{"id":2037,"date":"2023-03-26T15:00:20","date_gmt":"2023-03-26T15:00:20","guid":{"rendered":"https:\/\/cog-ist.com\/?post_type=blog_content&p=2037"},"modified":"2025-09-16T16:29:21","modified_gmt":"2025-09-16T16:29:21","slug":"duygu-modelleri-jean-marc-fellous","status":"publish","type":"blog_content","link":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/blog_content\/duygu-modelleri-jean-marc-fellous\/","title":{"rendered":"Duygu Modelleri \u2014 Jean-Marc Fellous"},"content":{"rendered":"

\u00d6zg\u00fcn Ad\u0131:\u00a0Models of Emotion<\/a><\/p>\n\n\n\n

Edit\u00f6r: Neslihan \u00c7al\u0131\u015fkan<\/p>\n\n\n\n

\u0130nsan duygular\u0131 b\u00fcy\u00fck oranda \u00f6zneldir ve deterministik de\u011fildir. Ayn\u0131 uyaran farkl\u0131 bireylerde farkl\u0131 duygular\u0131 uyand\u0131rabilir ve ayn\u0131 birey, farkl\u0131 zamanlarda ayn\u0131 uyaran kar\u015f\u0131s\u0131nda farkl\u0131 duygular sergileyebilir. Bu de\u011fi\u015fkenli\u011fe ra\u011fmen, belirli bir olay\u0131 duygusal yapan temel prensipler ve hatta belki de temel n\u00f6ral mekanizmalar oldu\u011fu varsay\u0131l\u0131yor. N\u00f6robilimciler de bu prensipleri ve mekanizmalar\u0131 bulmak i\u00e7in belirli duygular\u0131, belirli deneysel materyallerle (task) \u00e7al\u0131\u015f\u0131yorlar. Tekil n\u00f6ron ate\u015flenme \u00f6r\u00fcnt\u00fclerinden b\u00fct\u00fcn bir beyin b\u00f6lgesindeki etkile\u015fimi inceleyen \u00e7al\u0131\u015fmalara kadar, \u00e7e\u015fitli t\u00fcrde veriler ortaya \u00e7\u0131karan insan ve hayvan \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 yap\u0131yorlar. Bu yakla\u015f\u0131m titiz olsa da biraz yava\u015f ve s\u0131kl\u0131kla birbiriyle \u00e7eli\u015fen \u00e7ok karma\u015f\u0131k verilerin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na sebep oluyor. Bu b\u00fct\u00fcnleyici bir yakla\u015f\u0131m gerektiriyor. Hesaplamal\u0131 duygu modelleri,<\/em> bu b\u00fct\u00fcnle\u015fme i\u00e7in gelecek vaat eden bir ara\u00e7 olarak ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Bu modeller, b\u00fct\u00fcn varsay\u0131mlar\u0131n a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya konulmas\u0131n\u0131 gerektiriyor ve duygular\u0131n n\u00f6ral temelleri ile ilgili hipotezleri hem ifade hem de test etmek i\u00e7in yeni bir dil kullanma imk\u00e2n\u0131 veriyorlar.<\/p>\n\n\n\n

Uzun zamand\u0131r, \u201cbili\u015fsel\u201d s\u00fcre\u00e7ler, \u201cduygusal (afektif)\u201d s\u00fcre\u00e7lerin z\u0131tt\u0131 olarak tan\u0131mlan\u0131yordu. Fakat \u015fimdi yap\u0131lan deneysel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n ve modellemelerin sonucunda biliyoruz ki bili\u015fsel ve duygusal s\u00fcre\u00e7ler birlikte geli\u015fiyor ve \u00e7al\u0131\u015f\u0131yorlar. Bir zamanlar alg\u0131 ve haf\u0131za gibi bili\u015fsel s\u00fcre\u00e7leri anlamak i\u00e7in geli\u015ftirilen kavramsal ve hesaplamal\u0131 modeller, geni\u015fletilerek ve fonksiyonel olarak d\u00fczenlenerek duygu s\u00fcre\u00e7leriyle ilgili meseleleri a\u00e7\u0131klamak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yorlar.<\/p>\n\n\n\n

Ge\u00e7ti\u011fimiz on y\u0131l, duygusal s\u00fcre\u00e7lerle ilgili konularla do\u011frudan ilgilenen yapay zeka (YZ) modeli say\u0131s\u0131nda bir patlamaya sahne oldu. Her ne kadar genelde duygusal s\u00fcre\u00e7lerin n\u00f6ral mimarisini takip etmiyor olsalar da, bu modeller duygular\u0131n baz\u0131 \u00f6nemli fonksiyonel y\u00f6nlerini vurgulad\u0131lar. Duygular\u0131n ileti\u015fimdeki (insan-makine aray\u00fcz\u00fc), karar vermedeki, bedenin homeostaz\u0131ndaki ve \u00e7evresel adaptasyonlardaki (otonom robotlar) roller buna \u00f6rnek olarak g\u00f6sterilebilir. \u0130lk \u00f6rneklerinden biri Rosalind Picard\u2019\u0131n Duyu\u015fsal Hesaplama<\/em> (Affective Computing<\/em>) kitab\u0131 olmak \u00fczere bu konuda birka\u00e7 kitap bas\u0131ld\u0131. Yapay zeka, temel bazl\u0131 prensiplere odaklanarak, bili\u015fsel s\u00fcre\u00e7lerin alt\u0131nda yatan n\u00f6ral yap\u0131lar\u0131 bulmay\u0131 gerektirmeden, bu yap\u0131lar\u0131n destekledi\u011fi s\u00fcre\u00e7leri \u00e7al\u0131\u015fmaya (\u00f6rn: Satran\u00e7 oynamak) imkan tan\u0131yor. \u00d6te yandan n\u00f6ral modelleme ise bahsedilen yap\u0131lara odaklanarak baz\u0131 temel hesaplama prensipleri ortaya \u00e7\u0131karmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Altta yatan mekanizmalar\u0131n ayd\u0131nlat\u0131lmas\u0131, bir sistemin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131p \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131\u011f\u0131n\u0131n anla\u015f\u0131lmas\u0131 ve deneysel olarak test etmeye gerek olmadan sistemin davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 tahmin edebilmek i\u00e7in \u00f6nemlidir. Modellemenin bu y\u00f6n\u00fc, a\u015fa\u011f\u0131da da a\u00e7\u0131klanaca\u011f\u0131 \u00fczere, \u00f6zellikle de duygusal bozukluklar\u0131n anla\u015f\u0131lmas\u0131 ve tedavi edilmesi i\u00e7in olduk\u00e7a \u00f6nemli olabilir. \u015eimdi burada YZ yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 ileri okumalara b\u0131rak\u0131p n\u00f6ral modelleme yakla\u015f\u0131mlar\u0131na odaklanaca\u011f\u0131m.<\/p>\n\n\n\n

