实打实地讲，作为研究者的司马贺把主要精力投入到心理学和管理学的研究当中，人工智能充其量只是他的一门副业，可深厚的数学基础和计算机程序设计功底让司马贺即使在这门副业上同样取得了常人难以企及的成就。作为达特茅斯会议的与会者，司马贺见证了人工智能这门学科的诞生，也在人工智能的发展过程中打下了自己的烙印。
图10-1 美国肖像画家理查德·拉帕波特（Richard Rappaport）所做的司马贺画像
司马贺对人工智能的第一个贡献就是创立了符号主义，这在后来也演变为前文提到的符号主义学派。符号主义认为知识的基本元素是符号，最原始的符号就是物理客体。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。司马贺借鉴了心理学的研究方法，把人脑看成是一个实现信息加工目的的物理符号系统，物理系统表现智能行为必要和充分的条件是它是一个物理符号系统，这也成为传统人工智能的理论基础，这个指令系统中有若干基本操作，实现的功能就是识别不同的模式。在符号主义的基础上，司马贺等又进一步提出了纯认知系统模型，在原有物理符号系统上增加了情感、认知等人类思维特有的影响因素，完善了符号主义对人工智能的认识。此外，司马贺还提出了组块理论，类比搭积木的方式将零散的构件组成有意义的信息加工单元，来模拟人类思维对信息进行组织或再编码的过程，这一理论在今天的自然语言处理中仍有应用。
司马贺对人工智能的第二个贡献是开创了决策理论。其实“决策”这个概念出自于司马贺的老本行——管理学，也是司马贺对管理学的主要贡献之一。当决策理论被创新性地应用在了人工智能之中时，司马贺提出了决策是管理的核心的论断，以数学方式定义了决策的四个阶段——信息活动、设计活动、选择活动、审验活动，提出了基于“满意度”而非“最优化”的决策模型，并把决策类型划分为程序化决策和非程序化决策两种。在关于决策的一系列贡献中，基于满意度的模型对人工智能产生了重大的影响。在今天的人工智能中应用的海量参数的启发式算法中，在问题的最优解难以求得的情况下，都使用满意度作为评价标准。另一个对人工智能影响深远的理论是有限理性理论，有限理性理论描述了不含情感因素的计算和思考方式，已经成为蚁群、蜂群等智能体行为研究的理论基础。
博士学位的数量还不足以说明司马贺在学术界的地位，研究领域广泛的他在科研上堪称获奖专业户，大大小小的奖项拿到手软。这些奖项中分量最重的莫过于1969年美国心理学会颁发的杰出科学贡献奖、1975年美国计算机协会颁发的图灵奖和1978年挪威诺贝尔委员会颁发的诺贝尔经济学奖——要知道，这可是计算机科学和经济学两个风马牛不相及的领域啊！截至2016年，这位通才式的学者在人工智能和认知心理学领域仍然是被引用次数最多的作者，名下有近一千篇高被引用的论文——搞过科研的人都明白这是多么了不起的成就。
司马贺对人工智能的第三个贡献是提出了学习模型。司马贺对学习给出了一个简单的定义：性能的改进就是学习。在此基础上，司马贺领导研究了多个知识发现系统，力求从长期积累的物理学、天文学、化学等自然科学学科中的实验数据里面重新发现隐藏的科学定理。这样的学习模型在今天的地球物理学、生物信息学、乃至大数据的处理与价值挖掘中都存在潜在的应用价值。
除了与中国的不解之缘，司马贺的学术成就同样令人叹为观止：他在近四十年的学术生涯中获得空前绝后的9个博士学位！这其中包括1943年他在美国加州大学伯克利分校攻读取得的哲学博士，也包括美国耶鲁大学、瑞典伦德大学、加拿大麦吉尔大学、荷兰鹿特丹伊拉斯谟斯大学和美国哈佛大学等名校因其科学成就而授予的荣誉博士学位。
