نظریه محاسباتی ذهن

تشبیه محاسبه گر

نظریه محاسباتی ذهن همان تشبیه محاسبگر نیست؛ همان‌طور که ذهن در واقع مانند یک محاسبگر عمل می‌کند ولی نه کاملاً. نظریه محاسباتی ذهن فقط از چند اصل مشابه با آنچه در محاسبات دیجیتال یافت می‌شود، استفاده می‌کند.
محاسبگر فقط به معنی یک کامپیوتر الکترونیکی مدرن نیست بلکه یک دست کاری‌کننده نمادهاست که اعمال گام به گام را برای محاسبه روی ورودی و ایجاد خروجی دنبال می‌کند. آلن تورینگ این نوع ماشین محاسبه گر را با ماشین تورینگ توصیف می‌کند.

مترادف‌های وضعیت‌های ذهنی

نظریه محاسباتی ذهن می‌گوید که ذهن به عنوان یک عملگر نمادین عمل می‌کند و این که پدیده‌های ذهنی، پدیده‌های نمادین اند؛ همان‌طور که مترادف‌های یک زبان، اشکالی از کلمات و جملاتی است که به معانی آن‌ها مربوط است، مترادف‌های وضعیت‌های ذهنی، معانی پدیده‌ها هستند و همین تعریف «کلمات» زبان تفکر است. اگر این وضعیت‌های اساسی ذهنی بتوانند یک معنی خاص داشته باشند (همانند کلمات یک زبان که این گونه‌اند) آنگاه این، به این معنی است که وضعیت‌های ذهنی پیچیده‌تر (تفکرات) می‌توانند ایجاد شوند؛ وضعیت‌هایی که تا قبل از این، هرگر ایجاد نشده‌اند؛ درست همان طوری که جملات جدیدی که خوانده می‌شوند می‌توانند فهمیده شوند حتی اگر هرگز شناخته شده نباشند (به شرطی که اجزای اساسی فهمیده شوند و ساختار نحوی درست داشته باشند).

نقد نظریه محاسباتی ذهن

استدلال‌هایی در مقابل نظریه محاسباتی ذهن وجود دارد. برخی از انتقادها شامل مباحث فیزیکی فرایند محاسبات می‌شوند. رندی گالیستل (به انگلیسی: C. Randy Gallistel) استاد دانشگاه راتگرز، در «آموزش و ارائه» در مورد برخی از مفاهیم یک سیستم واقع محاسباتی ذهن می‌نویسد. اساساً گالیستل با اشاره به محدودیت‌های ترمودینامیک در مدارهای مغزی این نظریه را نقد می‌کند. با حجم بالایی از اطلاعات، و سطح پایین از دست دادن مواد ضروری، ما باید بپرسیم که این مقدار انرژی از کجا می‌آید و چگونه این گرما و حرارت پراکنده می‌شود.
همچنین می‌تواند استدلال کرد که تمام افکار در مغز در واقع یک محاسبه نیست. این دید که به فکر (یا فرایند فکر) می‌توان مثل یک سیستم مبتنی بر عدد نگاه کرد (که بتوان آن را در کامپیوتر عادی حل کرد؛ مانند مسائل ماشین تورینگ) نیاز به قبول نظریه محاسباتی ذهن دارد. اگر این دید که می‌توان افکار را به اعداد تقلیل داد درست نیست، پس امکان ندارد نظریه محاسباتی ذهن درست باشد. در اینجا ایراد دیگری نیز بر این نظریه وارد است.

اتاق چینی

جان سرل بیان کرده بود که آزمایش فکر که به اتاق چینی معروف شده‌است این مشکل را نشان می‌دهد. تصور کنید فردی در یک اتاق بدون هیچ گونه ارتباط با بیرون قرار دارد و تنها ارتباطش با دنیای بیرون یک تکه کاغذ است که آن را می‌تواند از زیر در رد و بدل کند. او با استفاده از یک سری کتاب برای رمزگشایی اقدام به یافتن «جواب» نوشتهٔ روی کاغذ می‌کند. تمام نمادهای رو کاغذ چینی اند و او می‌داند در کدام کتاب پاسخ این نماد وجود دارد و با نگاه کردن به آن می‌تواند پاسخ را بنویسد. در این صورت مرد چینی ای که در بیرون اتاق حضور دارد متوجه مکالمه می‌شود ولی مرد داخل اتاق متوجه نیست که چه می‌کند. این همان چیزی است که نظریه محاسباتی ذهن به ما می‌گوید؛ مدلی که در آن ذهن به سادگی نمادها را ترجمه می‌کند و نمادهای دیگری را به عنوان خروجی ایجاد می‌کند. در این صورت پس ذهن اصلاً نمی‌تواند یاد بگیرد و فکر کند. با این حال می‌توان در پاسخ به این استدلال گفته شود که مرد و کاغذ هیچ درکی از چینی ندارند، اگر چه این نقص از طبیعت آن‌ها برمی آید؛ در مقابل اگر به آن مرد، چینی بیاموزیم، آنگاه یک سیستم پیچیدهٔ ارتباطی زبان چینی خواهیم داشت.
سرل سوالات بیشتری را دربارهٔ آنچه که ما به منزلهٔ محاسبه در نظر می‌گیریم مطرح می‌کند:
دیوار پشت سر من همین الان در حال اجرای برنامه ورد استار (به انگلیسی: Wordstar) است، چون برخی از الگوهای جنبش مولکولی همریخت با ساختار الگوریتم ورد استار است. اما اگر دیوار ورد استار را پیاده‌سازی کرده بود، پس یک دیوار به اندازه کافی برای اجرای هر برنامه از جمله برنامه‌های اجرا شده در مغز نیز پیچیده‌تر می‌شد.
هیلاری پاتنم به‌طور مشابه ادعا می‌کند:
هر سیستم معمولی بازی یک اوتوماتای نامتناهی محض متناظر است
دانشمندان علوم کامپیوتر به این نقد با توسعهٔ توصیف مسائلی که قابل پیاده‌سازی اند پاسخ داده‌اند. علاوه بر این، راجر پنروز ایده‌ای را پیشنهاد کرده‌است که می‌گوید
ذهن انسان از مفاهیم محاسبه‌ای آشنای ما، برای کشف و حل مسائل پیچیدهٔ ریاضی استفاده نمی‌کند. این بدین معنی است که یک ماشین تورینگ معمولی نمی‌تواند مسائل ریاضی مشخصی را که انسان توانایی حل آن‌ها را دارد، حل کند».