Duygular\u0131n ya da duygu i\u015flemlemelerinin baz\u0131 \u00f6zel y\u00f6nlerinin n\u00f6ral yap\u0131lar\u0131na uygun modeller in\u015fa etmek, pek \u00e7ok soyutlama seviyesinde yap\u0131labilir. Yelpazenin bir ucunda, baz\u0131 \u00f6zel n\u00f6ron pop\u00fclasyonlar\u0131n\u0131n bulundu\u011fu \u00f6zel bir n\u00f6ral yola\u011f\u0131n\u0131n modellemesi bulunur. Bu t\u00fcr biyofiziksel modeller, tipik olarak n\u00f6ronlar\u0131 bireysel aksiyon potansiyelleri seviyesinde tasvir ederler. Bu modellerin a\u00e7\u0131klama ve tahmin etme g\u00fcc\u00fc, milisaniyelik zaman aral\u0131klar\u0131nda ortaya \u00e7\u0131kan ilgin\u00e7 dinamik a\u011f davran\u0131\u015flar\u0131d\u0131r (\u00f6rne\u011fin osilasyon, n\u00f6ron havuzlar\u0131 aras\u0131ndaki rekabet). Yelpazenin di\u011fer ucunda ise, n\u00f6ral i\u015flemleme prensiplerine odaklanan modeller bulunur. Bu modeller, \u00f6zellikle de tipik n\u00f6ron veya n\u00f6ron gruplar\u0131n\u0131n ba\u011flant\u0131sall\u0131\u011f\u0131na ve aktivasyon seviyesine odaklan\u0131rlar. Bu modeller, temel olarak n\u00f6roanatomi ve n\u00f6rog\u00f6r\u00fcnt\u00fclenme verilerini kullan\u0131larak tasarlan\u0131rlar. Bu ba\u011flant\u0131sal modeller, belirli beyin b\u00f6lgelerinde ger\u00e7ekle\u015fen i\u015flemlemelere daha kapsaml\u0131 bir \u015fekilde bakmam\u0131z\u0131 sa\u011flayabilirler. Bu ba\u011flant\u0131sal modellerin b\u00fcy\u00fck \u00e7o\u011funlu\u011fu, \u00f6\u011frenmenin bir bi\u00e7imini uygularlar. Bu uygulamalarda, sinaptik ba\u011flant\u0131 \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri de\u011fi\u015ftirilerek ilgin\u00e7 a\u011f ba\u011flant\u0131lar\u0131 ortaya \u00e7\u0131kar\u0131l\u0131r. Bu modeller, s\u0131kl\u0131kla, n\u00f6ral aktiviteyi davran\u0131\u015fsal zaman aral\u0131klar\u0131nda a\u00e7\u0131klayabilir ve tahmin edebilirler. Elbette ki yukar\u0131da bahsedilen yelpazenin iki a\u015f\u0131r\u0131 ucu aras\u0131nda bol miktarda hibrit modeller de bulunuyor, bunlara ileride de\u011finece\u011fiz.<\/p>\n\n\n\n

Son yirmi y\u0131lda duygular\u0131n n\u00f6robiliminin \u00e7e\u015fitli y\u00f6nleri \u00fczerine bol miktarda deneysel veri topland\u0131. Bu veriler, Tim Dalgleish\u2019in de\u011ferlendirdi\u011fi pek \u00e7ok anatomik modelin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na yol a\u00e7t\u0131. Fakat duygular\u0131n hesaplamal\u0131 modellerinin ortaya \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131, bunlar\u0131 tamamlay\u0131c\u0131 mekanistik duygu teorilerinin ileri s\u00fcr\u00fclmesi sayesinde m\u00fcmk\u00fcn olmu\u015ftur. Bu kavramsal modellerden d\u00f6rd\u00fc (Joseph LeDoux, Edmund Rolls, Antonio Damasio ve Klaus Scherer taraf\u0131ndan ileri s\u00fcr\u00fclenler), n\u00f6ronlar\u0131n i\u015fleyi\u015finden ilham al\u0131narak geli\u015ftirilmi\u015f duygu modellerinin temelinde yer al\u0131r. <\/strong>(Bu kavramsal \u00e7er\u00e7evelerde) olumsuz duygulara amigdalada korku i\u015flemlemesinin \u00e7e\u015fitli y\u00f6nleri modellenerek yakla\u015f\u0131l\u0131r. Olumlu duygular ise, olumlu bir duygunun bir \u00f6d\u00fcl elde edildi\u011finde ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131n varsay\u0131m\u0131ndan hareketle \u00f6d\u00fcl i\u015flemlemesinin ve karar vermenin n\u00f6ral altyap\u0131s\u0131 \u00e7al\u0131\u015f\u0131larak ele al\u0131n\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Korku Modelleri: Amigdala<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

