Mastrogiuseppe, ChiaraMoreno Bote, RubénUniversitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions2025-04-262025-04-262025-04-252025-04-252025-03-04http://hdl.handle.net/10230/70207When interacting with the world, agents take actions they consider optimal, that is, best. Typically, this optimality is evaluated over the entire space of possibilities. However, agents are inherently bounded -- for instance by energy, time, or even lifespan -- resulting in behavior that often deviates from global optimality. In this work, we investigate how introducing constraints reshapes the concept of optimality. First, we explore optimality within the framework of the Breadth-Depth (BD) dilemma, a one-shot allocation of limited resources in large decision trees. Next, we rethink utility and reward within the Maximum Occupancy Principle (MOP): in this intrinsic motivation framework, extrinsic rewards are not the goals per se but means to sustain actions in the world. Finally, we introduce NeuroMOP, showing how intrinsic motivation provides a framework to interpret neural variability. Our results highlight the potential role of constraints in shaping computations in the brain, spanning from neural activity to behavior.Quan interactuen amb el món, els agents prenen les accions que consideren òptimes, és a dir, les millors. Normalment, aquesta òptimització s’avalua en tot l’espai de possibilitats. Tanmateix, els agents estan intrínsecament limitats -- per exemple, per l’energia, el temps o fins i tot l’esperança de vida --, cosa que provoca comportaments que sovint s’allunyen de l’òptim global. En aquest treball, investiguem com la introducció de restriccions redefineix el concepte d’òptimització. Primer, explorem l’òptimització dins el marc del Breadth-Depth (BD) dilema, una assignació única de recursos limitats en grans arbres de decisions. A continuació, replantegem la utilitat i la recompensa dins el Principi de Màxima Ocupació (MOP): en aquest marc de motivació intrínseca, les recompenses extrínseques no són els objectius en si mateixos, sinó els mitjans per sostenir accions en el món. Finalment, introduïm NeuroMOP, mostrant com la motivació intrínseca ofereix un marc per comprendre l’activitat neuronal. Els nostres resultats subratllen el paper potencial de les restriccions en la configuració dels càlculs al cervell, des de l’activitat neuronal fins al comportament.Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions146 p.application/pdfengL'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisDecision makingOptimalityConstrained optimizationBreadth-depth tradeoffMaximum entropyReinforcement learningIntrinsic motivationMaximum occupancyNeural activityNeural variabilityPresa de decisionsOptimitatOptimització restringidaBreadth-depthEntropia màximaAprenentatge de reforçMotivació intrínsecaOcupació màximaActivitat neuronalVariabilitat neuronal62