https://people.csail.mit.edu/brooks/papers/how-to-build.pdf
ロドニーA.ブルックス マサチューセッツ工科大学、人工知能研究所
どのようにして、私たちと同じ世界に生息する人工生物を構築できますか？私にとって、これは常に人工知能のロマンスでした。
学問分野としての人工知能は、知能の下位問題に行き詰まっています。これらのサブ問題は、完全な人工的思考の心を作成するという目標に還元主義的な方法を適用した結果です。 Brooks（1987）1で、これらの方法は無関係な問題の解決につながると主張しました。知的パズルとして興味深いが、人工的な存在を作成するために長期的には役に立たない。
したがって、過去数年間の私の目標は、動的な人口の多い世界に存在できる完全な生き物を構築することでした。
しかし、アプローチとして還元主義を拒否したことで、この目標をどのように達成できるでしょうか？まず、自然にインスパイアされた以下の観察から始めます。
人間レベルのインテリジェンスを真っすぐに試すことは明らかに困難であり、必ずしも唯一の有効なアプローチではありません。進化は、結局のところ、多数のプロトタイプを構築したことです。ホモサピエンスの知性に徐々に到達する前に、人間よりもインテリジェントではありません。人工生物の構築では、低い期待から始めて、徐々に経験を積み重ねることで、うまく進歩するでしょう。単純な世界で生き物を構築し、その後徐々に世界の複雑さを増す必要があるとは言いません。むしろ、私たちは想像できる最も複雑な世界で単純な生き物を作ることを主張し、徐々に生き物の複雑さを増しています。
その場合のアプローチの1つは、最初は下等動物（昆虫など）の知能レベルを目指し、生物学が働いていたと思われる制約を尊重することです。このアプローチは、ある意味で「最適な」インテリジェンスを生成しない可能性がありますが、他のアプローチが失敗した可能性があります。
下等動物を見ると、彼らの活動のほとんどは、単に世界に存在しているというかなり平凡な側面に関係していることがわかります（たとえば、Moravec、1984）。彼らの活動のほんの少しは、人工知能の既存の作品の一部と一致する明白なコンポーネントを持っています。いくつかの例を挙げれば、イエバエが次のようなものである可能性は非常に低いと思われます。
- その視野内のすべてのオブジェクトの3次元表面記述を復元する、
- ハエたたきで落ち着いた人間からの脅威について、特に人間の目標構造、意図または信念についての推論、
- プロトタイプと人間のインスタンス（またはコーヒーポット、または窓、ナプキン）を表す、
- 死んだ豚と他の死んだ4脚の動物の間の産卵の適合性に関する類推
- 天井に着陸する方法の素朴な物理学理論を構築する。
それははるかに可能性が高いようです：
- センサーとアクチュエーターの非常に密接な接続があります（特に、ニューラルハードウェアの低速とフライの高速な反応時間を考えると）
- 事前に配線された動作パターンがあります-フライはシンプルなナビゲーション技術を使用します-そしてそれは決定論的なマシンとしてほとんど特徴付けられます。
この章では、このような機能を備えたシステムを、共有表現、中央制御、および非常に低いスイッチングレートと低帯域幅通信のみを使用して、単純なマシンのコレクションから構築する方法を示します。
AgreとChapman（1987）はさらに進んで、人間の活動の多くは単に次のルーチンの問題であり、実際、上記の従来のAIの種類のプロセスのほとんどは、日常のほとんどの期間、人間で行われていると主張しました
今日の活動に。彼らはそれらのシステムを組み合わせ回路で実装します。
ミンスキー（1987）のように、私たちは多くの活動中の人間レベルの一貫性は見る人の目にしかないと思われます。振る舞いは、私たちが通常人間に帰する可能性のあるそれらを生成する合理性を持たない、より単純な動作の大規模なコレクションによって生成されます。
