ИНТЕГРАЦИЯ ТРЁХ СИСТЕМ НЕЙРОМОДУЛЯТОРОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗОВЫХ ЭМОЦИЙ В КОГНИТИВНОЙ АРХИТЕКТУРЕ NEUCOGAR
|
Введение 3
1. Современное состояние исследований в области эмоциональных вы-числений 6
2. Эмоциональные состояния на уровне нейробиологических процессов. 9
3. Реализация норадреналиновой системы 14
4. Интеграция норадреналиновой системы с серотониновой и дофами¬новой системами 21
5. Симуляция базовых эмоций в трёхмерной модели 27
Заключение 37
Список литературы 39
1. Современное состояние исследований в области эмоциональных вы-числений 6
2. Эмоциональные состояния на уровне нейробиологических процессов. 9
3. Реализация норадреналиновой системы 14
4. Интеграция норадреналиновой системы с серотониновой и дофами¬новой системами 21
5. Симуляция базовых эмоций в трёхмерной модели 27
Заключение 37
Список литературы 39
Идея построения машины, обладающей интеллектом, способной искать
и принимать оригинальные решения, базируется на чём-то большем, чем математическая модель, писал А. Тьюринг, — на чувствах удовлетворения и горя, факторе внезапности, чтобы обучаться подобно ребёнку. [1] Связь мышления с эмоциями подтверждает и объясняет М. Мински в труде об искусственном эмоциональном интеллекте «The emotion machine». [2]
Эмоция, по соглашению психологов и нейробиологов, это адаптивное
согласованное изменение в нескольких физиологических системах (соматических и нервных) в ответ на внешний или внутренний стимул.[3] Большую
часть прошлого века разум и эмоции было принято противопоставлять. На
настоящее же время нейробиологами многократно доказано, что рациональное, логическое мышление и эмоции тесно переплетены и неразделимы.[4—
7]
Эволюционно эмоции обеспечивают выживание, предупреждая организм об угрозах, регулируют поведение, направляя организм на удовлетворение актуальных потребностей.[8] Эмоции контролируют внутреннее психологическое состояние, управляют принятием решений.[9] Эмоции участвуют
в процессах обучения, памяти, управляют вниманием и восприятием, механизмы сознания и эмоций связаны на всех уровнях.[10] Социальные взаимодействия реальных людей с субъектом без эмоций затруднены и непродуктивны, поскольку эмоции регулируют адекватность в общении, вычисляют
наиболее подходящий к ситуации и настроению собеседника ответ. Эмпатия,
жалость и любовь это сложные социальные эмоции, без наличия которых взаимодействие с людьми просто потенциально опасно. Эмоции нужны для гибкости, ускоренной адаптации и развития. Исходя из этих фактов, во-первых,
понимание человеческих эмоций это необходимый шаг для понимания человеческого сознания. Во-вторых, искусственный интеллект и когнитивные
технологии неосуществимы без реализации эмоций машины, вычислительных эмоций.[12]
3Исследования по воспроизведению эмоций в вычислительных машинах называются Affective Computing. При наличии различных подходов к
этой проблеме, на данный момент не существует таких, которые бы опустились по уровню абстракции до уровня нейробиологических процессов в головном мозге — при этом сама идея логична, ведь именно такой уровень мыслительных процессов теоретически сопоставим с вычислительными процессами. Моделированием на этом уровне занимаются в лаборатории машинного понимания Высшей школы ИТИС, где разрабатывается когнитивная архитектура NeuCogAr (Neural Cognitive Architecture). Данная работа — завершение двухлетнего проекта по реализации трёх систем нейромодуляторов для
воспроизведения 8 базовых эмоций.
Объектом исследования в дипломной работе являются вычислительные эмоции в биологически реалистичной когнитивной архитектуре. Предмет исследования – принципы влияния нейромодуляторов норадреналин, серотонин, дофамин, ацетилхолин, ГАМК и глутамат на мозг и друг на друга;
перенос этих механизмов в область вычислительных технологий.
Цель дипломной работы — интегрировать три системы нейромодуляторов в когнитивной архитектуре NeuCogAr для реализации 8 эмоциональных состояний на биологически реалистичном количестве нейронов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Реализовать систему распространения нейромодулятора норадреналин
для симуляционного ядра NEST Initiative;
• Интегрировать программные реализации систем норадреналина, серотонина и дофамина;
• Исследовать воздействие трёх моноаминовых нейромодуляторов друг
на друга;
• Воспроизвести это воздействие на вычислительной нейронной сети в
500 000 нейронов (биологически реалистичное количество для мыши);
• Запустить полученную систему в разных конфигурациях, согласно модели Хьюго Левхейма, фиксируя 8 различных эмоций машины.
4Основным инструментом в дипломной работе является симуляционное
ядро NEST Initiative, находящееся под контролем пакета языка Python. Его основным пользовательским интерфейсом является PyNEST, который удобен
в использовании и хорошо взаимодействует с библиотеками языка Python,
например, matplotlib, numpy, pylab.