LeDoux\u2019nun i\u015fitsel korku \u015fartlanmas\u0131 kavramsal modeline g\u00f6re, amigdala n\u00f6ronlar\u0131 talamustan h\u0131zl\u0131 ve geni\u015f tonlarda girdiler al\u0131rken korteksten daha yava\u015f ve rafine girdiler al\u0131rlar. Armony ve ekip arkada\u015flar\u0131, sinaptik ba\u011flant\u0131lar\u0131n de\u011fi\u015ftirilmesi yoluyla her bir amigdala n\u00f6ronunun ton frekanslar\u0131 aral\u0131\u011f\u0131n\u0131 temsil etmeyi \u00f6\u011frendi\u011fi i\u015fitsel korku i\u015flemlemesinin hesaplamal\u0131 bir modelini olu\u015fturdular. Bu ton frekans\u0131 aral\u0131klar\u0131 birle\u015ftirildi\u011finde, i\u015fitilebilir ses spektrumunun tamam\u0131n\u0131 kaps\u0131yordu. \u0130lgin\u00e7 bir \u015fekilde, deneyler, korkunun yaln\u0131zca belirli ses tonlar\u0131yla ili\u015fkilendirildi\u011fi ko\u015fullarda yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, bir n\u00f6ron alt k\u00fcmesi yeniden ayarland\u0131 ve tercihlerini korku uyand\u0131rma ile e\u015fle\u015ftirilen frekanslara kayd\u0131rd\u0131. Korkunun n\u00f6ral ton tercihini yeniden haritaland\u0131rd\u0131\u011f\u0131 bu durum, daha sonra belirli ses tonlar\u0131n\u0131 ayaklar\u0131na verilen elektriksel \u015foklarla ili\u015fkilendirmeye y\u00f6nelik e\u011fitilmi\u015f hayvanlar\u0131n amigdalalar\u0131ndan toplanan verilerle deneysel olarak do\u011fruland\u0131. \u015ea\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 bir \u015fekilde, bu model, daha az girdisel bilgiye eri\u015fimi oldu\u011fu bilinen hesaplamal\u0131 yap\u0131lanmalardan da beklendi\u011fi \u00fczere, korteksin di\u011fer b\u00f6lgelerinden gelen sinyallerin, bu n\u00f6ronlar\u0131n uyaran tercihlerini etkilemeyece\u011fini g\u00f6sterdi. Lezyon \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 ile yine deneysel olarak do\u011frulanan bu sonu\u00e7, kortikal olmayan girdilerin (\u00f6rne\u011fin talamus kaynakl\u0131 girdiler) daha \u00f6nce beklenenden daha fazla etkiye sahip olabilece\u011fini \u00f6ng\u00f6rd\u00fc. B\u00f6ylece, LeDoux\u2019nun deneysel verilerle k\u0131s\u0131tlanan bu modelinin, korku i\u015fleme konusunda deneysel olarak test edilebilen \u00f6ng\u00f6r\u00fclerde bulunabilece\u011fi g\u00f6r\u00fcld\u00fc. Daha sonra bu \u00f6ng\u00f6r\u00fcler do\u011fruland\u0131 ve korku uyaranlar\u0131n\u0131n i\u015flenmesinde h\u0131zl\u0131 ve yava\u015f (\u00e7ift) i\u015fleme yollar\u0131n\u0131n oldu\u011fu anlay\u0131\u015f\u0131 g\u00fc\u00e7lendi.<\/p>\n\n\n\n

Genetik algoritmalar ve yapay n\u00f6ral a\u011flar kullanan di\u011fer daha soyut modeller, bu h\u0131zl\u0131 ve yava\u015f i\u015fleme yollar\u0131n\u0131n, \u00e7evresel ko\u015fullar nedeniyle avc\u0131 ve av aras\u0131ndaki ayr\u0131m (yani olumlu ve olumsuz duygulardan hangisinin hissedilece\u011finin kestirilmesi) zorla\u015ft\u0131\u011f\u0131nda, hayatta kalma i\u00e7g\u00fcd\u00fcs\u00fcnden dolay\u0131 ortaya \u00e7\u0131kabilece\u011fini g\u00f6sterdi.<\/p>\n\n\n\n

