Towards a realistic computational model of pain handling in the human brain

In this thesis, that is the first research effort in a long term research project, we develop a computational model to reproduce as faithfully as possible the mechanisms that in human brain are involved in pain handling: pain prediction and learning of meaningful actions for pain avoidance, with particular attention to their integration and interaction modes. We propose a design for the three main behavioral modules identified in humans from psychologists and neuroscientists and we verify their good performance, then we design their integration mode and we show how it allows to reproduce interaction phenomena that we would expect from nature, then finally we provide some preliminary results that show how our model seems suitable to explain a psychological pathology related to pain handling. We showed all of this in a test scenario in which there is an arena with some obstacles and inside it a robot predator that chases a robot prey: the prey feels pain when the predator is close, so we could control the prey using our model and test our theories. The novelty of our work resides in several aspects: we propose a clear and generalizable design for the three behavioral modules (strongly improving the generality of solutions presented in the literature), it is the first example of a computational version of the three modules working all together and we show the first results of a pathology explained through our model. Also, something that is very important is that the scenario that we adopted to test our model is significantly more complicated than typical scenarios used in previous works. We show results that support the plausibility of the proposed architecture and we draw some conclusion about what of our model could be improved and in which direction the research project could be directed from now on.

In questa tesi, che è il primo sforzo di ricerca all'interno di un progetto di ricerca a lungo termine, sviluppiamo un modello computazionale per riprodurre il più fedelmente possibile i meccanismi che nel cervello umano sono coinvolti nella gestione del dolore: la predizione del dolore e l'apprendimento di azioni che siano significative per evitarlo, con particolare attenzione alla loro integrazione e modalità di interazione. Proponiamo un design per i tre principali moduli comportamentali identificati negli uomini da psicologi e neuroscienziati e verifichiamo che abbiano buone performance, poi definiamo la loro modalità di integrazione e mostriamo come permetta di riprodurre quei fenomeni di interazione che ci aspetteremmo dalla natura, infine forniamo dei risultati preliminari che mostrano come il nostro modello sembri adatto per mostrare una patologia psicologica collegata alla gestione del dolore. Abbiamo mostrato tutto ciò in uno scenario di test nel quale c'è un'arena contenente alcuni ostacoli e al suo interno un predatore robot che insegue una preda robot: la preda prova dolore quando il predatore è vicino, quindi possiamo controllare la preda usando il nostro modello e testare le nostre teorie. La novità del nostro lavoro risiede in diversi aspetti: proponiamo un design chiaro e generalizzabile per i tre moduli comportamentali (migliorando significativamente la generalità delle soluzioni presentate in letteratura), è il primo esempio di una versione computazionale dei tre moduli che lavorano tutti insieme ed inoltre mostriamo i primi risultati di una patologia spiegata attraverso il nostro modello. Inoltre, una cosa molto importante è che lo scenario che abbiamo adottato per testare il nostro modello è significativamente più complesso dei tipici scenari usati nei lavori precedenti. Mostriamo dei risultati che supportano la plausibilità dell'architettura proposta e traiamo alcune conclusioni su come il nostro modello possa essere migliorato e in quale direzione il progetto di ricerca possa essere condotto da qui in avanti.