и принимать оригинальные решения, базируется на чём-то большем, чем математическая модель, писал А. Тьюринг, — на чувствах удовлетворения и горя, факторе внезапности, чтобы обучаться подобно ребёнку. [1] Связь мышления с эмоциями подтверждает и объясняет М. Мински в труде об искусственном эмоциональном интеллекте «The emotion machine». [2]
Эмоция, по соглашению психологов и нейробиологов, это адаптивное
согласованное изменение в нескольких физиологических системах (соматических и нервных) в ответ на внешний или внутренний стимул.[3] Большую
часть прошлого века разум и эмоции было принято противопоставлять. На
настоящее же время нейробиологами многократно доказано, что рациональное, логическое мышление и эмоции тесно переплетены и неразделимы.[4—
7]
Эволюционно эмоции обеспечивают выживание, предупреждая организм об угрозах, регулируют поведение, направляя организм на удовлетворение актуальных потребностей.[8] Эмоции контролируют внутреннее психологическое состояние, управляют принятием решений.[9] Эмоции участвуют
в процессах обучения, памяти, управляют вниманием и восприятием, механизмы сознания и эмоций связаны на всех уровнях.[10] Социальные взаимодействия реальных людей с субъектом без эмоций затруднены и непродуктивны, поскольку эмоции регулируют адекватность в общении, вычисляют
наиболее подходящий к ситуации и настроению собеседника ответ. Эмпатия,
жалость и любовь это сложные социальные эмоции, без наличия которых взаимодействие с людьми просто потенциально опасно. Эмоции нужны для гибкости, ускоренной адаптации и развития. Исходя из этих фактов, во-первых,
понимание человеческих эмоций это необходимый шаг для понимания человеческого сознания. Во-вторых, искусственный интеллект и когнитивные
технологии неосуществимы без реализации эмоций машины, вычислительных эмоций.[12]
3Исследования по воспроизведению эмоций в вычислительных машинах называются Affective Computing. При наличии различных подходов к
этой проблеме, на данный момент не существует таких, которые бы опустились по уровню абстракции до уровня нейробиологических процессов в головном мозге — при этом сама идея логична, ведь именно такой уровень мыслительных процессов теоретически сопоставим с вычислительными процессами. Моделированием на этом уровне занимаются в лаборатории машинного понимания Высшей школы ИТИС, где разрабатывается когнитивная архитектура NeuCogAr (Neural Cognitive Architecture). Данная работа — завершение двухлетнего проекта по реализации трёх систем нейромодуляторов для
воспроизведения 8 базовых эмоций.
Объектом исследования в дипломной работе являются вычислительные эмоции в биологически реалистичной когнитивной архитектуре. Предмет исследования – принципы влияния нейромодуляторов норадреналин, серотонин, дофамин, ацетилхолин, ГАМК и глутамат на мозг и друг на друга;
перенос этих механизмов в область вычислительных технологий.
Цель дипломной работы — интегрировать три системы нейромодуляторов в когнитивной архитектуре NeuCogAr для реализации 8 эмоциональных состояний на биологически реалистичном количестве нейронов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Реализовать систему распространения нейромодулятора норадреналин
для симуляционного ядра NEST Initiative;
• Интегрировать программные реализации систем норадреналина, серотонина и дофамина;
• Исследовать воздействие трёх моноаминовых нейромодуляторов друг
на друга;
• Воспроизвести это воздействие на вычислительной нейронной сети в
500 000 нейронов (биологически реалистичное количество для мыши);
• Запустить полученную систему в разных конфигурациях, согласно модели Хьюго Левхейма, фиксируя 8 различных эмоций машины.
4Основным инструментом в дипломной работе является симуляционное
ядро NEST Initiative, находящееся под контролем пакета языка Python. Его основным пользовательским интерфейсом является PyNEST, который удобен
в использовании и хорошо взаимодействует с библиотеками языка Python,
например, matplotlib, numpy, pylab.
Дипломная работа посвящена актуальной задаче реализации биологически реалистичных эмоциональных состояний на уровне вычислительных
процессов, сопоставимых с мыслительными процессами в мозге млекопитающего. В рамках проведённых исследований выполнено:
• Реализована система распространения нейромодулятора норадреналин;
• Интегрированы программные реализации систем норадреналина, серотонина и дофамина;
• Проведены эксперименты по исследованию воздействия трёх моноаминовых нейромодуляторов друг на друга, на связи между нейронами и
на нейронную активность в разных областях мозга;
• Это воздействие воспроизведено на вычислительной нейронной сети в
500 000 нейронов;
• Полученная система запущена в разных конфигурациях, согласно модели Хьюго Левхейма, итогом чего становятся зафиксированные и проанализированные 8 различных эмоций машины.
Результаты проведённых вычислительных экспериментов показывают,
что реалистичная симуляция функций биологических нейромодуляторов осуществима на вычислительных машинах, что становится новым шагом в области когнитивных технологий. Достигнута поставленная для дипломной работы цель: получена общедоступная, универсальная и эффективная модель
вычислительных эмоций в когнитивной архитектуре NeuCogAr. Поскольку
модель работает на уровне вычислительных процессов, её возможно перенести на аппаратное обеспечение, для объединения систем или модулей системы без необходимости перепрограммировать всю архитектуру. Реализованные в работе базовые эмоции имеют исключительно функциональные задачи:
улучшения качества реагирования на внешние события, приспособляемости
к внешним условиям, обучаемости и принятия решений.
