Начиная с последнего десятилетия 20-го века интерес к эмоциям и эмоциональным представлениям в вычислительных системах экспоненциально возрастал. Этот рост активности был основан на понимании роли эмоций в человеческом интеллекте и сознании. Спустя несколько лет аффективные вычисления родились благодаря книге Розалинды Пикард "Affective Computing".
Можно выделить два основных направления в новой области исследований аффективных вычислений: распознавание эмоций и реализация эмоций в вычислительной системе. Интерес к реализации эмоциональных механизмов основан на фундаментальной роли эмоций в основных когнитивных процессах: окрашивание информации эмоциями, механизмы принятия решений и эмоциональное поведение.
Так, шаг за шагом проект лаборатории машинного понимания NeuCogAr (Нейромодулирующая когнитивная архитектура) приближается к реализации куба эмоций Лёвхейма [https://en.wikipedia.org/wiki/Lövheim_cube_of_emotion] в вычислительной системе -моста между нейробиологическими процессами и вычислительными процессами.
Так, особо читаемой (просматриваемой и скачиваемой) за 30 дней является новая статья "The Implementation of Noradrenaline in the NeuCogAr Cognitive Architecture". В этой статье нами был представлен новый подход к моделированию и реализации влияния норадреналина (одного из трёх базовых нейромодуляторов по кубу эмоций Лёвхейма) в био-правдоподобном моделировании эмоций в вычислительной системе. Была модернизирована предыдущая версия архитектуры NeuCogAr, что стало еще одним шагом на пути к нейробиологически правдоподобной модели эмоций. Это имеет крайне важное значение для когнитивной системы, поскольку она благодаря этому может управлять процессами внимания и целеполагания.
На втором месте по просмотру находится статья "Emotional simulations and depression diagnostics" (Scopus, Biologically Inspired Cognitive Architectures). Здесь нами освещается общая идея нейромодулирующих механизмов, которые контролируют эмоциональные состояния млекопитающих, и которые реализованы в компьютерной симуляции, посредством контроля мощности вычислительной системы. Результатом работы являются построенные схемы допаминового, серотонинового и норадреналинового путей в головном мозге, которые были реализованы по отдельности в нейросимуляторе NEST.
Статья "Simulation of a Fear-like State on a Model of Dopamine System of Rat Brain" (Scopus, Advances in Intelligent Systems and Computing) в счёт читаемости (30 дней) не вошла, т.к. была написана ещё в 2016 году и волна интереса уже спала. Это была первая статья о реализации допаминового пути (одной оси куба эмоций Лёвхейма) в нейросимуляторе.
В Academia ещё не была выложена совместная статья "Modeling the Fear-Like State in Realistic Neural Network" (Scopus, BioNanoScience, 2017). Она является частью нашей гипотезы и отдельно (детальнее) посвящена реализации страхоподобного состояния (допамин) и наблюдением за распределением нагрузок центрального процессора компьютера. Результаты указывали на увеличение вычислительной мощности именно во время нейромодуляции, что подтвердило наши предположения.
Благодаря работе над проектами лаборатории и совместному написанию статей, мне удалось попасть в топ 3% самых читаемых исследователей на Academia.edu. Для себя считаю это достижением и наградой, как признание в научной среде, за выполненную работу.
Со статьями можно ознакомиться по ссылкам ниже:
The Implementation of Noradrenaline in the NeuCogAr Cognitive Architecture- https://www.academia.edu/33565867/2017_NORADRENALINE_NEUCOGAR_PROCEDEDINGS.pdf
Emotional simulations and depression diagnostics - http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212683X16300676
Modeling the Fear-Like State in Realistic Neural Network - https://link.springer.com/article/10.1007/s12668-017-0401-7
Simulation of a Fear-like State on a Model of Dopamine System of Rat Brain - https://www.researchgate.net/publication/301661380_Simulation_of_a_Fear-like_State_on_a_Model_of_Dopamine_System_of_Rat_Brain