Amigdala, korkuyla ili\u015fkisinin \u00f6tesinde, genel motivasyon sisteminin bir bile\u015feni olarak da modellenmi\u015ftir. Stephen Grossberg\u2019in modellerinden biri, \u00e7e\u015fitli \u00f6\u011frenme paradigmalar\u0131nda ger\u00e7ekle\u015fen bili\u015fsel-duygusal etkile\u015fimleri ke\u015ffetmek i\u00e7in tasarland\u0131. Bu model; talamus, birincil g\u00f6rsel korteks ve temporal loblardan olu\u015fan duyusal (g\u00f6rsel) bir alg\u0131 sistemi, hipotalamus ve amigdalan\u0131n aktivitesini temsil eden bir motivasyon sistemi ve genel kortikal ve serebellar motor \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 i\u00e7eren genel bir motor sistemi i\u00e7eriyordu. Bu modelde amigdala, duyu ak\u0131\u015f\u0131na etkileyen motivasyonel bir yanl\u0131l\u0131k olarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131yordu ve prefrontal korteks ile etkile\u015fime ge\u00e7erek eylem se\u00e7imini etkiliyordu. Amigdalada ger\u00e7ekle\u015fen aktivite, korku ve rahatlama gibi birbirlerine ters duygusal temsiller aras\u0131ndaki dinamik etkile\u015fime dayan\u0131yordu. Bu modelde, uygun bir ayarlamayla, bu temsillere y\u00f6nelik uyar\u0131lma benzeri girdiler, \u00e7ok az veya \u00e7ok fazla uyar\u0131lman\u0131n motor tepkileri azaltt\u0131\u011f\u0131 karakteristik bir ters U-\u015fekilli tepkiye yol a\u00e7abilir. Mekanizmasal olarak bu model, b\u00fcy\u00fck bir uyar\u0131lma girdisinin, amigdala aktivitesinde bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe yol a\u00e7abilece\u011fini ve bunun da prefrontal korteks aktivasyonunda (hipofrontalite) bir azalmaya neden olabilece\u011fini \u00f6ng\u00f6r\u00fcyordu. Bu olaylar zinciri, d\u00fcz duygulan\u0131m (d\u00fc\u015f\u00fck amigdala aktivasyonu olarak modellenmi\u015ftir), motivasyon d\u00fc\u015f\u00fc\u015f\u00fc (d\u00fc\u015f\u00fck prefrontal aktivite olarak modellenmi\u015ftir) ve dikkat eksikli\u011fi (duyu-motor bilgi ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n \u00fczerinde prefrontal korteks kontrol\u00fcn\u00fcn olmamas\u0131 olarak modellenmi\u015ftir) gibi \u015fizofreniye \u00f6zg\u00fc negatif semptomlar\u0131n ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na neden olmu\u015ftur. Duygunun motivasyon sisteminin bir bile\u015feni olarak g\u00f6r\u00fclmesi ve duygusal davran\u0131\u015flar\u0131n da farkl\u0131 motivasyon sistemleri aras\u0131ndaki rekabetin bir sonucu olarak ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131 fikri, farelerde kayg\u0131y\u0131 a\u00e7\u0131klamak i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015f ba\u011flant\u0131salc\u0131 bir modelin de temelini olu\u015fturur. Salum\u2019un modelinde, uzamsal ke\u015fif, merak temelli ke\u015fif davran\u0131\u015f\u0131 ile kayg\u0131 temelli a\u00e7\u0131k\/y\u00fcksek yerlerden ka\u00e7\u0131nma davran\u0131\u015f\u0131n\u0131n aras\u0131ndaki dinamik rekabetin sonucuydu. Bu model, farelerin davran\u0131\u015flar\u0131ndan elde edilen deneysel verilere dayanmakla birlikte, amigdalan\u0131n rol\u00fcn\u00fc a\u00e7\u0131k\u00e7a ele alm\u0131yordu. Bunun yerine bu model, Grossberg\u2019in modelinde oldu\u011fu gibi, birbiriyle \u00e7eli\u015fen motivasyonel yanl\u0131l\u0131klar aras\u0131ndaki dinamik rekabete dayan\u0131yordu. Taylor ve Fragopanagos\u2019un modeli gibi ba\u015fka ba\u011flant\u0131salc\u0131 modeller, duygu ve dikkat aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi netle\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131lar. Onlar\u0131n modelleri, LeDoux\u2019nun kavramsal modelinden ilham alm\u0131\u015f h\u0131zl\u0131 ve dikkatin ortaya \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131ndan \u00f6nce \u00e7al\u0131\u015fan bir i\u015flemleme yola\u011f\u0131na dayan\u0131yordu. Buna g\u00f6re amigdala, gelen uyaranlar\u0131n olumsuz do\u011fas\u0131n\u0131 de\u011ferlendirdi ve duyusal i\u015fleme \u00fczerinde dikkatin oda\u011f\u0131n\u0131 duygusal uyarana kayd\u0131ran uyar\u0131c\u0131 bir etki uygulad\u0131 (dikkatin a\u015fa\u011f\u0131dan yukar\u0131ya mod\u00fclasyonu). Alternatif olarak veya ilaveten, dikkatin oda\u011f\u0131, amigdalan\u0131n tetikledi\u011fi ve ventromedial ile dorsolateral prefrontal kortekslerdeki mod\u00fcller aras\u0131nda ger\u00e7ekle\u015fip ana bili\u015fsel hedefin de de\u011fi\u015fmesine sebep olan (dikkatin yukar\u0131dan a\u015fa\u011f\u0131ya mod\u00fclasyonu) etkile\u015fimler yoluyla da de\u011fi\u015ftirilebilir. Salum\u2019un bu modeli, \u00e7e\u015fitli duygu-dikkat deneylerinin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klamak i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015f ve amigdalan\u0131n hem hangi uyaran\u0131n daha dikkat \u00e7ekici oldu\u011funu belirleyerek hem de davran\u0131\u015f\u0131 bili\u015fsel olarak kontrol ederek, dikkati h\u0131zl\u0131 ve bilin\u00e7d\u0131\u015f\u0131 \u015fekilde etkiledi\u011fi fikrini do\u011frulam\u0131\u015ft\u0131r. Bu model, Grossberg\u2019inki gibi, amigdala ve prefrontal korteksler aras\u0131ndaki \u00e7ok \u00f6nemli bir etkile\u015fime i\u015faret ediyor. Bu etkile\u015fim, \u00f6d\u00fcl i\u015fleme ba\u011flam\u0131nda daha fazla \u00e7al\u0131\u015f\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Pozitif Duygu Modelleri: Prefrontal Korktekste \u00d6d\u00fcl \u0130\u015flenmesi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Orbitofrontal korteksin (OFC) duygu i\u015flemleme modellerine dahil edilmesi, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme literat\u00fcr\u00fcnden gelen b\u00fcy\u00fck miktarda veriye dayan\u0131r. Rolls\u2019a g\u00f6re, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, genel olarak duygular\u0131n i\u015flenmesinin temelinde yer al\u0131r ve OFC, uyaranlar\u0131n peki\u015ftirme de\u011ferini ve uyaranlar ile peki\u015ftiriciler aras\u0131ndaki ili\u015fkileri \u00e7\u00f6zmektedir. Rolls\u2019un deneyleri, normal OFC i\u015flevinin, uyaran-\u00f6d\u00fcl ili\u015fkisinin tek seferli\u011fine tersine \u00e7evrilmesine arac\u0131l\u0131k etti\u011fini g\u00f6stermi\u015ftir. Bu fenomen, mekanizmasal olarak problemlidir. \u00c7\u00fcnk\u00fc Rolls\u2019un modelindeki olay ak\u0131\u015f\u0131, tipik olarak ba\u011flant\u0131c\u0131 modeller taraf\u0131ndan \u00f6ne s\u00fcr\u00fclen, sinaptik seviyedeki d\u00fczenlemelerin uyaran-tepki ili\u015fkisinin kurulmas\u0131ndan (yani \u00f6\u011frenme i\u00e7in verilen e\u011fitimden) sonra meydana geldi\u011fi \u00f6\u011frenme mekanizmalar\u0131ndaki olay ak\u0131\u015f\u0131yla \u00e7eli\u015fmektedir. Deco ve Rolls\u2019un modelinin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc olabilmek i\u00e7in h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015fen n\u00f6ral olaylar\u0131 hesaba katmas\u0131 gerekiyordu ve bu nedenle i\u011fnecikli (biyofiziksel) n\u00f6ronlar\u0131n aktivitesine dayanmas\u0131 gerekiyordu. Fakat bu model, a\u00e7\u0131k\u00e7a sim\u00fcle edilmi\u015f n\u00f6ron havuzlar\u0131 aras\u0131ndaki \u201cyanl\u0131 rekabete\u201d dayan\u0131yordu. Belirli bir uyaran-\u00f6d\u00fcl ili\u015fkisi, aktif olarak uyar\u0131lan n\u00f6ronlardan olu\u015fan bir havuz taraf\u0131ndan temsil ediliyordu ve ilgin\u00e7 bir \u015fekilde, \u00e7a\u011fr\u0131\u015f\u0131mdaki bir de\u011fi\u015fiklik, basit\u00e7e farkl\u0131 bir n\u00f6ron havuzunun ate\u015flendi\u011fi bir de\u011fi\u015fiklikti (sinaptik ba\u011flant\u0131n\u0131n g\u00fcc\u00fcnde bir de\u011fi\u015fiklik de\u011fil). Bu n\u00f6ron havuzlar\u0131ndaki de\u011fi\u015fiklik, \u201ckurallara \u00f6zg\u00fc\u201d n\u00f6ronlar ad\u0131 verilen \u00f6zel bir OFC n\u00f6ron grubundan gelen k\u00fc\u00e7\u00fck bir girdi yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131yla dinamik olarak sa\u011flan\u0131yordu. Bu kural n\u00f6ronlar\u0131 ba\u011flam de\u011fi\u015fikliklerine hassast\u0131 ve ayn\u0131 nesnenin ba\u011flama ba\u011fl\u0131 olarak \u00f6d\u00fcl veya ceza olarak alg\u0131lanmas\u0131na izin veriyorlard\u0131. Bu n\u00f6ronlar cezalara veya beklenen bir \u00f6d\u00fcl\u00fcn verilmemesine, o anda aktif olan n\u00f6ronal havuza (belirli bir uyaran-\u00f6d\u00fcl ili\u015fkisine) engelleyici bir yanl\u0131 girdi g\u00f6ndererek yan\u0131t veriyorlard\u0131. Devre d\u0131\u015f\u0131 b\u0131rak\u0131ld\u0131klar\u0131nda ise, n\u00f6ron havuzu bir an i\u00e7in tesirsiz (refractory) hale geliyordu ve tek \u00f6\u011frenme denemesinde h\u0131zla yeni bir n\u00f6ron havuzu (yani yeni bir uyaran-\u00f6d\u00fcl ili\u015fkisi) ortaya \u00e7\u0131k\u0131yordu. Bu model bir dizi test edilebilir tahminde bulunuyordu ve bunlardan biri, belirli bir nesne-de\u011fer kombinasyonu sunuldu\u011funda harekete ge\u00e7en farkl\u0131 OFC n\u00f6ron havuzlar\u0131n\u0131n varl\u0131\u011f\u0131yd\u0131. Bu t\u00fcr n\u00f6ron havuzlar\u0131, \u00e7e\u015fitli bili\u015fsel ba\u011flamlara kar\u015f\u0131 genel duygusal tepkilerin verilebilmesi i\u00e7in kullan\u0131labilirdi. Baz\u0131 deneysel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n sonu\u00e7lar\u0131, ger\u00e7ekten de bu t\u00fcr n\u00f6ronlar\u0131n var oldu\u011funu i\u015faret ediyor.<\/p>\n\n\n\n