実際、すべての人間の行動は、世界の中心的な制御や表現のない、かなり独立した行動の熱狂的な塊の単なる外部表現であると仮定します。多分秩序が現れるのはそこからの混乱だけです。
包摂アーキテクチャBrooks（1986）は、ロボットのセンサーとアクチュエータを接続するための並列分散型計算手法です。これらの接続を説明する従来の方法は、包摂アーキテクチャがモバイルロボット用のインテリジェント制御プログラムを作成する方法を提供すると言うことです。
拡張有限状態機械のネットワークの層を指定することで包摂プログラムを作成します。これらは、一定の期間が経過した後に状態変更を開始するように設定できるタイマーで強化された有限状態機械です。
包摂アーキテクチャの2つの主要な側面は、（a）インテリジェント制御プログラムの構築に階層化手法を課すこと、および（b）各ネットワーク内で有限状態機械が層にいくつかの構造を与え、状態のリポジトリを提供することです。
使用中の包摂アーキテクチャーにはさまざまなバリエーションがありますが（以下を参照）、それらはすべて共通のベースを共有しています。
拡張された各有限状態マシンには、いくつかの状態と、一連の入力および出力ポートがあります。各入力ポートにはバッファレジスタがあり、そのポートに最後に到着したメッセージが常に含まれています。ネットワークは、マシンの出力ポートを他の入力に配線することによって構築されます。メッセージはこれらのワイヤを介して送信されます。特定のワイヤ上のメッセージは、すべて同じビット数（またはワイド）です。
入力レジスタのほかに、有限状態マシンは、追加の状態を格納できる追加のインスタンス変数レジスタを持つことができます。
有限状態機械では、4種類の状態が可能です。
- 出力状態は、指定されたポートにメッセージを出力してから、指定された状態に切り替えます。メッセージは、入力およびインスタンス変数レジスタの周辺機能です。包摂アーキテクチャの初期のバージョンでは、周辺機能は、提供された任意のLispコードの一部の使用を許可されていました。
- 条件付きディスパッチ状態は、周辺機能の値をテストし、条件付きで2つの指定された状態のいずれかに分岐します。
- 自己状態は、入力およびインスタンス変数レジスターの周辺機能を計算し、インスタンス変数レジスターを新しい値に設定し、指定された状態に分岐します。
- イベントディスパッチ状態は、いくつかの異なるイベントを並行して待機し、1つが発生すると、指定された状態に分岐します。各イベントは、入力ポートへのメッセージの到着と状態が最初に入力されたときに初期化されたタイマーの有効期限のブール値の組み合わせです。
これらすべてのタイプの状態の例を図8.1に示します。さらに、各有限状態マシンにリセットラインがあります。このラインに到着したメッセージは、レジスターの内容をリセットすることなく、マシンを区別された状態にします。
(defmodule avoid 1
:inputs (force heading)
:outputs (command)
:instance-vars (resultforce)
:states
((nil (event-dispatch (and force heading) plan))
(plan (setf resultforce (select-direction force heading))
go)
(go (conditional-dispatch(significant-force-p resultforce 1.0)
start
nil))
(start (output command (follow-force resultforce))
nil)))
許可される接続の相互作用には、他に2つのタイプがあります。出力ポートに禁止サイドタップを追加できます。この場合、サイドタップに到着するメッセージは、指定された期間からポートのすべての出力を禁止します。既存のワイヤーには抑制サイドタップを配置できます。サイドタップに到着したメッセージは、元のソースから発信されたかのようにワイヤーに沿って伝播され、さらに、指定された期間、元のソースからのすべてのメッセージが完全に抑制されます。破棄されました。
