DopamineLa dopamine (DA) est un neurotransmetteur, une molécule biochimique qui permet la communication au sein du système nerveux, et l'une de celles qui influent directement sur le comportement. La dopamine renforce les actions habituellement bénéfiques telles que manger un aliment sain en provoquant la sensation de plaisir ce qui active ainsi le système de récompense/renforcement. Elle est donc indispensable à la survie de l'individu. Plus généralement, elle joue un rôle dans la motivation et la prise de risque chez les mammifères, donc chez l'être humain aussi.
Récepteur dopaminergiquevignette|Il s'agit d'une illustration d'un neurone dopaminergique avec TAAR1 co-localisé et les effets d'un agoniste TAAR1 (amphétamine ou une amine trace) sur la recapture et l'efflux de dopamine. Ce modèle est basé sur des informations provenant des trois sources suivantes : Offermanns, Stefan ; (eds.), Walter Rosenthal (2008). Encyclopédie de la pharmacologie moléculaire (2e éd.). Berlin : Springer. pp. 1219-1222. . Miller GM (janvier 2011).
Agoniste de la dopamineUn agoniste des récepteurs de la dopamine est un composé qui active les récepteurs de la dopamine. Les agonistes des récepteurs de la dopamine activent les voies de signalisation via les protéines G trimères et les β-arrestines, ce qui entraîne des modifications de la transcription des gènes. On connaît aujourd'hui plusieurs agonistes des récepteurs de la dopamine (D1, D2, D3), qui traitent ces voies de signalisation de manière différentielle. On les appelle des agonistes biaisés.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Émotionthumb|upright=1.8|Roue des émotions de Robert Plutchik.|alt= L'émotion est une expérience psychophysiologique complexe et intense (avec un début brutal et une durée relativement brève) de l'état d'esprit d'un individu animal liée à un objet repérable lorsqu'il réagit aux influences biochimiques (internes) et environnementales (externes). Chez les humains, l'émotion inclut fondamentalement « un comportement physiologique, des comportements expressifs et une conscience ».
Aversion pour la pertevignette|Graphique de la valeur perçue du gain et de la perte par rapport à la valeur numérique stricte du gain et de la perte : Une perte de 0,05 estperc\cuecommeuneperted′utiliteˊbeaucoupplusimportantequel′augmentationd′utiliteˊd′ungainde0,05. L'aversion pour la perte est une notion issue de l'économie comportementale, elle est un biais comportemental qui fait que les humains attachent plus d'importance à une perte qu'à un gain du même montant. RenforcementEn psychologie, le renforcement est un procédé qui augmente la probabilité de répétition d'un comportement. Les théories sur l'apprentissage par renforcement sont étudiées par la psychologie béhavioriste et font l'objet de nombreuses applications visant à modifier les comportements animaux et humains. B.F. Skinner fut le premier à en étudier systématiquement les effets sur des rats et des pigeons. Le renforcement est une procédure par laquelle la fréquence d'apparition d'un comportement va augmenter en fonction de sa conséquence.
Variabilité génétiqueLa variabilité génétique est soit la présence, soit la génération de différences génétiques. Elle est définie comme « la formation d'individus de génotype différent, ou la présence d'individus génotypiquement différents, contrairement aux différences induites par l'environnement qui, en règle générale, ne provoquent que des changements temporaires et non héréditaires du phénotype ». La variabilité génétique d'une population est importante pour la biodiversité .
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
ComportementLe terme « comportement » désigne les actions d'un être vivant. Il a été introduit en psychologie française en 1908 par Henri Piéron comme équivalent français de l'anglais-américain behavior. On l'utilise notamment en éthologie (humaine et animale) ou en psychologie expérimentale. Il peut aussi être pris comme équivalent de conduite dans l'approche psychanalytique. Le comportement d'un être vivant est la partie de son activité qui se manifeste à un observateur.
Dorsolateral prefrontal cortexThe dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC or DL-PFC) is an area in the prefrontal cortex of the primate brain. It is one of the most recently derived parts of the human brain. It undergoes a prolonged period of maturation which lasts into adulthood. The DLPFC is not an anatomical structure, but rather a functional one. It lies in the middle frontal gyrus of humans (i.e., lateral part of Brodmann's area (BA) 9 and 46). In macaque monkeys, it is around the principal sulcus (i.e., in Brodmann's area 46).
Émotion (zoologie)vignette|Un dessin d'un chat par T. W. Wood dans le livre de Charles Darwin, The Expression of the Emotions in Man and Animals, décrit comme agissant «dans un état d'esprit affectueux» L'émotion en zoologie désigne les sentiments et émotions subjectifs éprouvés par des animaux non-humains. Les émotions peuvent être décrites comme des états conscients, subjectifs caractérisés premièrement par les expressions psychophysiologiques, les réactions biologiques, et les états mentaux.
Rythme cérébralUn rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.
CocaïneLa cocaïne est un alcaloïde tropanique extrait de la feuille de coca. Célèbre psychotrope, elle est un très puissant stimulant du système nerveux central, et sa consommation est extrêmement addictive. Elle constitue également un vasoconstricteur périphérique. Elle est classifiée comme stupéfiant par la convention unique sur les stupéfiants de 1961 de l'ONU. Sa possession, son trafic et sa vente sont réglementés dans tous les pays.. Cependant, certains ont dépénalisé – voire légalisé – sa possession pour un usage personnel, comme en République tchèque, au Portugal ou en Colombie.
Neural correlates of consciousnessThe neural correlates of consciousness (NCC) refer to the relationships between mental states and neural states and constitute the minimal set of neuronal events and mechanisms sufficient for a specific conscious percept. Neuroscientists use empirical approaches to discover neural correlates of subjective phenomena; that is, neural changes which necessarily and regularly correlate with a specific experience.