Duygusal sinyallerin rekabet halindeki aktif devrelerin aktivitesini yanl\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131\/sapt\u0131rd\u0131\u011f\u0131 fikri, Damasio\u2019nun somatik belirte\u00e7 hipotezinin de temelini olu\u015fturur. Bu teoriye g\u00f6re, ge\u00e7mi\u015fle ilgili kararlar s\u0131ras\u0131nda duygusal tepkilerle ili\u015fkilendirilen t\u00fcrden bir uyaran\u0131 i\u015flemek, daha \u00f6nce bu uyaranla ili\u015fkilendirilen duygusal an\u0131lar\u0131 harekete ge\u00e7irme potansiyeline sahiptir. Bu an\u0131lar (\u2018somatik belirte\u00e7ler\u2019) ise daha sonra bili\u015fsel i\u015fleme, karar verme ve eylem se\u00e7im mekanizmalar\u0131n\u0131 etkiler. Damasio\u2019nun g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fcne g\u00f6re, olgular ve duygular aras\u0131ndaki ili\u015fkilere ili\u015fkin hat\u0131ralar, belirli ko\u015fullar alt\u0131nda, somatik belirte\u00e7lerin bilin\u00e7li veya bilin\u00e7siz \u015fekilde kullan\u0131lmas\u0131na yol a\u00e7abilir. \u00c7e\u015fitli beyin b\u00f6lgelerinin bu t\u00fcr bir duygusal yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131n arkas\u0131nda oldu\u011fu bilinmektedir ve \u00f6zellikle de ventro-medial prefrontal korteksin (VMPFC) rol\u00fcne dikkat \u00e7ekilmi\u015ftir. VMPFC, eylemlerin se\u00e7ildi\u011fi ve planlar\u0131n yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131 beynin y\u00fcr\u00fctme sisteminin bir par\u00e7as\u0131d\u0131r. Amigdala ile ba\u011flant\u0131s\u0131 nedeniyle, VMPFC, \u00f6nceki eylemler ile bunlar\u0131n do\u011fas\u0131 gere\u011fi \u201cduygusal\u201d olan beklenen sonu\u00e7lar\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkileri, yani \u201csomatik belirte\u00e7leri\u201d, i\u00e7erir. Wagar ve Thagard modelinde, bir uyaran alg\u0131land\u0131\u011f\u0131nda, VMPFC\u2019de birka\u00e7 potansiyel eylemin temsili ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Bu eylemlerden baz\u0131lar\u0131 somatik belirte\u00e7lerin par\u00e7alar\u0131d\u0131r ve eylemin olas\u0131 sonu\u00e7lar\u0131na g\u00f6re bedensel durumu \u2018sim\u00fcle eden\u2019 amigdalaya ba\u011fl\u0131 temsilleri etkinle\u015ftirirler. Eylemin duygusal de\u011ferini temsil eden bu bilin\u00e7d\u0131\u015f\u0131 temsiller daha sonra karar verme s\u00fcre\u00e7lerini etkiler. Model ayr\u0131ca bu yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131n, uyaran\u0131n alg\u0131lan\u0131p nucleus accumbens taraf\u0131ndan kontrol edilerek ba\u011flama ba\u011fl\u0131 hale geldi\u011fini \u00f6nermektedir. Nucleus accumbens; VMPFC, amigdala ve hipokamp\u00fcsten girdiler al\u0131r ve \u00fcst d\u00fczey bili\u015fsel s\u00fcre\u00e7ler ve eylem se\u00e7iminde \u00f6nemli bir rol oynad\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131l\u0131r. Bununla birlikte, bu \u00e7ekirdek (nucleus) genellikle Ventral Tegmental Alandan gelen dopamin taraf\u0131ndan inhibe edildi\u011finden (engellendi\u011finden), bu b\u00f6lgelerden gelen girdilerin hi\u00e7biri tek ba\u015f\u0131na nucleus accumbens\u2019i ate\u015flemek i\u00e7in yeterli de\u011fildir. Modele g\u00f6re, ate\u015fleme yaln\u0131zca bir uyaran\u0131n de\u011ferlendirilmesine ve amigdaladan gelen girdilerin nucleus accumbens\u2019e gelen ilk girdiler olmas\u0131na ba\u011fl\u0131. Nucleus accumbens, olas\u0131 bir eylemin de\u011ferlendirildi\u011fini g\u00f6steren VMPFC\u2019den gelen girdileri alma ve t\u00fcm bu s\u00fcre\u00e7 boyunca hipokamp\u00fcs\u00fcn aktif olmas\u0131nda (yani do\u011fru ba\u011flamsal bilgiler mevcut olmas\u0131nda) \u00f6nemli bir rol oynar. Sim\u00fcle edilen bir Iowa kumar testinde, bu modelin normal \u015fartlarda tercihlerin uzun vadede ger\u00e7ekle\u015fmesi \u00f6ng\u00f6r\u00fclen (VMPFC aktivitesinin g\u00f6sterdi\u011fi \u015fekilde) olaylara g\u00f6re yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fc g\u00f6r\u00fclm\u00fc\u015ft\u00fcr ve bu do\u011frudur. \u00dcnl\u00fc Phineas Gage vakas\u0131nda oldu\u011fu gibi VMPFC b\u00f6lgesi hasar g\u00f6rm\u00fc\u015f insanlarda ise tercihlerin k\u0131sa vadeli, anl\u0131k \u00e7\u0131karlara g\u00f6re (amigdala aktivitesinin g\u00f6sterdi\u011fi \u015fekilde) yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131 g\u00f6r\u00fclm\u00fc\u015ft\u00fcr ve bu model yine bu durumu do\u011fru tahmin etmi\u015ftir. Bu model, uyaranlar\u0131n olumlu veya olumsuz olarak de\u011ferlendirilmesinin farkl\u0131 \u201cduygudurumlar\u201d olarak g\u00f6r\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc \u00f6zel bir durumda ise, bu model nucleus accumbens\u2019in bili\u015fsel, ba\u011flamsal ve duygusal bilgi ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n nas\u0131l entegre etti\u011fine \u0131\u015f\u0131k tutmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Hem Deco ve Rolls hem de Wagar ve Thagard modelindeki en \u00f6nemli sorunlardan biri, \u00f6\u011frenmenin ger\u00e7ekle\u015fti\u011finin varsay\u0131lmas\u0131d\u0131r. Bu modellerin \u00e7e\u015fitli bile\u015fenleri aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131 \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri \u2018manuel\u2019 olarak yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 halde bu a\u011f\u0131n dinamik y\u00f6nlerine vurgu yap\u0131l\u0131r. Frank ve Claus, orbitofrontal korteks (OFC) ile bazal ganglionlar\u0131n dopaminerjik sistemi aras\u0131ndaki etkile\u015fimlere odaklanarak \u00f6\u011frenme a\u015famas\u0131nda neler ger\u00e7ekle\u015fti\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a modellemeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131lar. Modelleriyle, \u00f6d\u00fcl\/ceza olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n bazal ganglionlar taraf\u0131ndan i\u015flenmekte olabilece\u011fini g\u00f6sterdiler. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, hem \u00f6d\u00fcl hem de cezan\u0131n b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcndeki de\u011fi\u015fikliklerin amigdala taraf\u0131ndan kodland\u0131\u011f\u0131n\u0131, \u00f6d\u00fcl miktar\u0131n\u0131n i\u015flenmesinin aktif olarak medial OFC taraf\u0131ndan s\u00fcrd\u00fcr\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc ve ceza miktar\u0131n\u0131n i\u015flenmesinin ise lateral OFC\u2019de s\u00fcrd\u00fcr\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc g\u00f6sterdiler. Onlar\u0131n bu modelleri; \u00f6\u011frenme \u00fczerine karar vermenin incelenmesine imkan tan\u0131yan Iowa kumar testi, tersle\u015fme \u00f6\u011frenme testi ve deval\u00fcasyon paradigmas\u0131 kullan\u0131larak test edildi.<\/p>\n\n\n\n

