[ca] Els animals van evolucionar per sobreviure en entorns dinàmics desenvolupant múltiples estratègies de comportament per adaptar-se i aprendre de la seva interacció amb el món. Els mecanismes associatius i les representacions internes estan en el nucli del càlcul del cervell, però, per adquirir un coneixement complet de la seva rellevància per a la conducta, cal tenir en compte la seva naturalesa incorporada. En un esforç interdisciplinari que integra mètodes de modelització computacional, robòtica i electrofisiologia, aquesta tesi presenta una sèrie d'estudis que pretenen avançar en la comprensió dels processos automàtics i deliberats que regulen el control de l'acció incorporat al cervell. Mitjançant la formulació d'una arquitectura de control biològicament restringida dedicada a una tasca de forjat en el món real, posem el terreny per modelar i analitzar una conducta orientada a objectius complexos que sorgeix de la interacció entre el sistema cerebrovascular cerebral automàtic que adquireix associacions sensorials motores i deliberat sistema fronto-hipocamp que proporciona una navegació i una planificació orientades a objectius. Després de l'anàlisi conductual del model d'estímul-resposta de l'aprenentatge cerebel.lari, ens preguntem més endavant com es pot aplicar el cerebel a un control anticipat que e ́s a la vegada adaptatiu i resistent a la incertesa. Per respondre a aquesta pregunta, explorem les propietats del sistema de control automàtic i avancem una nova hipòtesi sobre el paper del cerebel, tot reformant la seva computacio ́ en el domini perceptiu. Finalment, preguntem com interactuen els sistemes automa'tic i deliberat durant situacions inesperades que requereixen un canvi sobtat de plans. Analitzant la dina'mica neural de l'escorça frontal humana en el control del canvi d'acció deliberada, recolzem l'aportació de dinàmiques oscil.ladores de baixa freqüència en aquesta àrea per orquestrar el comportament, basant-se en representacions internes d'objectius i regles. Tot plegat, aquests resultats contribueixen a la nostra comprensió de com processos automàtics i deliberats controlen l'acció en el cervell i avancen noves idees que desafien o allarguen les teories actuals. Malgrat l'objectiu principal d'entendre el cervell, aquestes idees també es podrien aplicar al desenvolupament de nous sistemes de control per a una nova generació de robots.

[en] Animals evolved to survive in dynamic environments by developing multiple behavioral strategies to adapt and to learn from their interaction with the world. Associative mechanisms and internal representations are at the core brain computation, however, to acquire a complete knowledge of their relevance for behavior it is necessary to take into consideration their embodied nature. In an interdisciplinary effort which integrates methods from computational modeling, robotics, and electrophysiology, this dissertation presents a series of studies that aim at advancing the understanding of the automatic and deliberate processes that regulate embodied control of action in the brain. Through the formulation of a biologically constrained control architecture engaged in a real-world foraging task, we lay the ground for modeling and analyzing complex goal-oriented behavior emerging from the interplay between the automatic cerebro-cerebellar system acquiring sensory-motor associations, and the deliberate fronto-hippocampal system providing goal-oriented navigation and planning. Following the behavioral analysis of the stimulus-response model of cerebellar learning, we later ask how could the cerebellum implement anticipatory control, which is both adaptive and resistant to uncertainty. To answer this question, we explore the properties of the automatic control system and advance a novel hypothesis on the role of the cerebellum, by recasting its computation in the perceptual domain. Finally, we ask how the automatic and deliberate systems interact during unexpected situations that require a sudden change of plans. By analyzing the neural dynamics of the human frontal cortex in the control of deliberate action switch, we support the contribution of low-frequency oscillatory dynamics within this area to orchestrate behavior, based on internal representations of goals and rules. Altogether these results contribute to our understanding of how automatic and deliberate processes control action in the brain and advance novel insights that challenge or extend current theories. Despite the main aim to understand the brain, these insights could also be applied to the development of novel control systems for a new generation of robots.