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出版者:Johns Hopkins University Press

作者:Hunter Crowther-Heyck

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2005-3-23

价格:USD 56.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780801880254

丛书系列:

图书标签:

传记
计算机科学
西蒙
认知心理学
经济学
HerbertSimon
管理学
社会学
行为科学
认知心理学
决策科学
人工智能
组织行为学
管理学
经济学
计算机科学
诺贝尔奖
西蒙

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具体描述

Rarely does the world see as versatile a figure as Herbert Simon. A Nobel laureate in economics, he was an accomplished political scientist, winner of a lifetime achievement award from the American Psychological Association, and founder of the Department of Computer Science at Carnegie Mellon University. In all his work in all these fields, he pursued a single goal: to create a science that could map the bounds of human reason and so enlarge its role in human affairs. Hunter Crowther-Heyck uses the career of this unique individual to examine the evolution of the social sciences after World War II, particularly Simon's creation of a new field, systems science, which joined together two distinct, powerful approaches to human behavior, the sciences of choice and control. Simon sought to develop methods by which human behavior, specifically human problem-solving, could be modeled and simulated. Regarding mind and machine as synonymous, Simon applied his models of human behavior to many other areas, from public administration and business management to artificial intelligence and the design of complex social and technical systems. In this informed and discerning study, Crowther-Heyck explores Simon's contributions to science and their influences on modern life and thought. For historians of science, social science, and technology, and for scholars of twentieth-century American intellectual and cultural history, this account of Herbert Simon's life and work provides a rich and valuable perspective.

数字时代的知识构建与决策的演进一部关于信息处理、认知科学与复杂系统分析的深度探索本书深入剖析了信息如何被组织、处理和转化为人类及机器的决策过程，聚焦于知识的生成、传播与应用在当代社会中的深刻变革。全书结构严谨，论证层层递进，旨在为理解复杂系统中的智能行为提供一个跨学科的全新视角。第一部分：认知的基石与有限理性本部分奠定了理解复杂决策的基础框架，探讨了人类心智的运作机制及其在资源受限环境下的适应性。第一章：心智的边界：从古典经济学到行为科学的转向本章首先回顾了传统理性人模型（Homo Economicus）在解释真实世界现象时的局限性。通过引入有限资源（时间、计算能力和信息完整性）的概念，我们转向对“有限理性”（Bounded Rationality）的深入剖析。有限理性并非完全非理性，而是一种在特定约束条件下寻求“足够好”解决方案的适应性策略。本章详细阐述了认知捷径（Heuristics）作为处理复杂性的必要工具，它们是如何在效率与准确性之间进行权衡的。第二章：信息过载与知识的碎片化在信息爆炸的时代，如何区分“数据”、“信息”与“知识”变得至关重要。本章深入探讨了信息获取的成本与收益曲线。随着信息量的指数级增长，决策者面临的挑战不再是信息匮乏，而是信息过载和噪音干扰。我们考察了认知负荷理论（Cognitive Load Theory）如何解释个体处理信息的瓶颈，并分析了在高度不确定性下，知识的结构如何从层级化、稳固的体系转变为适应性、动态的网络。第三章：启发式搜索与问题空间重构本章聚焦于解决问题的过程。不同于穷举搜索，人类和高效的决策系统倾向于使用启发式方法。我们详细分析了几种核心的启发式策略，例如“满意化”（Satisficing）——设定一个可接受的标准并选择第一个满足该标准的选项，而非寻求理论上的最优解。此外，本章还探讨了“问题空间”（Problem Space）的构建和重构在创造性解决方案中的作用。一个巧妙的问题重构往往比大量的计算更能有效地导向突破。 --- 第二部分：复杂系统的建模与模拟本部分将理论框架应用于宏观和微观层面的复杂系统分析，重点关注如何通过简化模型来揭示底层机制。第四章：组织作为信息处理系统现代企业、政府机构乃至社会结构都可以被视为大规模的信息处理系统。本章运用系统论的视角，分析了组织结构对信息流动和决策质量的影响。官僚主义的结构如何固化信息路径，以及跨部门协作中的“信息孤岛”现象是如何阻碍整体适应性的。我们考察了组织学习的能力，即系统如何通过经验积累调整其内部规则和操作流程，以应对外部环境的变化。第五章：人工生命与适应性行为从生物学到经济学，适应性行为是复杂系统的核心特征。本章引入了人工生命（Artificial Life, ALife）的模拟范式，用以研究大量自主代理（Agents）互动产生的涌现现象（Emergence）。通过格子世界模型和基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM），我们展示了简单的局部规则如何能够产生高度复杂的、不可预测的全局模式，这对于理解市场波动、社会规范的形成具有重要意义。第四章：决策的路径依赖性与锁定效应在动态系统中，早期的选择往往会通过反馈回路锁定未来的可能性。本章详细讨论了“路径依赖”（Path Dependence）在技术标准、基础设施建设和制度演化中的作用。一旦系统进入某个特定的发展轨道，转换的成本会急剧增加，即使存在更优的新路径，系统也可能因惯性而停滞不前。理解这种锁定机制，是评估长期战略规划的关键。 --- 第三部分：计算、自动化与智能的扩展本部分将视野扩展到新兴技术领域，讨论了计算能力如何重新定义了知识的边界和决策的自动化水平。第七章：自动化决策与人类监督的平衡随着机器学习和大数据分析的成熟，许多曾经依赖人类经验的决策正被自动化系统接管。本章探讨了自动化决策系统的优势（速度、一致性）与固有风险（黑箱问题、训练数据偏差）。关键在于确定“何时”和“何地”应该将控制权移交给算法，以及如何设计有效的“人类在环”（Human-in-the-Loop）机制，确保系统在面对“异常值”和道德困境时仍能保持可解释性和问责制。第八章：知识工程与符号表示的挑战本章回顾了早期的“符号主义”人工智能范式，即试图通过明确的逻辑规则和符号结构来编码人类知识。我们分析了“常识知识库”构建的困难，以及这种方法的局限性——它难以处理世界知识的模糊性、情境依赖性和不断变化的事实。这为后续连接主义方法的兴起提供了历史背景。第九章：分布式认知与集体智慧的实现认知活动并非完全局限在个体的大脑内部。本章探讨了“分布式认知”的概念，即工具、环境、网络和他人共同构成了我们的认知系统。我们考察了如何通过有效的沟通和协作工具，将分散在多个主体中的专业知识有效地整合起来，形成超越个体能力的“集体智慧”。这对于设计高效的团队、跨学科研究小组以及全球协作平台具有直接指导意义。 --- 结语：面向未来的适应性思维本书最终强调，在快速变化的世界中，最宝贵的资产不再是静态的知识储备，而是快速学习、适应和重新构造问题框架的能力。真正的智能——无论是人类的还是人工的——在于其适应性思维，即在不确定性中有效搜索、快速决策并从错误中学习的机制。本书为读者提供了一套强健的分析工具，以理解我们所处这个日益复杂的信息生态系统。