4 Remembering and Learning - Memory as Environment for Thought]] pp.87-88, p.99) - 認識としての直観(intuition as recognition) — 熟達者が探索なしに即座に答に到達する現象を、認識の行為に還元する説明。チェスのマスターの技能の大きな部分は、長期記憶に蓄えられた約 5 万チャンクと、それらを盤上で認識させる特徴テストの索引にある。5 万項目の弁別は二分的なテスト約 16 回で足り、1 テスト 10 ミリ秒なら 200 ミリ秒未満で終わる。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 4 Remembering and Learning - Memory as Environment for Thought]] pp.89-90) - 熟達に要する 10 年(a decade to expertise) — 最高水準の専門的熟達に到達するには約 10 年を要するという観察と、記憶パラメータからの独立な裏づけ。専門知識に上限を課すのは領域の性質ではなく、獲得と維持に充てられる覚醒生涯の一部でしかない。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 4 Remembering and Learning - Memory as Environment for Thought]] pp.90-92) - [[問題の理解と表現]](understanding and representation) — 問題を解く努力に先立つ、問題文から問題空間を構成する過程。[[UNDERSTAND]] が無から表現を作る様式を、ISAAC が記憶中のスキーマと照合する様式を示す。新しい表現を発見する過程は思考の理論に残された大きな欠落の環であり、成功の鍵は注意の焦点である。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 4 Remembering and Learning - Memory as Environment for Thought]] pp.94-98, pp.108-109) - プロダクションシステム(production system) — 条件と行為の対を任意個数集めた、各対が完全に独立に働く体系。削除と挿入だけで変更できるため学習能力を与えるのが容易であり、例からの学習(David Neves)やすることによる学習(Anzai と Simon のハノイの塔)の土台になる。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 4 Remembering and Learning - Memory as Environment for Thought]] pp.102-105) - [[計算による科学的発見]](discovery processes) — 発見を学習の延長に置き、計算機プログラムとして実装して検証する研究様式。[[BACON]] は Kepler の第 3 法則や Ohm の法則を再発見し、質量や屈折率の概念を発明した。Simon は「体系自身にでなく世界にとって新奇な発見」を合格基準として置き、1996 年時点で未達と明記している。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 4 Remembering and Learning - Memory as Environment for Thought]] pp.105-108) - [[設計の科学]](science of design) — 設計過程についての、知的に手ごわく分析的で部分的に形式化でき教えうる学説の体系。設計を「既存の状況を望ましい状況へ変えることを目指す行動の道筋を考案すること」と定義し、専門職教育の中核に据え直すことを求めた。評価・探索・構造・表現からなる 7 項目のカリキュラムを提案している。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 5 The Science of Design - Creating the Artificial]] pp.111-113, p.134) - 命令論理のパラダイム(paradigm for imperative logic) — 設計に命令の特別な論理は不要であるという主張と、その根拠となる定式化。可能世界の集合を扱い、目標の制約と最大化の要件を新しい「自然法則」として環境条件へ付け加えれば、通常の記述論理で処理できる。指令変数が内部環境を、固定パラメータが外部環境を表す。("The Logic of Rational Decision", *British Journal for the Philosophy of Science*, 1965 ほか自身の 2 論文に基づく)(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 5 The Science of Design - Creating the Artificial]] pp.114-118) - 生成器と検定のサイクル(generator-test cycle) — 代替案の生成と検定を入れ子に繰り返す設計過程の図式。生成器が設計問題の分解を暗黙に定め、検定が重要な間接的帰結を見落とさないことを保証する。その順序と分業の選択が設計のスタイル(style)を生むと論じた。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 5 The Science of Design - Creating the Artificial]] pp.128-130) - [[社会計画]](social planning) — 社会全体とその環境を作り直すべき系として扱う設計。月への航海と合衆国憲法をいずれも限定合理性の勝利と呼び、限定された目標に照らして評価されたことが成功の必要条件だったと論じた。障害の一覧を、問題の表現・データの不備・依頼者(client)の同定・時間と注意の限界・目標の曖昧さの五つに整理している。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 6 Social Planning - Designing the Evolving Artifact]] pp.139-141) - [[注意の希少性]](scarcity of attention) — 情報を扱う系の律速要因が情報量ではなく人間の時間と注意だという主張。希少な要素が情報である世界に適した設計表現は、希少な要素が注意である世界ではまったく誤った表現になりうるとし、課題は情報を配る系ではなく賢く情報を濾す系を設計することだと述べた。組織の側では、火消しが長期の決定を押しのける現象と、計画部門の隔離をめぐる二つの危険を指摘している。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 6 Social Planning - Designing the Evolving Artifact]] pp.143-144, pp.161-162) - [[最終目標なき設計]](designing without final goals) — 目標の機能を「新しい目標を生む活動を動機づけること」に置く設計観。行動の実際の結果は次の段階の初期条件を定めることであり、「最終」目標とは後継者に残す初期条件を選ぶ基準にほかならないとした。望ましい条件として不可逆な関与の回避と、より良い知識・より大きな経験の能力を残すことを挙げ、社会計画を生物進化と同じ近視眼的な山登りとして描いている。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 6 Social Planning - Designing the Evolving Artifact]] pp.162-165) - [[創発と還元主義]](emergence / reductionism) — 全体論に強弱の解釈を分け、部分が孤立時には持たない相互関係を持つという弱い解釈の創発を採ることで、原理的な還元主義を保持する立場。全体の性質を部分から厳密に導くことが計算量的に実行不能でも、各複雑性水準にほぼ独立な理論と水準間の橋渡し理論を同時に築けるとした。