図8.2は、抑制された入力と抑制された出力と共に、入力、出力、リセットを備えた有限状態機械の概略図を示しています。
図8.2。モジュールには入力ラインと出力ラインがあります。入力信号を抑制して、抑制信号に置き換えることができます。出力信号を禁止することができます。モジュールは状態NILにリセットすることもできます。
包摂アーキテクチャの詳細は非常に流動的であり、実際、多くの人々は現在、明確なバージョンを使用していますが、すべてが上記の風味を強く持っています。
Connell（1987）とBrooks（1988a）は、すべての周辺計算を、組み合わせロジックまたはテーブルルックアップで実装できるようになるまで簡略化するという考えを模索しました。昆虫レベルの知能を持つ生き物は、これが深刻な制約であるとは証明されていません。これは、エスケープメカニズムをチューリング等価の任意の計算に削除することにより、以前のバージョンの包摂アーキテクチャの醜いいぼを削除するため、包摂プログラムを実装するために必要な計算能力に富んでいます。 Connell（1988a）は、すべてのメッセージが連続的な性質を持つサブサンプションモデルを提案しています。ある層が別の層を必要とするとき、それは継続的にメッセージを送信して制御を維持する必要があります。メッセージは、「進む」、「進む」、「進む」などのフレーバーを持っている可能性があります。上位層が満たされると、このメッセージの送信を停止し、制御を放棄します。包摂アーキテクチャのこのバージョンは、抑制またはリセットを利用せず、抑制ノードにはタイムアウト期間がありません。ただし、新しいバージョンは元のバージョンで実装可能です。 Viola（1988）は、包摂アーキテクチャの連続モデルで以前の多くの生き物を再実装しました。包摂プログラムを著しく単純化しているようです。
Cudhea（1988）は、ユーザーが有限状態機械スキーマをインスタンス化するプログラムの定義を可能にする抽象化の層を包摂アーキテクチャに追加しました。 Ibisを使用すると、単一の有限状態マシンのインスタンスが多数存在する包摂プログラムを簡単に作成できます。
Horswill and Brooks（1988）は、基になるサブストラクションアーキテクチャを高帯域幅のビジョンバスで強化しました。マッピング関数を調整するローカルオペレーター、遅延要素、および領域とともに、ビジョン信号の単純な組み合わせ（MUXや論理的組み合わせなど）の手段により、数値の実装が可能になります昆虫レベルのナビゲーションに役立つ低レベルの視覚ナビゲーション技術の例。標準包摂アーキテクチャの有限状態マシンは、視覚経路を監視および切り替え、出力をアクチュエータコマンドに変換します。
これらの包摂アーキテクチャのメカニズムを考えると、幅広いプログラミングスタイルが可能です。ただし、「良い」包摂プログラムと「悪い」包摂プログラムを区別するいくつかの基本的な考慮事項があります。
包摂アーキテクチャの設計は、グローバルな世界モデルも伝統的なアルプランニングもないという哲学の影響を受けています。次に、包摂アーキテクチャによって制御される実際のロボットを使用して行った実験は、この哲学をフィードバックし、それを洗練し、包摂アーキテクチャの本質的な側面を理解しました。
基盤となるアーキテクチャは非常に分散されています。 「無料」の通信ネットワークや計算要素間の共有メモリはありません。ワイヤーを指定することにより、どの通信パスも明示的にする必要があります。したがって、中央世界モデルを維持することは困難です。実際、世界を独自のモデルとして使用し、必要に応じて世界の適切な側面を感じることがより簡単になることがよくあります。世界は本当にそれ自体のかなり良いモデルなので、これは良い考えです。世界モデルが古くなる傾向がなく、そうでないことを確認するために大量の計算が注がれることもないので、システムにロバスト性を自動的に追加します。私たちはこの考えをさらに取り入れ、しばしば実際に世界を包摂プログラムの分散した部分の間の通信媒体として使用します。したがって、1つの層は、別の層が何を期待しているかを知らされるのではなく、世界で実際に起こったことを感知します。
