按照這種邏輯（這在腦科學領域絕對正統），丹尼特說，“一個人開口講話時，大腦里就生成了一個語言輸出盒。由某些講話工匠編撰排版好要說的話，再放進盒子里。講話工匠服從一個叫‘概念生成者’的子系統的指示，得到一些先于語言構成的信息。當然，概念生成者也得從某個來源獲取信息，于是，類似的控制過程無限地回溯下去。”
丹尼特稱這種觀念為“唯中央意圖”。想要表達的意思從大腦中央權威處層層下傳。他從語言的角度對這種觀點進行了描述——就像“有位四星上將對部隊訓話：‘好了，伙計們，你們的活兒來了。我想狠啐這家伙一頓。快找個合適的話題，再造些英語臟話，然后發送過來。’假如說話要經過這么一個流程，想想也覺得泄氣。”
丹尼特說，實際的情況更像是“有許多微不足道的小東西，本身并沒有什么意義，但意義正是通過其分布式交互而涌現出來的。”一大堆分散的模塊生成常常自相矛盾的原材料——這兒有一個可用的詞，那兒有一個不確定的詞。“語言就是從這樣一堆雜亂無章、不完全協調、甚至是互相競爭的詞中冒出來的。”
我們常用文學的手法來修辭講話，把它看成意識的暢流，就如同我們頭腦里正在播放新聞廣播。丹尼特說，“并沒有什么意識之流。意識的苗頭往往是多發并存的，或者說，有許多不同的意識流，沒有哪一條是被單獨選出來的。”心理學家先驅威廉·詹姆斯〔威廉·詹姆斯（William James，1842～1910）：美國本土第一位哲學家和心理學家，也是教育學家，實用主義哲學的倡導人，美國機能主義心理學派創始人之一，也是美國最早的實驗心理學家之一。〕在1874年寫道，“……思維在任何階段都像是一個舞臺，上演著各種并發的可能性。意識在這些可能性互相比對的過程中起起落落，選此即抑彼……”
彼此各異的思智們吵鬧著，共同形成了我們所認為的“統一的智慧”。馬文·明斯基把這稱為“心智社會”〔《心智社會》（The Society of Mind）：馬文·明斯基于1988年出版的哲學人文著作。其理論是：人類心智活動和任何自然進化出的感知系統是由無數“碌碌眾生”式的代理（agent）所完成的單獨簡單進程組合成的大社會。從腦部高度關聯的互動機制中，涌現出各種心智現象。〕。他將其簡單形容為“你可以通過許多微小的反應建立知覺意識，每種反應自己卻都是無知無覺的。”想象一下，有很多獨立的專業機構關心各自的重要目標（或本能），諸如覓食、飲水、尋找庇護所、繁殖或自衛，這些機構共同組成了基本的大腦。拆開來看，每個機構都只有低能兒的水平，但通過錯綜復雜的層累控制，以許多不同的搭配組合有機結合起來，就能創造高難度的思維活動。明斯基著重強調，“沒有心智社會就沒有智能。智慧從愚笨中來。”
心智社會聽起來和心智的官僚主義似乎大同小異。實際上，如果沒有進化與學習的壓力的話，頭腦中的心智社會就會流于官僚主義。然而正如丹尼特、明斯基、布魯克斯等人預想的一樣，一個復雜組織里愚鈍的個體之間總是為了獲得組織資源和組織認同而相互競爭又共存合作。競爭個體間的合作是松散的。明斯基認為，智能活動產生于“幾乎各自離散的個體，為了幾乎各自獨立的目的而結合的松散的聯盟。”勝者留存，敗者隨時間而消逝。從這層意義上來看，頭腦并非壟斷獨裁，而是一個無情而冷酷的生態系統，在這里，競爭孕育出自發的合作。
心智的這種微混沌特性甚至比我們所能體會的還要深刻。很有可能，心智活動實際上就是一種隨機或統計現象——等同于大數定律〔大數定律：在隨機事件的大量重復中所呈現出的一種必然規律。通俗地說，在條件不變的前提下，重復試驗多次，隨機事件出現的頻率近似于它的概率。比如，我們向上拋一枚硬幣，硬幣落下后哪一面朝上本來是偶然的，但當我們上拋硬幣的次數足夠多后（上萬次甚至幾十萬、幾百萬次以后），硬幣每一面向上的次數約占總次數的二分之一。〕。這種隨機分布式鼓蕩生滅的神經脈沖群落構成了智力活動的基石；即使給定一個起點，其結果也并非命中注定。沒有可重復的結局，有的只是隨機而生的結果。某個特定念頭的涌現，都需要借助一點點運氣。
丹尼特對我坦承，“我為何癡迷于這個理論？因為當人們第一次聽到這種說法時會不禁搖頭大笑，但接著再想想，他們會覺得也許真是對的！后來隨著思考越發深入，他們意識到，哦不，這不僅有可能是對的，而且某些觀點肯定是對的！”
就像丹尼特和其他人都注意到的那樣，人類并不多見的多重人格綜合癥在某種程度上源于人類意識的分散化和分布式特性。每一個人格——不論是比利還是莎利——都共用同一群人格代理以及同一群執行者和行為模塊，卻產生出顯著相異的角色。罹患多重人格障礙的病人實際上將他們人格中的某個碎片（或者說，某個群組）當作一個完整的人格表現出來了。外人永遠不知道他們在和誰交談。病人看上去缺失了一個“我”。
