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·清空垃圾收纳盒：如果我在充电座上，并且垃圾收纳盒有东西，就清空垃圾收纳盒。
·返回充电座：如果我的电量不足或者垃圾收纳盒已满，就返回充电座。
·执行清洁：如果我在当前位置检测到灰尘污物，则吸入垃圾收纳盒。
·随机移动：随机选择一个方向，然后朝该方向移动。
接下来要解决的问题是如何将这些组件行为组织起来。
布鲁克斯建议使用他命名为包容式体系结构的方式组织（见图10）。
包容式层次的结构决定了行为的优先级，层次结构中的组件行为越靠近底层，就拥有越高的优先级。
在扫地机器人中，避开障碍物是优先级最高的行为，如果遇见障碍物，机器人会第一时间选择避开，始终优先执行这个操作。
不难看出，这六种基本的组件行为组成了图10中的层次结构，将用以解决机器人的实际问题：机器人搜索所在区域的污物，如果有所发现，只要它不处于低电量或垃圾收纳盒已满的状态，则将污物吸入垃圾收纳盒；若是电量不足或者收纳盒已满，它会返回充电座。
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。
问题就在于它无法扩展规模。
如果我们只是想做个扫地机器人，那么基于行为的人工智能就能满足需求。
扫地机器人无须推理，也不需要用自然语言跟人交互，或者解决复杂的问题。
因为不需要考虑这些问题，所以它能够使用包容式体系结构（或者其他类似结构——当年有不少与之相类似的方式）来获取有效的解决方案。
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