Les mondes darwiniens

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[h. c l a r k bar r ett / les modu les « en c h a i r et en os »]
fait est souvent minimisée par ceux qui invoquent la démonstration de Turing
montrant l’équivalence formelle des systèmes computationnels. Toutefois,
des caractéristiques telles que le cloisonnement peuvent nous faire croire à
tort que des contraintes du modèle de Turing – comme par exemple la nature
sérielle des opérations et la nécessité pour les systèmes de « se relayer » en
accédant à l’information – sont aussi des contraintes pesant sur les systèmes
neuronaux ; par conséquent, ne pas se tromper sur ces contraintes est important
pour comprendre la manière dont les cerveaux fonctionnent vraiment.
4 Prendre la métaphore de l’organe au sérieux
C homsky23 , dans une métaphore célèbre, a comparé les systèmes cérébraux
modulaires à des organes. Selon cette métaphore, le cerveau n’est pas un
seul organe, mais est composé de nombreux organes. Le plus souvent, la partie
proprement biologique de la métaphore – et ce qu’elle pourrait impliquer à
propos du développement, de la plasticité et même des propriétés computationnelles
des modules – est occultée au profit d’une concentration sur l’idée
d’innéité. Mais étant donné que le cerveau est véritablement un organe biologique,
qu’en est-il si nous prenons la métaphore organique au sérieux ?
Sur le plan développemental, les organes se développent très différemment
des programmes informatiques. Par exemple, le fait que les modules « émergent
» par des processus dynamiques au cours du développement n’est pas,
comme certains l’ont affirmé24 , une alternative à une approche évolutionnaire.
De la même façon, la manière dont les modules peuvent être « encodés » dans
le génome n’est pas littéralement équivalent à la manière dont les modules de
software sont « encodés » dans les langages informatiques25 . Aucune notion
de modularité ne peut survivre en tant que concept scientifique si elle n’est
pas réaliste d’un point de vue biologique.
Concernant le traitement de l’information, l’architecture des systèmes
cérébraux modulaires diffère probablement de manière substantielle de
celle des ordinateurs. Par exemple, les ordinateurs traditionnels acheminent
l’information via un processeur central, alors que le traitement de l’information
dans les cerveaux s’effectue de manière décentralisée et massivement
23. Chomsky (1988), Language and problems of knowledge, MIT Press @.
24. Cf., par exemple, Smith & Thelen (2003), “Development as a dynamic system” @,
Trends in Cognitive Sciences, 7.
25. Marcus (2004), The birth of the mind, Basic Books @.