Di\u011fer Duygular\u0131n Modellenmesi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Korku ve \u00f6d\u00fcl i\u015flemenin do\u011fas\u0131 ile ilgili veriler deneysel yollarla elde edilebilece\u011fi i\u00e7in, n\u00f6ral duygu modellerinin odak noktas\u0131 bu alanlar olmu\u015ftur. \u00d6te yandan genel olarak duygular\u0131 modellemek i\u00e7in n\u00f6ral a\u011flar kullanmaya y\u00f6nelik nispeten az say\u0131da giri\u015fim olmu\u015ftur. Bu y\u00f6nde bir ad\u0131m, Scherer ve ekip arkada\u015flar\u0131 taraf\u0131ndan, duygular\u0131n karma\u015f\u0131k bir de\u011ferlendirme dizisinin sonucu olarak anla\u015f\u0131labilece\u011fi \u00fczerine kuramsal bir temelde at\u0131ld\u0131. Scherer ve arkada\u015flar\u0131na g\u00f6re duygular\u0131n be\u015f ana bile\u015feni vard\u0131r: Bili\u015fsel bile\u015fen (nesnelerin ve olaylar\u0131n rasyonel bir \u015fekilde de\u011ferlendirilmesi), \u00e7evresel sinir sistemi i\u00e7in eferans bile\u015feni (homeostaz, metabolizman\u0131n d\u00fczenlemesi), motivasyonlara ili\u015fkin bir bile\u015fen (eyleme ge\u00e7mek i\u00e7in haz\u0131rl\u0131k), motor bile\u015fen (duygular\u0131n ifadesi ve ba\u015fkalar\u0131na iletilmesi) ve \u00f6znel bir \u2018his\u2019 bile\u015feni (duygusal ifadelere y\u00f6nelik i\u00e7 g\u00f6zlem). Bu kavramsal \u00e7er\u00e7eveye g\u00f6re bir duygu, \u00f6zne i\u00e7in \u00f6zellikle \u00f6nemli olan bir i\u00e7 veya d\u0131\u015f uyaran\u0131n de\u011ferlendirilmesine (\u00f6rne\u011fin amigdala taraf\u0131ndan) yan\u0131t olarak bu bile\u015fenlerin dinamik olarak birlikte \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131d\u0131r. Bu model, lateral (yanal) ba\u011flant\u0131lar\u0131 olan ileri beslemeli bir n\u00f6ral a\u011f\u0131n mimarisine sahiptir. Bu modelde bir uyaran, onun yenili\u011fi, tetikledi\u011fi olumlu hisler veya bu uyaran\u0131n sebep olacaklar\u0131yla ilgili baz\u0131 olas\u0131l\u0131klar gibi, uyaranlarla ilgili \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f baz\u0131 \u00f6zelliklerin i\u015flenmesinde uzmanla\u015fm\u0131\u015f birbiriyle etkile\u015fen bir dizi temsil birimini etkinle\u015ftirir. Bu birimler, birlikte \u00e7al\u0131\u015farak bu uyaran\u0131n \u00f6nemini belirler ve organizmay\u0131 eyleme haz\u0131rlayan etkile\u015fimli birimlerin ikinci katman\u0131n\u0131 etkinle\u015ftirir. \u0130kinci katmandaki bu birimler de eylemin bu uyarana alaka d\u00fczeyini, belirli standartlara g\u00f6re ne kadar uygun bir eylem oldu\u011funu, potansiyel olarak sebep olaca\u011f\u0131 olaylar\u0131 ve bu olaylarla ne kadar ba\u015fa \u00e7\u0131k\u0131labilece\u011fini de\u011ferlendirir. Bu nedenle duygu, birbirinden ba\u011f\u0131ms\u0131z birka\u00e7 temel duygu \u201cd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn\u00fcn\u201d veya duygu mod\u00fcllerinin farkl\u0131 a\u011f\u0131rl\u0131klara g\u00f6re aktive edilmesinden ziyade, bir aktivasyon \u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcd\u00fcr; \u00f6nceki c\u00fcmlelerde bahsedilen birimlerin birbiriyle etkile\u015fiminden ortaya \u00e7\u0131kan bir \u00fcr\u00fcnd\u00fcr. Ne yaz\u0131k ki, bu ba\u011flant\u0131salc\u0131 modelin hen\u00fcz hi\u00e7bir uygulamas\u0131 yok. Bu nedenle kavramsal olarak yararl\u0131 olsa da, bu model hen\u00fcz herhangi bir duygusal fenomeni niceliksel olarak a\u00e7\u0131klamad\u0131 veya \u00f6ng\u00f6rmedi. Fakat b\u00f6yle bir model \u00f6zellikle duygusal bozukluklar\u0131n bili\u015fsel de\u011ferlendirmelere dayanan temelini a\u00e7\u0131klamakta faydal\u0131 olaca\u011f\u0131 gibi bili\u015fsel de\u011ferlendirme s\u00fcre\u00e7lerindeki farkl\u0131l\u0131klar\u0131n normal bireylerde duygusal i\u015flemedeki bireysel farkl\u0131l\u0131klar\u0131 ne \u00f6l\u00e7\u00fcde a\u00e7\u0131klad\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in yararl\u0131 olacakt\u0131r. Ger\u00e7ekten de, Mischel ve Shoda\u2019ya g\u00f6re duygusal sistem, ki\u015fili\u011fi, bireysel farkl\u0131l\u0131klar\u0131 ve ba\u015fkalar\u0131yla etkile\u015fim bi\u00e7imimizi tan\u0131mlayan \u015feyin \u00f6z\u00fcnde yer al\u0131yor. Onlar\u0131n ba\u011flant\u0131salc\u0131 modellerinde, bili\u015fsel ve duygusal bilgiyi temsil eden soyut birimler rastgele \u015fekilde birbirine ba\u011fl\u0131d\u0131r ve dinamik olarak etkile\u015fime girer. \u00d6yle ki, baz\u0131 durumlarda, modeldeki a\u011f\u0131n farkl\u0131 durumlara yan\u0131t\u0131 (temsil birimlerinin bir alt k\u00fcmesinin etkinle\u015ftirilmesi), sabit bir dizi durumla tekrar tekrar kar\u015f\u0131la\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda g\u00f6sterilen davran\u0131\u015fla ayn\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcde de\u011fi\u015fkenlik g\u00f6sterir. Di\u011fer ko\u015fullarda ise, insanlarda yap\u0131lan g\u00f6zlemlere paralel olarak, bu a\u011f\u0131n farkl\u0131 durumlara kar\u015f\u0131 yan\u0131tlar\u0131 bir tutarl\u0131l\u0131k g\u00f6sterir. Mischel ve Shoda\u2019n\u0131n modeline g\u00f6re, bireysel farkl\u0131l\u0131klar ve davran\u0131\u015f de\u011fi\u015fkenli\u011fi, i\u015flemlemeyi yapan bili\u015fsel ve duygusal birimlerin do\u011fas\u0131ndan ziyade, bu birimler aras\u0131ndaki farkl\u0131 ba\u011flant\u0131larda yatmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Sonu\u00e7<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Biyofiziksel veya ba\u011flant\u0131salc\u0131 olan bu modeller, duygular\u0131n n\u00f6ral temelleriyle ilgili birka\u00e7 \u00f6nemli sonuca i\u015faret ediyor.<\/p>\n\n\n\n

