这是一个正交的答案，但我认为布鲁克斯没有以正确的方式实现他的想法。也就是说，包容架构是一种在必要时用更复杂的系统代替“自动驾驶仪”的架构。（所有部分都接收原始的感官输入和输出动作，其中一些会关闭或打开其他系统。）

但是更好的方法是正常的分层控制方法，其中较低级别系统的目标是较高级别系统的输出。也就是说，机器人腿的目标关节角度由试图优化速度的系统确定，由试图优化轨迹的系统确定，由试图优化轨迹的系统确定。目标位置等等。

这允许在保持细节和系统可重用性的同时增加复杂性。

也就是说，我认为你实际上并不需要人们天真地称之为“具身认知”的东西来获得布鲁克斯正确指出的自下而上的能力等级。核心功能是广泛的输入和输出，以分层方式理解，允许系统垂直链接在一起。我认为您可以获得功能性通用智能，其唯一的输入和输出涉及通过以太网电缆，并且没有像它驱动或感知的传统主体那样的任何东西。（这是一种主张，即层次结构才是最重要的，而不是我们使用该结构的内容。）

（我认为，寻找更多信息的主要地方实际上是一本关于人类认知的书，名为 The Control of Perception，作者 William T. Powers。）