Итогом исследования стало написание трёх статей по тематике работы:
37• «The Implementation of Noradrenaline in the NeuCogAr Cognitive Architecture»
в соавторстве с М. Талановым, Б. Пинусом, J. Vallverdu и др. для участия в IX международной конференции по продвинутым когнитивным
технологиям и приложениям COGNITIVE-2017.
• «NeuCogAr: how to make a machine feel emotions. Neuromodulating cognitive
architecture for mammalian emotions simulation» в соавторстве с Хьюго
Левхеймом, М. Талановым, J. Vallverdu, Б. Пинусом, Ф. Гафаровым, С.
Дистефано, А. Хасьяновым, А. Тощевым, Е. Магидом, Р. Гайсиным и
др.
• «Extending biomimetic cognitive architecture NeuCogAr with noradrenaline
model» в соавторстве с М. Талановым, Б. Пинусом, J. Vallverdu, С. Дистефано, Ф. Гафаровым и А. Леухиным для журнала «Journal of Healthcare
Engineering».
Проект собрал международную команду исследователей, привлёк интерес институтов и компаний в областях медицины, экономики, педагогии, инженерии. Кроме ориентации на неизбежный перенос модели на аппаратное
обеспечение, в область робототехники, существуют перспективы исследований, для которых достаточно проведения программных симуляций. Биологически реалистичное количество нейронов делает эти симуляции способными
отвечать на запросы маркетологов, симулируя реакцию мозга на рекламные
компании, и медиков, симулируя поведение мозга при травмах. Модель будет расширена от эмоций до многих других столь же важных процессов в
мозге.
процессов, сопоставимых с мыслительными процессами в мозге млекопитающего. В рамках проведённых исследований выполнено:
• Реализована система распространения нейромодулятора норадреналин;
• Интегрированы программные реализации систем норадреналина, серотонина и дофамина;
• Проведены эксперименты по исследованию воздействия трёх моноаминовых нейромодуляторов друг на друга, на связи между нейронами и
на нейронную активность в разных областях мозга;
• Это воздействие воспроизведено на вычислительной нейронной сети в
500 000 нейронов;
• Полученная система запущена в разных конфигурациях, согласно модели Хьюго Левхейма, итогом чего становятся зафиксированные и проанализированные 8 различных эмоций машины.
Результаты проведённых вычислительных экспериментов показывают,
что реалистичная симуляция функций биологических нейромодуляторов осуществима на вычислительных машинах, что становится новым шагом в области когнитивных технологий. Достигнута поставленная для дипломной работы цель: получена общедоступная, универсальная и эффективная модель
вычислительных эмоций в когнитивной архитектуре NeuCogAr. Поскольку
модель работает на уровне вычислительных процессов, её возможно перенести на аппаратное обеспечение, для объединения систем или модулей системы без необходимости перепрограммировать всю архитектуру. Реализованные в работе базовые эмоции имеют исключительно функциональные задачи:
улучшения качества реагирования на внешние события, приспособляемости
к внешним условиям, обучаемости и принятия решений.
Итогом исследования стало написание трёх статей по тематике работы:
37• «The Implementation of Noradrenaline in the NeuCogAr Cognitive Architecture»
в соавторстве с М. Талановым, Б. Пинусом, J. Vallverdu и др. для участия в IX международной конференции по продвинутым когнитивным
технологиям и приложениям COGNITIVE-2017.
• «NeuCogAr: how to make a machine feel emotions. Neuromodulating cognitive
architecture for mammalian emotions simulation» в соавторстве с Хьюго
Левхеймом, М. Талановым, J. Vallverdu, Б. Пинусом, Ф. Гафаровым, С.
Дистефано, А. Хасьяновым, А. Тощевым, Е. Магидом, Р. Гайсиным и
др.
• «Extending biomimetic cognitive architecture NeuCogAr with noradrenaline
model» в соавторстве с М. Талановым, Б. Пинусом, J. Vallverdu, С. Дистефано, Ф. Гафаровым и А. Леухиным для журнала «Journal of Healthcare
Engineering».
Проект собрал международную команду исследователей, привлёк интерес институтов и компаний в областях медицины, экономики, педагогии, инженерии. Кроме ориентации на неизбежный перенос модели на аппаратное
обеспечение, в область робототехники, существуют перспективы исследований, для которых достаточно проведения программных симуляций. Биологически реалистичное количество нейронов делает эти симуляции способными
отвечать на запросы маркетологов, симулируя реакцию мозга на рекламные
компании, и медиков, симулируя поведение мозга при травмах. Модель будет расширена от эмоций до многих других столь же важных процессов в
мозге.
Подобные работы
- ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ 8 БАЗОВЫХ ЭМОЦИЙ НА МОДЕЛИ ЛЁВХЕЙМА ПОСРЕДСТВОМ НЕЙРОСИМУЛЯЦИИ В СРЕДЕ NEST
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 6300 р. Год сдачи: 2018