\u0130lk olarak, beyinde \u2018duygu merkezlerinin\u2019 olmad\u0131\u011f\u0131 ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Modeller, tekil mod\u00fcllerin (n\u00f6ronlar, n\u00f6ron pop\u00fclasyonlar\u0131 veya beyin b\u00f6lgeleri gibi) s\u0131ral\u0131 bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterdiler. Bu mod\u00fcller, karma\u015f\u0131k yinelenen a\u011flar\u0131n birer par\u00e7as\u0131d\u0131r. Hatta o kadar ki bu mod\u00fcllerin aktiviteleri, duygular\u0131n i\u015flenmesiyle ilgili olmayan di\u011fer bir\u00e7ok mod\u00fcl\u00fcn aktivitesine yak\u0131ndan ba\u011fl\u0131d\u0131r. Hi\u00e7bir beyin b\u00f6lgesi, genel olarak duygular\u0131n veya belirli bir duygunun i\u015flenmesi i\u00e7in \u00f6zel olarak tahsis edilmemi\u015ftir. Ayr\u0131ca modeller, bili\u015fsel ve duygusal i\u015fleme aras\u0131ndaki kar\u015f\u0131tl\u0131\u011f\u0131n ya k\u00f6kten yanl\u0131\u015f oldu\u011funu, k\u00f6kten yanl\u0131\u015f de\u011filse bile fazlas\u0131yla basit oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. Prefrontal korteks veya amigdala gibi beyin b\u00f6lgeleri, uyaran alg\u0131laman\u0131n ve karar vermenin \u2018hesaplama\u2019 a\u011flar\u0131n\u0131n do\u011fal par\u00e7alar\u0131 olmakla beraber, uyaran yorumlama ve duygular\u0131 ifade etme gibi \u201cduygusal\u201d fonksiyonlara arac\u0131l\u0131k etmektedirler.<\/p>\n\n\n\n

\u0130kincisi, duygular basit \u2018sistem durumlar\u0131\u2019 veya birka\u00e7 beyin b\u00f6lgesinin aktivasyon \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri de\u011fildir. \u00d6nceden kurulan uyaran-duygu-eylem ili\u015fkileri, duygusal davran\u0131\u015flar\u0131n arkas\u0131ndaki en b\u00fcy\u00fck sebeplerden olsalar da, duygular\u0131n dinamik i\u015fleyi\u015f bi\u00e7imleri oldu\u011fu art\u0131k a\u00e7\u0131k. Nitekim, duygular, temporal olarak i\u00e7sel (\u00f6rn. hat\u0131rlamaya dayal\u0131) ve d\u0131\u015fsal (\u00f6rn. alg\u0131lama) olaylardan etkilenerek \u015fiddet derecelerini artt\u0131r\u0131p azaltabilirler. Farkl\u0131 zaman aral\u0131klar\u0131nda meydana gelebilirler: \u00d6rne\u011fin korku gibi duygular k\u0131sa s\u00fcrede ortaya \u00e7\u0131karken veya genel ruh hali ve depresyon gibi \u015feyler uzun s\u00fcrerler. Bu nedenle, belki de duygusal durumlardan \u00e7ok duygusal ak\u0131\u015f \u00fczerine d\u00fc\u015f\u00fcnmek daha faydal\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc, duygular\u0131n i\u015flevsel bir rol\u00fc vard\u0131r ve yaln\u0131zca sinirsel etkinli\u011fin yan \u00fcr\u00fcnleri de\u011fillerdir. Mevcut hesaplamal\u0131 duygu modelleri \u015fimdiye kadar bilgi ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n \u00e7e\u015fitli \u015fekillerde yeniden y\u00f6nlendirilmesine veya mod\u00fcle edilmesine dayanan hesaplama yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131 kavram\u0131 etraf\u0131nda \u015fekillendi. Bu g\u00f6r\u00fc\u015f, duygular\u0131n di\u011fer i\u015flemlere ek bilgi kanallar\u0131 sundu\u011fu, paralel \u201cduygu hesaplamalar\u0131\u201d fikriyle z\u0131tt\u0131r. Duygunun i\u015flevsel y\u00f6nleri, yapay zeka literat\u00fcr\u00fcnde de a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6r\u00fclmektedir.<\/p>\n\n\n\n

