Par Ryan Derfoul
Le computationnalisme a radicalement transformé notre perception de l’esprit humain, envisageant l’esprit comme un système de calcul. Selon la perspective des sciences cognitives, le calcul désigne le processus par lequel le cerveau traite et interprète l’information. Il s’agit de comprendre comment le cerveau, semblable à un ordinateur, reçoit, analyse et réagit à des stimuli en effectuant des opérations qui ressemblent à des calculs. Ces processus incluent l’encodage des données sensorielles, leur transformation en représentations mentales et la prise de décision basée sur ces informations. 1
Alan Turing, concepteur de la machine connue sous le nom « machine de Turing’’, a joué un rôle crucial dans l’élaboration du computationnalisme. Cette machine théorique, conçue pour exécuter n’importe quel algorithme de calcul, a non seulement posé les bases de l’informatique moderne, mais a également fourni un modèle pertinent pour le traitement de l’information dans l’esprit humain. Turing envisageait cette machine comme un système manipulant des symboles selon des règles définies. 1
En parallèle, le computationnalisme s’est développé en réponse aux limitations du béhaviorisme, un courant dominant en psychologie représenté par B.F. Skinner. cette approche théorique se concentre sur l’étude des comportements observables, souvent au détriment de la compréhension des processus mentaux internes. Cependant, l’avènement des ordinateurs et l’essor de la théorie de l’information ont permis d’explorer la cognition sous un nouveau jour, en tant que processus de traitement de l’information. Dans ce contexte, le débat entre Noam Chomsky et B.F. Skinner est devenu emblématique. Chomsky, avec sa théorie de la grammaire générative, a remis en question les fondements du béhaviorisme. Il a proposé que la capacité linguistique est innée et se manifeste à travers des règles universelles. Cette idée contredisait directement la perspective behavioriste selon laquelle la langue est acquise principalement par l’imitation et le renforcement. Chomsky a soutenu que la langue est le résultat d’une faculté cognitive complexe fonctionnant selon des principes computationnels, une vision radicalement différente de celle de Skinner. 2
Malgré l’impact significatif du computationnalisme sur les sciences cognitives, cette théorie fait l’objet de critiques importantes, notamment en raison de son approche réductionniste. Le computationnalisme, en simplifiant les processus mentaux complexes à des séquences de calculs, tend à négliger des aspects essentiels de la cognition humaine, tels que les émotions et les ressentis. Ces éléments, qui jouent un rôle crucial dans la façon dont nous pensons et ressentons, ne sont ni facilement quantifiables ni réductibles à des algorithmes. Ceci soulève des questions sur la pertinence de ce modèle pour fournir une compréhension complète de la cognition.3
L’un des arguments les plus marquants contre le computationnalisme est celui de la « Chambre Chinoise » proposé par le philosophe John Searle. Cette expérience de pensée vise à démontrer qu’un système, bien qu’il puisse manipuler des symboles de manière cohérente, ne comprend pas nécessairement ce qu’il fait. Dans l’exemple de Searle, une personne qui ne connaît pas le chinois est enfermée dans une chambre et suit des instructions précises pour répondre en chinois à des questions écrites en chinois. Bien que les réponses soient correctes, la personne dans la chambre ne comprend pas réellement le chinois. Elle manipule simplement les symboles (les caractères chinois) selon un ensemble de règles syntaxiques sans aucune compréhension de leur signification sémantique. Cette analogie met en lumière une lacune fondamentale du computationnalisme : la distinction entre la manipulation syntaxique des symboles et la compréhension sémantique. Selon Searle, bien que les ordinateurs, comme la personne dans la chambre, puissent traiter des symboles de manière sophistiquée, cela ne signifie pas qu’ils comprennent ces symboles. Cette critique soulève des questions profondes sur la nature de la compréhension et la conscience des systèmes basés sur le traitement de l’information. 4
De plus, le computationnalisme semble limité dans sa capacité à expliquer des phénomènes comme la conscience et l’expérience subjective. La conscience, avec son caractère phénoménologique et son vécu intérieur, ne se réduit pas aisément à des processus computationnels. Comment un modèle basé sur des calculs pourrait-il rendre compte de la richesse et de la complexité des expériences vécues, des émotions et des nuances subtiles de la pensée humaine ? 1
Un autre argument s’opposant au computationnalisme est le théorème d’incomplétude de Gödel. Le théorème d’incomplétude, énoncé par le mathématicien Kurt Gödel dans les années 1930, stipule qu’aucun système formel axiomatico-déductif contenant l’arithmétique élémentaire ne peut être à la fois complet et cohérent. En d’autres termes, il existe des propositions vraies dans le système qui ne peuvent être prouvées en utilisant les règles de ce système. Appliqué au computationnalisme, cet argument soulève la question de savoir si l’esprit humain peut être pleinement compris ou répliqué par des systèmes computationnels basés sur des règles logiques et mathématiques fixes. Il y aurait toujours des aspects de la pensée humaine qui ne pourraient pas être entièrement capturés ou expliqués par ces systèmes formels. Cela suggère que l’esprit humain possède une capacité de compréhension ou de création qui va au-delà de ce qui peut être réduit à des calculs ou des algorithmes. 5
Ces critiques suggèrent la nécessité d’adopter une approche plus globale et intégrée pour comprendre la cognition. Une telle approche devrait tenir compte de la richesse des expériences humaines, de la subjectivité, de la conscience et des aspects non quantifiables de la pensée. En reconnaissant ces limites, on peut progresser vers une compréhension plus complète et nuancée de l’esprit humain, une qui embrasse sa complexité et sa profondeur.
Références
1- Rescorla, Michael. « The Computational Theory of Mind ». In The Stanford Encyclopedia of Philosophy, édité par Edward N. Zalta, Fall 2020. Metaphysics Research Lab, Stanford University, 2020. https://plato.stanford.edu/archives/fall2020/entries/computational-mind/.
2- Rahman, Udoy. « Difference between Noam Chomsky and the Behaviorists », 27 juillet 2021.
3 -De Mol, Liesbeth. « Turing Machines ». In The Stanford Encyclopedia of Philosophy, édité par Edward N. Zalta, Winter 2021. Metaphysics Research Lab, Stanford University, 2021. https://plato.stanford.edu/archives/win2021/entriesuring-machine/.
4- « Chinese Room Argument | Internet Encyclopedia of Philosophy ». Consulté le 5 février 2024. https://iep.utm.edu/chinese-room-argument/.
5- Kennedy, Juliette. « Kurt Gödel ». In The Stanford Encyclopedia of Philosophy, édité par Edward N. Zalta, Winter 2020. Metaphysics Research Lab, Stanford University, 2020. https://plato.stanford.edu/archives/win2020/entries/goedel/.
Corrigé par Anne Martel, Émilie Pauzé et Charlene Allaire
Révisé par Ariane Chouinard
Illustration originale par Laurie-Anne Vidori
Le Psy-Curieux 