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.).
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.
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.
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.
Interrogation (linguistique)En linguistique, l'interrogation est un acte de langage par laquelle l'émetteur d'un énoncé adresse au destinataire (réel ou fictif) de celui-ci une demande d'information portant sur son contenu. Une phrase interrogative est couramment appelée « question ». L'interrogation totale concerne la phrase entière et appelle une réponse totale, comme « oui », « non », « sûrement »... Une telle question totale porte en fait très souvent sur un élément partiel, mis en relief par divers moyens ou non : ex.
Prédiction dynamiqueLa prédiction dynamique est une méthode inventée par Newton et Leibniz. Newton l’a appliquée avec succès au mouvement des planètes et de leurs satellites. Depuis elle est devenue la grande méthode de prédiction des mathématiques appliquées. Sa portée est universelle. Tout ce qui est matériel, tout ce qui est en mouvement, peut être étudié avec les outils de la théorie des systèmes dynamiques. Mais il ne faut pas en conclure que pour connaître un système il est nécessaire de connaître sa dynamique.
Ganglions de la baseLes ganglions de la base (autrement appelés noyaux gris centraux ou noyaux de la base) sont un ensemble de structures sous-corticales constitué par des noyaux pairs, interconnectés au niveau télencéphalique (hémisphères cérébraux) et diencéphalique. Leur structure peut varier selon qu'on les définit de manière anatomique ou fonctionnelle.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Loi de StudentEn théorie des probabilités et en statistique, la loi de Student est une loi de probabilité, faisant intervenir le quotient entre une variable suivant une loi normale centrée réduite et la racine carrée d'une variable distribuée suivant la loi du χ. Elle est notamment utilisée pour les tests de Student, la construction d'intervalle de confiance et en inférence bayésienne. Soit Z une variable aléatoire de loi normale centrée et réduite et soit U une variable indépendante de Z et distribuée suivant la loi du χ à k degrés de liberté.
