Système de récompenseLe système de récompense / renforcement aussi appelé système hédonique, est un système fonctionnel fondamental des mammifères, situé dans le cerveau, le long du faisceau médian du télencéphale. Ce système de « récompenses » est indispensable à la survie, car il fournit la motivation nécessaire à la réalisation d'actions ou de comportements adaptés, permettant de préserver l'individu et l'espèce (prise de risque nécessaire à la survie, recherche de nourriture, reproduction, évitement des dangers, etc.).
Prise de décisionvignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.
Brain stimulation rewardBrain stimulation reward (BSR) is a pleasurable phenomenon elicited via direct stimulation of specific brain regions, originally discovered by James Olds and Peter Milner. BSR can serve as a robust operant reinforcer. Targeted stimulation activates the reward system circuitry and establishes response habits similar to those established by natural rewards, such as food and sex. Experiments on BSR soon demonstrated that stimulation of the lateral hypothalamus, along with other regions of the brain associated with natural reward, was both rewarding as well as motivation-inducing.
Psychologie évolutionnisteLa psychologie évolutionniste, évolutive ou évolutionnaire, parfois nommée évopsy ou évo-psy, est un courant de la psychologie cognitive et de la psychosociologie dont l'objectif est d'expliquer les mécanismes de la pensée et les comportements humains à partir de la théorie de l'évolution biologique. Elle est parfois assimilée à la sociobiologie, ou considérée comme un courant qui a pris la succession de la sociobiologie aujourd'hui discréditée.
Automated decision-makingAutomated decision-making (ADM) involves the use of data, machines and algorithms to make decisions in a range of contexts, including public administration, business, health, education, law, employment, transport, media and entertainment, with varying degrees of human oversight or intervention. ADM involves large-scale data from a range of sources, such as databases, text, social media, sensors, images or speech, that is processed using various technologies including computer software, algorithms, machine learning, natural language processing, artificial intelligence, augmented intelligence and robotics.
Decision-making softwareDecision-making software (DM software) is software for computer applications that help individuals and organisations make choices and take decisions, typically by ranking, prioritizing or choosing from a number of options. An early example of DM software was described in 1973. Before the advent of the World Wide Web, most DM software was spreadsheet-based, with the first web-based DM software appearing in the mid-1990s. Nowadays, many DM software products (mostly web-based) are available – e.g.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
Prise de décision collectiveLa prise de décision collective (en anglais, collaborative decision making ou CDM) est une situation où des individus sont rassemblés en un groupe pour résoudre des problèmes. Selon l'idée de synergie, les décisions prises collectivement ont tendance à être plus efficaces que les décisions prises individuellement. Cependant, il existe des situations dans lesquelles les décisions prises en groupe aboutissent à un mauvais jugement. En psychologie sociale, la prise de décision collective peut être définie comme .
Codage neuronalLe codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
Behavioral addictionBehavioral addiction is a form of addiction that involves a compulsion to engage in a rewarding non-substance-related behavior – sometimes called a natural reward – despite any negative consequences to the person's physical, mental, social or financial well-being. Addiction canonically refers to substance abuse; however, the term's connotation has been expanded to include behaviors that may lead to a reward (such as gambling, eating, or shopping) since the 1990s.
Méthode du consensusDans le monde politique et technique et dans les groupes, tout ou partie des acteurs ont souvent besoin d'appuyer leurs choix et décisions stratégiques sur des « preuves » rationnelles et scientifiques. Or ils sont souvent confrontés à des incertitudes. Pour réduire cette incertitude diverses méthodes ont été au cours du élaborées et affinées, dont les conférences de consensus qui aboutissent parfois à des résultats provisoires mais plus ou moins relativement consensuels. C'est un des moyens de résolution non violente de conflits.
Économie comportementaleL'économie comportementale est un champ de la science économique qui étudie le comportement des êtres humains dans les situations économiques. L'un des principaux objectifs de l'économie comportementale est notamment de décrire et d'expliquer pourquoi, dans certaines situations, les êtres humains adoptent un comportement qui peut sembler paradoxal ou non rationnel, c'est-à-dire contraire à ce que prédirait la théorie de l'Homo œconomicus.
Voie méso-limbiqueLe circuit mésolimbique relie l'aire tegmentaire ventrale (ATV) dans le mésencéphale à des régions du système limbique comme le noyau accumbens (noyau gris) et le cortex orbitofrontal. La stimulation des différentes portions du circuit mésolimbique a un effet renforçateur. Le circuit mésolimbique utilise la dopamine comme neurotransmetteur. La stimulation de l'aire tegmentaire ventrale produit une libération de dopamine dans le noyau accumbens.
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.
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.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Règle de HebbLa règle de Hebb, théorie de Hebb, postulat de Hebb ou théorie des assemblées de neurones a été établie par Donald Hebb en 1949. Elle est à la fois utilisée comme hypothèse en neurosciences et comme concept dans les réseaux neuronaux en mathématiques. En 1950, un manuscrit de Sigmund Freud datant de 1895 fut publié qui attestait que cette théorie avait déjà été formulée avant Hebb. Cette théorie est souvent résumée par la formule : () C'est une règle d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels dans le contexte de l'étude d'assemblées de neurones.
Volatilité (finance)La volatilité (en finance) est l'ampleur des variations du cours d'un actif financier. Elle sert de paramètre de quantification du risque de rendement et de prix d'un actif financier. Lorsque la volatilité est élevée, la possibilité de gain est plus importante, mais le risque de perte l'est aussi. C'est par exemple le cas de l'action d'une société plus endettée, ou disposant d'un potentiel de croissance plus fort et donc d'un cours plus élevé que la moyenne.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
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.
