Sur les limites empiriques du calcul : calculabilité, complexité et physique

On the empirical limitations on computation : computability, complexity and physics

• Auteur / Autrice : Maël Pégny
• Direction : Jean-Baptiste Joinet, Alexei Grinbaum
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Philosophie
• Date : Soutenance le 05/12/2013
• Etablissement(s) : Paris 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Philosophie (Paris ; 1998-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire de recherche sur les sciences de la matière (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2007-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Baptiste Joinet, Jean Lassègue, Anouk Barberousse
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jeffrey Alan Barrett

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles non-standards (mathématiques)

Complexité de calcul (informatique)

Thèse de Church

Physique -- Philosophie

Théorie de la connaissance

Mots clés libres

Calcul quantique

Philosophie des sciences

Calcul

Informatique

Calculabilité

Complexité computationnelle

Thèse de Church-Turing

Calcul quantique

Quantum computing

Philosophy of science

Computing

Computer science

Computability

Computational complexity

Theory of Church-Turing

Quantum computing

Résumé

Durant ces dernières décennies, la communauté informatique a montré un intérêt grandissant pour les modèles de calcul non-standard, inspirés par des phénomènes physiques, biologiques ou chimiques. Les propriétés exactes de ces modèles ont parfois été l'objet de controverses: que calculent-ils? Et à quelle vitesse? Les enjeux de ces questions sont renforcés par la possibilité que certains de ces modèles pourraient transgresser les limites acceptées du calcul, en violant soit la thèse de Church-Turing soit la thèse de Church-Turing étendue. La possibilité de réaliser physiquement ces modèles a notamment été au coeur des débats. Ainsi, des considérations empiriques semblent introduites dans les fondements même de la calculabilité et de la complexité computationnelle, deux théories qui auraient été précédemment considérées comme des parties purement a priori de la logique et de l'informatique. Par conséquent, ce travail est consacré à la question suivante : les limites du calcul reposent-elles sur des fondements empiriques? Et si oui, quels sont-ils? Pour ce faire, nous examinons tout d'abord la signification précise des limites du calcul, et articulons une conception épistémique du calcul, permettant la comparaison des modèles les plus variés. Nous répondrons à la première question par l'affirmative, grâce à un examen détaillé des débats entourant la faisabilité des modèles non-standard. Enfin, nous montrerons les incertitudes entourant la deuxième question dans l'état actuel de la recherche, en montrant les difficultés de la traduction des concepts computationnels en limites physiques.

Recent years have seen a surge in the interest for non-standard computational models, inspired by physical, biological or chemical phenomena. The exact properties of some of these models have been a topic of somewhat heated discussion: what do they compute? And how fast do they compute? The stakes of these questions were heightened by the claim that these models would violate the accepted limits of computation, by violating the Church-Turing Thesis or the Extended Church-Turing Thesis. To answer these questions, the physical realizability of some of those models - or lack thereof - has often been put at the center of the argument. It thus seems that empirical considerations have been introduced into the very foundations of computability and computational complexity theory, both subjects that would have been previously considered purely a priori parts of logic and computer science. Consequently, this dissertation is dedicated to the following question: do computability and computational complexity theory rest on empirical foundations? If yes, what are these foundations? We will first examine the precise meaning of those limits of computation, and articulate a philosophical conception of computation able to make sense of this variety of models. We then answer the first question by the affirmative, through a careful examination of current debates around non-standard models. We show the various difficulties surrounding the second question, and study how they stem from the complex translation of computational concepts into physical limitations.