世界モデルがないことを考えると、世界モデルと行動の結果に関する理由を検討する従来のAI計画の場所もありません。むしろ、包摂アーキテクチャでは、世界の感知された側面に局所的に反応し、事前に配線された優先順位スキームに分散システム内で発生した競合を解決させるのがより自然です。システムのさまざまな部分が、世界について非常に一貫性のないものを「信じる」ことは完全に妥当です。もちろん、包摂アーキテクチャー内に信じられている事実を明示的に象徴的に表すものはないので、信念はすべて外部の観察者の心の中にあります。
最後に、中央世界モデルがないため、通常の意味でのセンサーフュージョンは必要ありません。制御と「作動」システムを制御する「中央」システムに世界の記述を提供する「知覚」システムはありません。包摂アーキテクチャでは、異なるセンサーからのデータの融合、または同じセンサーに適用される異なる処理からのデータの融合（例：同じキャリア入力に適用されたステレオおよびモーションアルゴリズムのデータ）は、「知覚」側ではまったく発生しません。知覚データの個々のストランドが個々の包摂層に配信され、次にアクチュエータコマンドが生成されます。これらのコマンド間の競合を解決するフュージョンが発生します。
このセクションでは、包摂アーキテクチャで構築されたいくつかの成功した生き物を簡単に確認し、それらがそのアーキテクチャを利用したり、そのアーキテクチャを具体化した方法を強調します。最後に、現在開発中の複雑な視覚的にガイドされた生き物（Seymourという名前）の包摂プログラムの概要を説明します。
私たちの最初のロボットであるアレンには、ソナー距離センサーとオドメトリが搭載されており、オフボードlispマシンを使用して包摂アーキテクチャをシミュレーションしました。 Brooks（1986）では、包摂アーキテクチャに実装された3つの制御層について説明しました。配線図を図8.3に示します。
最初のレイヤーは、ロボットに静的な障害物と動的な障害物の両方を回避させます。アレンは近づくまで朝の真ん中に楽しそうに座っていました。使用された内部表現は、すべてのソナーリターンが、強度の逆二乗ドロップを伴う反発力を表すというものでした。反発力のベクトルの合計は、適切にしきい値処理され、ロボットにどの方向に移動すべきかを伝えました。ロボットの前に何かがあり、ロボットが（所定の位置に回転するのではなく）前進しているときはいつでも、追加の反射がロボットを停止させました。
2番目のレイヤーは、ロボットをランダムに歩き回らせました。 10秒ごとにランダムな方向に向かうという欲求が生まれます。その欲望は、ベクトルの追加によって障害物を回避する本能と結びついていました。合計されたベクトルは、より原始的な障害物回避ベクトルを抑制しましたが、障害物回避動作は、より低いレベルの反発力のために、新しいレイヤーに包含されたまま、まだ機能しています。さらに、下位レベルの停止反射は自律的に動作し、変更されませんでした。
3番目のレイヤーは、ロボットを（ソナーを使って）遠くの場所に向けさせ、そこに向かおうとしました。 3番目のレイヤーは、オドメトリを介して進行状況を監視し、ワンダーレイヤーが望む方向を抑制する望ましい方向を生成しました。 したがって、それは本能的な障害物回避レイヤーを備えたベクトル追加に供給されました。 したがって、物理的なロボットは上層の欲望に忠実であり続けませんでした。 上位層は、オドメトリを通じて世界で何が起こっているのかを監視して、下位の制御層で実際に何が起こっているのかを理解し、修正信号を送信する必要がありました。
