स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

भावनात्मक उत्तेजनाओं द्वारा निर्देशित क्रिया-चयन का एक कार्यात्मक मॉडल

डोमिनिक जी बेरौले, पास्केल गिस्क्वेट वेरियर

अनुभूति और भावना के अंतर्गत आने वाले प्रमुख मस्तिष्क नेटवर्क को इनाम/दंड सर्किट के माध्यम से प्रमुख न्यूरोट्रांसमीटर सिस्टम द्वारा संशोधित किया जाता है। उल्लेखनीय रूप से, बेसल गैन्ग्लिया को मोटर परिणामों की ओर भावनात्मक जानकारी को फ़नल करने के लिए माना जाता है। हालाँकि, भावनात्मक उत्तेजनाओं को कार्रवाई के चयन को निर्देशित करने की अनुमति देने वाले तंत्रों की पहचान अभी तक नहीं की गई है। कम्प्यूटेशनल मॉडल इस लक्ष्य में योगदान दे सकते हैं। यहाँ, निर्देशित प्रसार नियतात्मक मॉडल के कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके, हम दिखाते हैं कि भावनात्मक चैनल अतीत में जोड़े गए सभी भावनात्मक उत्तेजनाओं को वर्तमान संकेत के साथ तुरंत प्राप्त करके, क्रिया-उन्मुख चैनलों को तेज़ी से और चुनिंदा रूप से संशोधित कर सकते हैं। पशु आधारित डेटा के साथ समझौते में, भावनात्मक प्रत्याशा को लागू करने वाले क्षणिक मॉड्यूलेशन संकेत नए बने या दूरस्थ स्मृति निशानों को लक्षित करते समय अधिक उपयोगी प्रतीत होते हैं। इन संकेतों का समय और विकास दोनों कंडीशनिंग के दौरान बेसल गैन्ग्लिया में डोपामिनर्जिक न्यूरॉन गतिविधि की एक नई व्याख्या का सुझाव देते हैं, जिसे आमतौर पर सुदृढीकरण सीखने के फ्रेम में 'पुरस्कार भविष्यवाणी त्रुटि' के लिए कोडिंग के रूप में माना जाता है। चरम मूल्यों की 'भावनाओं' से जुड़े अतिरिक्त कंप्यूटर प्रशिक्षण के बाद, एक वातानुकूलित संकेत के प्रभाव में चयनित क्रियाओं की विविधता को बाध्यकारी या परिहार व्यवहार के माध्यम से कम होते हुए दिखाया गया है। वास्तव में, प्रस्तावित कार्यात्मक मॉडल में, इसी तरह के मॉड्यूलेशन तंत्र या तो नशीली दवाओं की लत या पोस्टट्रॉमेटिक तनाव विकार के विकास के लिए जिम्मेदार हैं। इसके अलावा, इन शिथिलताओं में सहज वापसी को यहाँ स्थानीय मॉड्यूलेटिंग घाटे के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है। उत्तरार्द्ध को मॉडल के कुछ नियंत्रण मापदंडों में से एक को चुनिंदा रूप से स्थानांतरित करके आंशिक रूप से दूर किया जा सकता है, न्यूरोमोड्यूलेटर के समान।