图10　扫地机器人包容式体系结构的简单示意图
虽然扫地机器人的行为看上去像是由规则控制的，但实际运作要简单得多。在机器人中实现这些行为，不需要像逻辑推理那样费劲。事实上，它们可以直接用简单电路的形式实现，这样一来，机器人将对传感数据的变化做出非常迅速的反应：它能快速响应环境变化。
随后的几十年，布鲁克斯使用包容式体系结构作为框架，开发了一系列令人瞩目的机器人。例如，他的“成吉思”机器人[47]，现陈列在美国国家航空航天博物馆中，外形就像六条腿的昆虫，采用包容式体系结构来组织57种基本的组件行为。如果用基于知识的人工智能技术来构造“成吉思”机器人，那会困难到令人惊讶——假设可以实现的话。在经历了几十年的边缘化之后，这些发展推动了机器人技术重新回到人工智能的主流。
基于智能体的人工智能
20世纪90年代初，我遇见了一位人工智能革命中的主角，他是我心目中的英雄人物。我很好奇他究竟如何看待那些他极力反对的人工智能技术——知识表述与推理、问题解决还有计划等。他真的相信这些技术在未来的人工智能中毫无作用吗？“当然不是，”他回答，“但是我不能赌上我的名声赞同它们的现状啊。”真是一个令人沮丧的回答，尽管事后看来，他也许只是想给一位天真的年轻研究生留下深刻印象。但不管这位教授所说的是否是肺腑之言，其他人肯定会认为，基于行为的人工智能也无法逃脱被寄予过高期望的泥潭。不久后，人们开始清晰地意识到，虽然基于行为的人工智能对人工智能领域的基础假设提出了重要更新，但它仍然有非常严重的局限性。