Brooks and Connell（1986）では、ロボットAllenのレイヤーの別のセットについて説明しました。配線図については、図8.4を参照してください。最初のものは同一でした。静的および動的の両方の障害物を回避します。第2層は、ロボットの右側の壁を、ロボットの少し前方および右側の引力として扱うことによって壁追従を実装しました。この引力は壁の反発力と戦った、そしてそれらは一緒に魅力的なベクトルを形成して、ロボットを壁に抱きつけさせた。壁の追従者は開いたドアを通り過ぎてそよ風を吹きます。 3番目のレイヤーは、出入り口を探すソナーデータを調べます。それが見つかると、前の一連の実験のように目標を設定し、オドメトリを使用して出入り口をサーボ制御します。ただし、最も低い障害物回避レイヤーからの反発力は、ロボットを戸口の中心に合わせて押し通すことができるようにするために重要です。ドアファインダーはドアがどこにあるかという非常に大まかなアイデアしか持っていないため、3番目のレイヤーには非常に大雑把な世界モデルしかありません。最下層では、ロボットをドアに通すために、世界を独自の最良のモデルとして使用します。上位層には、下位層がサブルーチンとして含まれていないことに注意してください。下層は、いつものように、それが理解できるように最善を尽くしています。図8.5は、1つ、2つ、および3つの制御層がアクティブになっているアレンのシミュレーションバージョンの動作を示しています。
Brooks and Connell（1986）では、ロボットAllenのレイヤーの別のセットについて説明しました。配線図については、図8.4を参照してください。最初のものは同一でした。静的および動的両方の障害物を回避します。第2層は、ロボットの右側（たとえば、ロボットの少し前方および右側の引力）の壁を扱うことによって壁を実装しました。この引力は壁の反発力と戦って、一緒に魅力的なベクトルを形成し、ロボットを壁に抱きつけました。壁のフォロワーは開いたドアを通り過ぎてそよ風を吹きます。 3番目のレイヤーは、ソナーデータを調べて出入り口を探します。 1つが見つかると、前の一連の実験のように目標を設定し、オドメトリを使用して出入り口をサーボ制御します。ただし、最も低い障害物回避レイヤーからの反発力は、ロボットが戸口の中心に整列して、ロボットが通り抜けられるようにするために重要です。ドアファインダーはドアの位置を大まかに把握しているだけなので、3番目のレイヤーには非常に大まかな世界モデルしかありません。最下層では、ロボットをドアに通すために、世界を独自の最良のモデルとして使用します。上位層は下位層をサブルーチンとして含まないことに注意してください。下位層は、いつものようにそれを理解するのに最善を尽くしています。図8.5は、1つ、2つ、および3つの制御層がアクティブになっているアレンのシミュレーションバージョンの動作を示しています。
トムとジェリー（Connell、1987）は、包摂アーキテクチャをサポートするために必要な生の計算がどれだけ少ないかを示すために構築された2つの同一のロボットでした。ロボットの3層包摂プログラムを図8.6に示します。すべてのデータパスは1ビット幅で、プログラム全体が単一の256ゲートPAL（プログラマブルロジックアレイ）に実装されています。トムとジェリーは物理的におもちゃの車で、3つの1ビット赤外線近接センサーが前面に取り付けられ、1つの同じセンサーが背面に取り付けられています。センサーは、それらが作動する近接距離に個別に調整されます。中央のフロントセンサーは、わずかに外側を向いている他の2つのオブジェクトよりもはるかに近いオブジェクトでのみ作動します。
トムとジェリーの最下層は、障害物からの反発力のベクトル合計と前方反射センサーが検出した前方の何かが近づきすぎたときに停止する反射を使用して、標準の動作ペアを実装します。センサーの感度に比べてロボットが高速であるため、アクティブブレーキスキームを実装するために包摂アーキテクチャを使用する必要があるという点で、さらに複雑になります。トムとジェリーの2番目のレイヤーは、アレンの元の2番目のレイヤーに非常に似ています。放浪の衝動は、からの反発力に追加される引力によって実装されます
障害。 3番目のレイヤーは、前面の3つのセンサーを使用して、相対的に移動するオブジェクトを検出します。何かが検出されると、それらに引き付けられます。ただし、低レベルの衝突動作は、ロボットが実際にターゲットに当たることを停止します。ロボットがターゲットを追跡している間、放浪行動は抑制されます。