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 7 Alternative Views of Complexity]] pp.170-172) - [[決定論的カオス]](chaos) — 初期条件の無限小の擾乱で経路が根本的に変わる決定論的な動的システム。Simon は「カオス的」を「管理不能」と読むことを戒め、乱流のように集約的現象としては管理可能であること、奇妙なアトラクタ内の望ましい近傍に系を閉じ込めるフィードバック装置が「予測を制御で代替する」例になることを指摘した。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 7 Alternative Views of Complexity]] pp.176-179) - 複雑性研究の 3 度の噴出(three eruptions) — 20 世紀の複雑性論を、第一次大戦後の全体論、第二次大戦後のサイバネティクスと一般システム理論、現在のカオス・遺伝的アルゴリズム・セル・オートマトンという 3 波として整理した見取り図。複雑性それ自体は一般的すぎて内容を持ちえず、強い性質を備えた特定のクラスこそが理論化の支点になるという判断が、[[階層的複雑性]]に賭ける方法論的な理由になっている。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 7 Alternative Views of Complexity]] pp.169-174, p.181) - [[階層的複雑性]](hierarchic system) — 複雑システムがしばしば「部分の中に部分」という階層形式をとるという観察と、その進化的な説明。安定な中間形態を持つ系だけが進化する時間を持てたとし、時計職人 Hora と Tempus の寓話でこれを示した。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 8 The Architecture of Complexity - Hierarchic Systems]] pp.184-197) - [[準分解可能システム]](near decomposability) — サブシステム内部の相互作用がサブシステム間の相互作用より格段に強い系。短期には各サブシステムの振る舞いが互いにほぼ独立に定まり、長期には他サブシステムに集約的にのみ依存する。A. Ando との共著論文(*Econometrica*, 1961)に理論的な出所を持つ。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 8 The Architecture of Complexity - Hierarchic Systems]] pp.197-205) - [[状態記述と過程記述]](state / process description) — 感知される世界を特徴づける記述と、働きかけられる世界を特徴づける記述の区別。両者の対応づけが適応する有機体の生存条件であり、その相互翻訳が手段目的分析および自己再生産の基本図式をなす。(Source: [[@1996__MITPress__The Sciences of the Artificial - Chapter 8 The Architecture of Complexity - Hierarchic Systems]] pp.210-215) ## 『What Engineers Know and How They Know It』での言及 Walter Vincenti は第7章で Simon に2箇所言及する。いずれも [[The Sciences of the Artificial]] の議論と重なるが、Vincenti 自身は出典を明示的な章番号までは示していない。 - **満足化(satisficing)**: Consolidated の技術陣が Davis 翼型を用いた空力設計で最適化を目指しながら、変数の多さと不確実性のために実現できたのは Simon の言う「満足化」──最良ではないが十分によい解──にとどまったと評される。工学設計では、満足化のための手続きは最適化のためのそれより形式化されておらず、判断力(judgmental skills)に多くを依存するとも述べられる。(Source: [[@1990__JohnsHopkins__What Engineers Know and How They Know It - Chapter 7 The Anatomy of Engineering Design Knowledge]], p.220) - **自然科学と設計の違い**: 第7章終盤で、動作原理・通常形態などの工学知識のカテゴリが科学の埒外にあるという Polanyi 由来の議論を、Simon が指摘するより広い区別に接続する──自然科学が物事が「どうであるか(how things are)」を扱うのに対し、あらゆる設計(工学設計に限らず)は物事が「どうあるべきか(how things ought to be)」を扱う、という区別である。Vincenti はこれを、生産・運用における工学にも同様に当てはまるものとして一般化している。(Source: 同上, p.236-237) この2箇所はいずれも [[The Sciences of the Artificial]] の中心テーマ(限定合理性のもとでの満足化、人工物の科学を自然科学から分かつ規範性)と符合する。Vincenti が Simon を引用箇所として明示しているのはこの2点のみであり、[[人工物の科学]]・[[設計の科学]] といった Simon の主要概念そのものへの言及は第7章には無い。 第8章「A Variation-Selection Model for the Growth of Engineering Knowledge」の p.255 は、この「どうであるか(how things are)」対「どうあるべきか(how things ought to be)」という区別を「第7章で触れた Herbert Simon の区別」として明示的に再言及し、工学における選択基準(機能する何かの設計に役立つか)と科学における選択基準(理解に役立つか)の非対称性の根拠として用いる。第7章では自然科学と設計知識全般の区別として提示されていたのに対し、第8章ではこの区別を変異-選択モデルの選択基準そのものに接続し直している点が異なる。詳細は [[変異選択モデル]] を参照。(Source: [[@1990__JohnsHopkins__What Engineers Know and How They Know It - Chapter 8 A Variation-Selection Model for the Growth of Engineering Knowledge]], p.255) ## 関連 - 書籍: [[The Sciences of the Artificial]] / [[What Engineers Know and How They Know It]] - 人物: [[Allen Newell]] - 組織: [[Carnegie Mellon University]] - 章: [[@1990__JohnsHopkins__What Engineers Know and How They Know It - Chapter 7 The Anatomy of Engineering Design Knowledge]] / [[@1990__JohnsHopkins__What Engineers Know and How They Know It - Chapter 8 A Variation-Selection Model for the Growth of Engineering Knowledge]] - 概念: [[工学設計知識]] / [[満足化]] / [[変異選択モデル]] ## 出典 - Herbert A. Simon, *The Sciences of the Artificial*, third edition, The MIT Press, 1996, Preface to Second Edition / Preface to Third Edition. - Walter G. Vincenti, *What Engineers Know and How They Know It*, The Johns Hopkins University Press, 1990, Chapter 7, pp. 220, 236-237; Chapter 8, p. 255.