\u00d6zetle, kavramsal, deneysel ve hesaplamal\u0131 modellerin duygu modellerinin birbirine yak\u0131nsamas\u0131, duygular\u0131n i\u015flenmesi, ifade edilmesi ve deneyimlenmesinin \u00e7e\u015fitli y\u00f6nlerine ili\u015fkin anlay\u0131\u015f\u0131m\u0131z\u0131n geli\u015fmesinde anahtar rol\u00fc oynuyor gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n\n\n\n

Kaynak\u00e7a<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Armony JL, Servan-Schreiber D, Cohen JD, LeDoux JE (1997a) Computational modeling of emotion: Explorations through the anatomy and physiology of fear conditioning. Trends in Cognitive Sciences 1:28\u201334.<\/p>\n\n\n\n

Armony JL, Servan-Schreiber D, Romanski LM, Cohen JD, LeDoux JE (1997b) Stimulus generalization of fear responses: effects of auditory cortex lesions in a computational model and in rats. Cereb Cortex 7:157\u2013165.<\/p>\n\n\n\n

Dalgleish T (2004) The emotional brain. Nat Rev Neurosci 5:583\u2013589.<\/p>\n\n\n\n

Damasio A (1999) The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness<\/a>: Harcourt Brace.<\/p>\n\n\n\n

Davidson RJ (2003) Affective neuroscience and psychophysiology: Toward a synthesis. Psychophysiology 40:655\u2013665.<\/p>\n\n\n\n

Deco G, Rolls ET (2005) Synaptic and spiking dynamics<\/a> underlying reward reversal in the orbitofrontal cortex. Cereb Cortex 15:15\u201330. den Dulk P, Heerebout BT, Phaf RH (2003) A computational study into the evolution of dual-route dynamics for affective processing. J Cogn Neurosci 15:194\u2013208.<\/p>\n\n\n\n

Fellous J-M, Arbib MA, eds (2005) Who Needs Emotions? The brain meets the robot. New York: Oxford University Press.<\/p>\n\n\n\n

Frank MJ, Claus ED (2006) Anatomy of a decision: striato-orbitofrontal interactions in reinforcement learning, decision making, and reversal. Psychol Rev 113:300\u2013326.<\/p>\n\n\n\n

Jeff Moehlis, Kresimir Josic, Eric T. Shea-Brown (2006) Periodic orbit<\/a>. Scholarpedia, 1(7):1358.<\/p>\n\n\n\n

LeDoux J (1996) The Emotional Brain. New York: Simon & Schuster.<\/p>\n\n\n\n

Mark Aronoff (2007) Language<\/a>. Scholarpedia, 2(5):3175.<\/p>\n\n\n\n

Mischel W, Shoda Y (1998) Reconciling processing dynamics and personality dispositions. Annu Rev Psychol 49:229\u2013258.<\/p>\n\n\n\n

Peter Redgrave (2007) Basal ganglia<\/a>. Scholarpedia<\/a>, 2(6):1825.<\/p>\n\n\n\n

Picard RW (1997) Affective computing. Cambridge, MA: The MIT Press.<\/p>\n\n\n\n

Rolls ET (2005) Emotion explained. New York: Oxford University Press.<\/p>\n\n\n\n

S. Murray Sherman (2006) Thalamus<\/a>. Scholarpedia, 1(9):1583.<\/p>\n\n\n\n

Salum C, Morato S, Roque-da-Silva AC (2000) Anxiety-like behavior in rats: a computational model. Neural Netw 13:21\u201329.<\/p>\n\n\n\n

Sander D, Grandjean D, Scherer KR (2005) A systems approach to appraisal mechanisms in emotion. Neural Netw 18:317\u2013352.<\/p>\n\n\n\n

Taylor JG, Scherer K, Cowie R (2005) Emotion and brain: understanding emotions and modelling their recognition \u2014 Introduction to special issue. Neural Netw 18:313\u2013316.<\/p>\n\n\n\n

Trappl R, Petta P, Payr S, eds (2002) Emotions in humans and artifacts. Cambridge, MA: MIT Press.<\/p>\n\n\n\n

Valentino Braitenberg (2007) Brain<\/a>. Scholarpedia, 2(11):2918.<\/p>\n\n\n\n

Wagar BM, Thagard P (2004) Spiking Phineas Gage: a neurocomputational theory of cognitive-affective integration in decision making. Psychol Rev 111:67\u201379.<\/p>\n\n\n\n

Wolfram Schultz (2007) Reward<\/a>. Scholarpedia, 2(3):1652.<\/p>","protected":false},"featured_media":2038,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"event_publishing_tags":[94,93,234,691,64,233,92,323,178,605,179,180,74,181,76,75,80,1043,81,96],"kategori":[305],"class_list":["post-2037","blog_content","type-blog_content","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","event_publishing_tags-bilis","event_publishing_tags-bilissel-bilim","event_publishing_tags-bilissel-psikoloji","event_publishing_tags-cogist","event_publishing_tags-cognition","event_publishing_tags-cognitive-psychology","event_publishing_tags-cognitive-science","event_publishing_tags-cogsci","event_publishing_tags-duygu","event_publishing_tags-duygular","event_publishing_tags-emotion","event_publishing_tags-feeling","event_publishing_tags-felsefe","event_publishing_tags-his","event_publishing_tags-mind","event_publishing_tags-philosophy","event_publishing_tags-psikoloji","event_publishing_tags-psyche","event_publishing_tags-psychology","event_publishing_tags-zihin","kategori-ceviri"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/blog_content\/2037","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/blog_content"}],"about":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog_content"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/blog_content\/2037\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2038"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2037"}],"wp:term":[{"taxonomy":"event_publishing_tags","embeddable":true,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/event_publishing_tags?post=2037"},{"taxonomy":"kategori","embeddable":true,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/kategori?post=2037"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}