トムとジェリーには、お互いを知らずに結合する独立した行動の概念（障害物を追いかけているが、少し離れている）と、世界を独自の最良のモデルとして再び使用するという考えの両方が見られます。それは、包摂アーキテクチャがゲートレベルまで（手動で）コンパイルでき、数百ヘルツのクロック速度で実行できることも示した。これにより、コンパイルプロセスを自動化することができました（Brooks、1988b）。
Herbert（Brooks、Connell、＆Ning、1988）は、物理的にはるかに野心的なロボットで、現在は物理的に完成しています。それは、包摂アーキテクチャを実行するために、疎結合されたオンボードコンピューターに分散された24プロセッサーを持っています。プロセッサは低速CMOS（低電力、バッテリーを持ち運ぶ際の重要な考慮事項）8ビットマイクロプロセッサであり、低速のシリアルインターフェイス（24ビット幅で毎秒最大10パケット）でのみ通信できます。オンボードHerbertの包摂プログラム用にこのペーパーで示されている図のワイヤーは、メッセージのシリアルセンシングをサポートする媒体を提供する銅線としての物理的な実施形態を持っています。
Herbertには、局所的な障害物回避のための30個の赤外線近接センサー、手に取り付けられた多数のシンプルなセンサーを備えたオンボードマニピュレーター、およびロボットの前の60度幅のスワスで3次元深度データを収集するレーザー光ストリッピングシステムがあります。約12フィートの範囲。幅256ピクセル、高さ32ピクセルの深度画像が毎秒収集されます。専用の分散蛇行メモリを介して、いくつかのオンボード8ビットプロセッサは、各データピクセルに約3 0の命令を費やすことができます。プロセッサーをチェーンでリンクすることにより、非常に優れたパフォーマンスビジョンアルゴリズムを実装できます。
Connell（1988b）はハーバートをプログラミングしてオフィスエリアを歩き回り、人々のオフィスに行き、空のソーダ缶を自分のデスクから盗みます。彼は障害物回避と壁の追従、ソーダ缶のようなオブジェクトとデスクのようなオブジェクトのリアルタイム認識、そしてロボットの前でソーダ缶を物理的に探すために腕を動かす15の動作のセット（Connell、1988b）を示しました、それを見つけて拾います。これらの15の動作は、図8.7では15の個別の有限状態マシンとして示されています。
ハーバートは、世界をそれ自体の最良のモデルとして、そして伝達媒体として使用する多くの事例を示しています。
レーザーベースのテーブルのようなオブジェクトファインダーは、ロボットをテーブルに近づける動作を開始します。他の包摂層とは通信しません。ただし、ロボットがテーブルの近くにいる場合は、レーザーベースのソーダ缶のようなオブジェクトファインダーがトリガーされる可能性が高くなります。次にロボットを中心に置きます
検出されたオブジェクトでは、他の包摂層とは何も通信しません。腕の制御動作は、ロボットが静止していることに気づき、ソーダ缶を探して手を伸ばします。このアプローチの利点は、次に何が起こるかについて内部の期待を設定する必要がないことです。つまり、制御システムは、（a）偶然の状況が存在する場合、自然に日和見的であり、（b）変更された状況（衝突コースで接近する他のオブジェクトなど）に簡単に対応できます。
同様に、腕と手は直接通信しません。バンドは、何かが指の間の赤外線ビームを遮断するたびに動作する把持反射を備えています。アームがローカルセンサーでソーダ缶を見つけると、2本の指が缶のどちらかの側にくるように手を動かすだけです。次に、手が独立して缶をつかみます。この配置を考えると、人間がソーダ缶をロボットに渡すことが可能です。握るとすぐに腕が後退します。意図的に握ったのはソーダ缶だったのか、魔法のように見えたのかは関係ありません。