除了理论贡献之外，司马贺还领导开发了人工智能的一系列实际产品，其中的代表作就是逻辑理论家（Logic Theorist）和通用问题求解器（General Problem Solver）。逻辑理论家由司马贺和他的学生纽厄尔共同发明，通过问题分解和代入的方式来实现机器对数学定理的证明，是数学机械化进程中的重要成果。通用问题求解器则利用“手段-目的”式的分析方法进行启发式搜索，通过类比对问题进行聚类，进而提出解决方案，这一算法也最终进化为认知领域知名的SOAR系统。
事实上，这位老先生与中国颇有渊源：他曾先后10次来中国访问交流，中国是除了母国美国以外他生活时间最长的国家。1972年，“乒乓外交”这一历史性的破冰之旅后，司马贺以计算机科学家代表团成员的身份首次来华，为新中国计算机事业的发展献计献策。八年后的1980年，司马贺又作为心理学家代表团的成员再次来华，正是这次访问让司马贺与中国结下了不解之缘。1983年到1987年间，作为中美科技交流委员会美方主席的司马贺每年都要来中国进行讲学，与中国学术界建立了长期合作关系，在古汉语的计算机翻译、汉字的短时记忆、问题解决和样例研究等问题上都进行了卓有成效的研究，并于1986年出版了学术著作《人类的认知——思维的信息加工理论》。司马贺卓越的工作在中国得到了广泛认可：他是北京大学、天津大学、中国科学院管理学院等单位的名誉教授，1985年被聘为中国科学院心理研究所名誉研究员，1995年当选中国科学院外籍院士。
在产品的设计中，司马贺在编程上也小露了一手。在开发通用问题求解器的过程中，他与同事纽厄尔和克里夫·肖（Cliff Shaw）共同发明了信息处理语言（Information Processing Language）。信息处理语言在超级简明的汇编风格语法中，第一次引入了与人工智能和现代编程语言密切相关的表处理结构，这种结构也为后来高级程序设计语言——诸如C,C++，Java等————奠定了基础。
看到司马贺这个名字，您会想到什么？司马迁，司马光或是司马相如？事实上，这个名字的所有者可是位如假包换的美国人，在血统上和中国没有半点关系，他的英文名字叫做赫伯特·亚历山大·西蒙（Herbert Alexander Simon）。西蒙不仅能熟练使用中文进行读写，在中国访学期间还为自己入乡随俗地起了“司马贺”这个谐音的名字，让人印象深刻。
关于司马贺另外一件不得不说的轶事就是他关于机器下棋的论断。除了科学造诣，司马贺琴棋书画也是样样精通，维基百科上关于他的词条中使用的就是一幅自画像。身为国际象棋高手的司马贺自然对机器下棋情有独钟，在符号主义取得了逻辑理论家和通用问题求解器等进展后，司马贺于1957年作出了一个大胆的论断：计算机下棋的水平可以在10年内超过人类！
人工智能注定将和蒸汽机、电力、计算机一样，作为革命性的成果被载入人类发展的史册：要么因推动人类社会完成跨越式变革而流芳百世；要么因挖掘人类的坟墓而遗臭万年。无论如何，那些为人工智能技术奠基的科技大师都值得我们尊敬，作为新时代的图灵和冯诺依曼，他们的探索精神正是驱动人类不断进步的不竭动力。
遗憾的是，这次司马贺高估了人工智能的水准。计算机下棋的水平确实超过了人类，只不过是在四十年和六十年之后，远远超出司马贺的预期。2001年去世的司马贺见证了深蓝的成功，却无缘目睹阿尔法狗的胜利。但不管怎样，该来的总会到来，今日人工智能的迅猛发展正是对伟大先驱们最好的慰藉。若司马贺泉下有知，想必也会为阿尔法狗而欣喜不已。
游刃有余的跨界大牛——司马贺/西蒙