Paul Perron & Marcel Danesi: « Sémiotique et sciences cognitives »

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    On se penchera maintenant sur les implications de la narratologie greimassienne pour ce qui est des sciences cognitives et, pour ce faire, on donnera un bref aperçu historique de celles-ci tout en nous concentrant sur l'étiologie du « computationalisme » comme modèle dominant de la cognition humaine.

    Comme le souligne Gardner (1985 : 5-6), durant les années soixante-dix une nouvelle tendance, que l'on appelait les « sciences cognitives » a émergé du fait que l'on pensait nécessaire de réunir les approches scientifiques de disciplines séparées et de leur donner une focalisation commune. Cependant, ce nouveau paradigme scientifique a surtout étudié la cognition en simulant, en modélisant et même en reproduisant la pensée humaine sous forme de logiciels d'ordinateur. Les sciences cognitives ont adopté les notions et les méthodes des ingénieurs de la communication et des chercheurs en intelligence artificielle, considérant l'esprit comme une machine computationnelle qui traite et qui produit des séries de symboles. Or, le computationalisme en tant que tel ne saurait expliquer un vaste domaine de l'activité symbolique humaine : l'histoire, la littérature, les mythes, la conversation quotidienne, notamment, dépendent davantage de la narrativité que du computationalisme.

Toutefois, bien que la croyance que la cognition en tant que procès fonctionne comme une machine semble être une prémisse moderne, en fait, elle correspond à une version moderne du raisonnement trompeur computationnel--la croyance que l'esprit humain est une machine programmée à recevoir et à produire de l'information de façon biologiquement déterminée. L'idée dominante des sciences cognitives est que l'esprit est un automaton--une machine abstraite qui continue à produire des séries bien formées de symboles. Chomsky (1992 : 3) a récemment articulé le but principal de son propre domaine, la linguistique, comme étant la quête de la réponse à la question : «  Quel est l'état initial de l'esprit/cerveau qui spécifie une certaine classe de procédures génératives? »

    Les chercheurs en sciences cognitives essaient d'atténuer cette image en accentuant le fait que leur idée d'une « machine » est issue d'un concept abstrait et général développé par le mathématicien Turing (1936). Comme l'écrit Garnham (1991 : 20), une telle machine se conceptualise ainsi : « Il s'agit d'une abstraction mathématique qui a la propriété suivante : si quelque chose peut être élaboré par un calcul mathématique, dans le sens le plus général, il existe une machine de Turing qui peut faire chaque calcul particulier, et une machine de Turing générale qui peut les faire tous ». Cependant, en concluant que l'esprit humain fonctionne comme une machine, les chercheurs en sciences cognitives sont tombés dans un piège métaphorique. Pour Gardner (1985 : 6) le computationalisme est « symptomatique » de toute l'entreprise. Certains chercheurs (par exemple Minsky 1986, Konner 1987) ont même soutenu que toutes les activités humaines, y compris les émotions et le comportement social, peuvent non seulement se représenter en tant que programmes, mais qu'il est possible de construire des machines qui sentent, qui pensent et qui socialisent. Ce mouvement extrémiste considère que les humains ne sont que des robots protoplasmiques au service de leurs gènes. Turing (1936), Shannon (1948), Wiener (1949), et von Neumann (1958) ont fourni les cadres conceptuels et les systèmes techniques pour représenter l'information indépendamment de son contenu spécifique et des mécanismes qui l'articulent. Vers les années soixante, des progrès en technologie informatique ont contribué à fixer le paradigme émergeant du computationalisme. L'idée de découvrir comment on a programmé un ordinateur afin d'extrapoler comment fonctionne l'esprit est vite devenue l'hypothèse dominante en psychologie cognitive (voir Rastier, 1991 : 19-48).





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AS/SA nº 1 (1996): 3 of 7

© 1996 Perron & Danesi
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18.03.1996