シーモアは、8〜10台の低解像度カメラのビジョン処理を毎秒約10フレームでサポートするために、すべてのオンボード処理で構築している新しいロボットです。カメラは、それらが認識する世界のこれらの側面に作用するさまざまな包摂層にフィードします。たとえば、あるレイヤでは、天井のライトを見るカメラを使用して、ロボットを廊下に向けます。もう1つは、モーションステレオを使用して、ロボットの経路内の障害物を検出し、経路に沿った単純な廊下からの力の逸脱を検出する場合があります。
ロボットとそのコンピューターが構築されている間、計算を行うためにオフボードのLispマシンを使用して、アレンでいくつかの低レベルの視覚誘導ナビゲーションルーチンのテストを開始しました。ロボットが構築されたら、これらのルーチンをロボットに転送します。
Horswill and Brooks（1988）は、2つの単純で信頼性の低い視覚処理ルーチンを制御して、視覚を使用して動くオブジェクトを追跡する信頼できる動作を生成する包摂プログラムについて説明しています。包摂ネットワークを図8.8に示します。 1つのビジョンプロセスは、1つの移動するブロブを追跡します。これは、動きが見られる場所を示すブロブ画像をオーバーレイする別のプロセスによってブートストラップされます。次に、ロボットは選択されたブロブをサーボ操作して、画像座標の固定位置に留まるようにします。 blobトラッカーは、追跡しているblobを失うことがよくあります。モーションファインダーは、特にロボットが動いているときに多くのノイズを生成します。しかし、それらの2つの間では、ロボットが移動オブジェクト（任意の移動オブジェクト）を確実に追跡できるようになりました。ロボットがピンクのプラスチックフラミンゴを追跡し、黒いゴミが紐で引きずられ、青い床にラジコンのおもちゃの車がドラッグされているのを見ました。 、灰色のカーペット敷きの床にある灰色のノートブック、および手で動かされた飲用マグカップ）、どちらかが失敗したときに視覚ルーチンを切り替えます。包摂プログラムは、内部で識別可能なオブジェクトの概念をどこにも持っていませんが、外部の観測者にとっては、動くオブジェクトをよく追跡しているように見えます。
完全な生き物を作ろうとすることで、AI研究の伝統とは異なる多くの側面の知能に重点を置くことが有用であることがわかりました。完全な生き物を構築する際の主な問題は次のとおりです。
- 動的に変化する環境で迅速かつ適切な対応を提供し、
- 不完全に理解された世界で感覚データを理解する方法を提供し、そして
- 世界によって提供される中断に対処する際に、生き物の目標が日常的に圧倒されないメカニズムを提供する。
少なくとも単純な生き物では、完全な世界モデル、計画、検索、明示的な知識表現、真実の維持、または推論の制御にはほとんど役に立たない。
ミンスキー（1986）に触発されて、私たちが構築する生き物の複雑さを進化させるトレインを上に移動するときにも同じことが当てはまると仮定します。私達がより過激な瞬間に私達はこれが人間レベルの知性までずっと当てはまると信じています。次の観察からさらに刺激を受けます。
自然は、計算に使用される基板のスイッチング速度が非常に低い場合でも、インテリジェンスが可能であることを示しています。実際、あらゆる形態の認知機能を備えた生体システムのすべての例は、信号を1キロヘルツまたは2ヘルツ以下で伝搬できるハードウェアで動作します。しかし、これらのシステムはすべて、ほんの一瞬で反応して動作することができます。しかし、彼らはそれらの時間枠で反応するだけではありません。たとえば、人間は多くの場合、1秒未満の時間枠でアクションを認識、推論、理解、計画できます。実際、彼らは毎秒多くの言葉で連続した音声の流れを生み出すことができます。したがって、非常に浅い計算プロセスでインテリジェンスを実現することが可能であるという存在証明があります。興味深いことに、他の方法でそれが可能であるという存在証明はありません。包摂アーキテクチャは同様に、数百ヘルツでクロックする必要があるだけのハードウェアを備えた単純な生き物に知性を提供します（Brooks、1988b）。