IV) Théories opposées à la Systémique (3/6)

IV-5) Connexionnisme

Le connexionnisme, se référant aux processus auto-organisationnels, envisage la cognition comme le résultat d'une interaction globale des parties élémentaires d'un système. Ces interactions aboutissant à l’établissement de nouvelles connexions (synapses) dans le cerveau artificiel simulé. Le connexionnisme est utilisé dans une certaine approche des travaux sur l’intelligence artificielle. Des réseaux de neurones artificiels, avec un niveau de neurones traitant les signaux en entrée, et un niveau de neurones en sortie. A ces deux niveaux s’ajoute par insertion un ou plusieurs niveaux intermédiaires. D’autres types de réseaux ont été créés par la suite. Les débats durent encore aujourd’hui pour savoir si des réseaux de neurones artificiels, simulés par ordinateurs de fortes puissances, peuvent un jour parvenir à simuler un cerveau humain et acquérir une conscience. Il est possible que les réseaux de neurones actuels parviennent à un niveau d’efficacité proche d’une partie du cerveau d’un petit insecte. Cependant ces réseaux, même équipés d’un nombre de neurones s’élevant à plusieurs milliers, organisés en plusieurs couches structurées et en interaction, voient leurs performances d’apprentissage plafonner rapidement. Ils ne dépassent pas en performance les systèmes d’intelligence artificiels classiques reposant sur l’introduction directe de connaissances par un programmeur, sans phase d’auto apprentissage comme savent le faire les réseaux de neurones. Le connexionnisme, comme le reste de l’intelligence artificielle, et malgré l’incroyable augmentation des capacités des ordinateurs, a soulevé de très importants espoirs dans les années 50 à 80. L’intérêt du connexionnisme dans notre débat est qu’il utilise indirectement et incomplètement des concepts de la Systémique. Cependant le connexionnisme n’utilise que des neurones artificiels tous identiques et faiblement inter connectés entre eux, lorsqu’on les compare à ceux naturels du cerveau d’un simple mammifère et à plus forte raison d’un être humain. En effet, les neurones naturels savent se spécialiser d’une manière encore très mal connue, et chaque neurone naturel est connecté via les synapses à plusieurs milliers d’autres neurones dont certains peuvent être très éloignés. Les neurones artificiels sont tous identiques et connectés (logiquement, par simulation des réseaux sur ordinateur classique) à un petit nombre d’autres neurones. Enfin, les neurones artificiels sont en interactions linéaires ou quasi-linéaires (par exemple avec deux ou trois états seulement), alors que les neurones naturels sont en interactions non linéaires complexes. On revient ici directement sur une problématique rappelant les définitions vues plus haut : les réseaux artificiels restent compliqués, tandis que les cerveaux naturels relèvent du complexe. Il reste donc un long chemin d’expérimentations et de simulations à parcourir comme on le voit avant de pouvoir trancher. Il faudra en effet des puissances de calculs phénoménales pour parvenir à simuler des réseaux n’approchant que de loin le nombre de neurones, leur diversité, leur organisation et la richesse du nombre d’interconnexions (synapses) par neurones du cerveau humain. Ici le connexionnisme se heurte de plein fouet en réalité aux phénomènes centraux de la Systémique : de l’émergence, de la complexité et surtout de l’éco-auto-ré-organisation des systèmes loin de l’équilibre. Les cerveaux naturels, ont en effet la capacité de s’éco-auto-ré-organiser d’une manière très mal connue des chercheurs, ce qui n’est pas le cas (ou très peu) des réseaux de neurones artificiels. Plus grave encore, le connexionnisme ne semble pas avoir compris ces phénomènes systémiques, et a cherché à avancer sur des concepts analytiques et positivistes en recherchant la solution dans l’augmentation de la puissance de traitement brute des ordinateurs par plus de neurones, plus de connexions, etc. avec des capacités d’auto-organisation nulles, bien qu’étant capables d’une certaine flexibilité ou d’adaptation. Par ailleurs, les règles d’activations des neurones artificiels sont prédéterminées et fixes. Enfin, le connexionnisme suppose un lien, une relation, entre la configuration du réseau de neurones et un « état mental » contestée depuis car non démontrée et relevant d’une approche déterministe voire mécaniste ignorant les principes d’émergence et « d’énaction » de F. Varela où le système ne se contente pas de s’ajuster à son environnement (à ses entrées), mais va s’inventer ses propres nouvelles règles d’actions et sa propre nouvelle cohérence interne : c’est le « re » de l’éco-auto-re-organisation d’E. Morin.