西蒙是人工智能和数学定理计算机证明的奠基者之一。他和纽厄尔(Allen Newell)合作的一系列开创性的研究成果，改变了我们对人脑和电脑关系的理解。作为科学家，他涉足的领域之多，成果之丰，影响之深远，令人叹为观止。1975年，西蒙和纽厄尔两人共同获得计算机领域的最高奖图灵奖，就是对他们在这一领域成就的最好说明。
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。
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6种操作。反之，能执行这6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。
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。
(本文根据公开资料整理)
