L'approche empirique de la cognition
a traditionnellement été dominée par
la théorie classique des probabilités.
Cependant, ces approches étaient
incapables d'expliquer certains processus cognitifs.
Par exemple, la capacité de se souvenir
de chiffres consécutifs ne peut être quantifiée
par les outils de statistique classique
comme l'entropie de Shannon
parce qu'ils ne peuvent pas reconnaitre
la nature algorithmique d'une séquence
que l'esprit peut facilement reconnaitre
et rappeler.
Ce qui était nécessaire était un
cadre théorique beaucoup plus puissant,
et l'introduction de nouveaux outils
basés sur la théorie de la probabilité algorithmique.
C'est-à-dire, la théorie ultime
de l'induction et de l'inférence,
qui connecte formellement la complexité et la probabilité
au moyen du calcul universel.
Par exemple, si une séquence d'évènements
peut être encodée par un algorithme court,
alors l'esprit peut comprendre et compresser
cette séquence même si elle parait aléatoire
pour les outils statistiques traditionnels.
Cela signifie que les outils statistiques
tels que l'entropie de Shannon appliqués aux
entrées, sorties et représentations internes
ne sont pas adaptés pour décrire ou expliquer
des processus mentaux sophistiqués.
Cependant, la théorie de la probabilité algorithmique
appliquée à la cognition humaine et animale
fournit les moyens théoriques
pour étudier ces processus sophistiqués
et explique même ce qui était
traditionnellement vu comme
des biais positifs ou négatifs en termes de
choix de l'esprit.
Par exemple, les humains auront tendance à
trouver des motifs dans les données aléatoires
que la perspective traditionnelle va
considérer comme des décisions biaisées
basées sur les expériences passées plutôt que
comme la conséquence d'un processus algorithmique
de l'esprit qui essaie de trouver un sens et une logique
même quand il n'y en a pas.
On a développé ces outils
en partant du principe
que l'esprit est mieux expliqué non pas
par des processus statistiques, biaisés par les expériences passées,
mais comme un estimateur d'algorithme de probabilité
qui a évolué pour apprendre et exploiter
la nature algorithmique du monde.
Paradoxalement, ça signifie que l'esprit
peut se comporter moins souvent
comme un être irrationnel,
biaisé par les expériences personnelles,
et plus comme un algorithme général
sophistiqué et prévisible.
En effet, les premières recherches sur la cognition
ont trouvé des analogies avec le calcul.
Mais on a rapidement trouvé une telle analogie
exagérément simpliste.
Alors qu'aujourd'hui, le lien
entre l'esprit et les ordinateurs
qu'on a fait est plus subtil,
et plus sophistiqué.
Ce lien consiste en un modèle du cerveau
qui conçoit l'esprit
comme un algorithme universel idéalisé,
capable de générer des modèles.
Notre cadre conceptuel
révèle des preuves qui soutiennent
ces mécanismes de la cognition.
On a montré que
les expériences historiques sur les animaux
peuvent être confirmées
en quantifiant simplement la complexité
des séries chronologiques comportementales
de différentes études.
Par exemple, les fourmis maximisent l'efficacité
de la communication comme une fonction de
Les mouches du vinaigre ne se comportent pas
aussi simplement qu'on avait pu le penser.
Les rongeurs exploitent le pouvoir du caractère aléatoire
quand ils sont dépassés par l'intelligence artificielle.
Et les humains sont les plus créatifs
pour générer de l'aléatoire quand
ils atteignent leurs 25 ans.
Ces types de découvertes étaient
pourtant impossibles à faire avant
avec les outils traditionnels et les mesures classiques,
et elles annoncent la cognition algorithmique
comme un nouveau champ de recherche excitant pour aborder
certaines des questions difficiles et pressantes,
liées aux troubles mentaux
et aux maladies neurodégénératives.