而我們難道不都是這樣的嗎？在生活的不同時期，在不同的心境下，我們也變換著自己的性格。當某個人被我們內心世界的另一面所傷害時，她會沖著我們尖叫，“你不是我所熟悉的你了！”“我”是我們內心世界的一個籠統外延，我們以此來區分自己和他人。一旦“我”失去了“我”，就會忙不迭地創設一個“我”。明斯基說，我們正是這么做的。世上本無“我”，庸人自設之。
人無“我”，蜂窩無“我”，野獸無“我”，公司無“我”，家國無“我”，任何活物都沒有“我”。一個活系統的“我”是一個幽靈，是不知晦朔的朝菌。它就如同億萬個水分子匯成的瞬間的漩渦，指尖輕輕一碰，便即銷餌無形。
然而須臾之際，那些分布在低層的烏合之眾又攪起了漩渦。這個漩渦是新象，抑或是舊影？你有過瀕死體驗嗎？是感覺浴火重生呢，還是歷經滄桑？如果本書的章節打亂次序，還會是原來這本書嗎？想想吧，想到白頭愁未解，你就明白什么是分布式系統了。
3.4嵌套層級的優點
每一個單獨的生物個體內都有一大群非生物的東西。將來有一天，每一臺單獨的機器內也會有一大群非機械的東西。不管是哪種類型的群體，他們都一方面各忙各的，另一方面又組成了一個新的整體。
布魯克斯寫道：“包容結構實質上是一種將機器人的傳感器和執行器連接起來的并行分布式計算。”這種架構的要點在于將復雜功能分解成小單元模塊并以層級的形式組織起來。很多觀察家津津樂道于分布式控制的社會理想，聽說層級是包容結構中最重要和最核心的部分時，卻很反感。他們會問，難道分布式控制不就意味著層級機制的終結嗎？
當但丁一層層爬上天堂的九重天時，他所攀爬的是一座地位的層級。在地位層級里，信息和權力自上而下地單向傳遞。而在包容或網絡層級架構里，信息和權力自下而上傳遞，或由一邊到另一邊。布魯克斯指出，“不管一個代理或模塊在哪一個層級工作，他們均生來平等……每個模塊只需埋頭做好自己的事。”
在人類的分布式控制管理體系中，某些特定類型的層級會得到加強而非減小消失。在那些包含人類節點的分布式控制體系內更是如此――比如巨大的全球計算機網絡。許多計算機領域的活動家大力鼓吹網絡經濟的新紀元——一種圍繞計算機點對點網絡建立起來的新紀元，認為是時候拋棄那些等級森嚴的網絡了。他們的說法既對又錯。雖然那種專制的“自上而下”的層級結構會趨于消亡，但是，若離開了“自下而上”控制的嵌套式層級，分布式系統也不會長久。當同層的個體之間相互影響時，它們自然而然聚合在一起，形成完整的細胞器官，并成為規模更大但行動更遲緩的網絡的基礎單元。隨著時間的推移，就形成了一種基于由下而上滲透控制的多層級組織：底層的活動較快，上層的活動較慢。
通用的分布式控制的第二個重要方面在于控制的分類聚合必須從底部開始漸進累加。把復雜問題通過推理拆解成符合邏輯的、互相作用的因子是不可能的。動機雖好，但必然失敗。例如，合資企業中一些大而不當的公司，其垮掉的可能性是非常高的；為解決另一部門的問題而創生的大型機構，其本身也成了問題部門。
數學運算時除法比乘法難，同樣道理自上而下的分類聚合也不可行。幾個素數相乘得出答案很容易，小學生就會做。但要對一個大數做分解質因數，最超級的計算機也會卡殼。自上而下的控制就如同將乘積分解成因子一樣困難，而用因子來得到乘積則非常容易。
相關的定律可以簡明地表述為：必須從簡單的局部控制中衍生出分布式控制；必須從已有且運作良好的簡單系統上衍生出復雜系統。
為了驗證自下而上的分布式控制理論，羅切斯特大學研究生布賴恩·山內〔布賴恩·山內（Brian Yamauchi）：美軍坦克自動化研究、開發及工程中心資助的第二階段小企業開發新技術推動計劃的首席機器人專家。該研究項目旨在發展高速遙控小型無人地面車輛。〕制作了一個號稱“雜耍拋球”的機器胳膊。胳膊的任務是用拍子反復彈拍一只氣球。這只機器胳膊并沒有一個大腦來對氣球定位并指揮拍子移動到氣球下方，再用適合的力量彈拍；相反，山內將這些定位和控制力量的工作分散化了。最終的動作平衡是由一群愚笨的“代理”組成的委員會來完成。
舉例來說，把“氣球在哪里？”這個最復雜的難題細分為幾個獨立的問題，將其分散到許多微型邏輯電路中。某一個代理只考慮一個簡單問題：氣球在觸手可及的范圍內嗎？——一個相對容易操作的問題。主管此問題的代理對何時拍擊氣球一無所知，甚至也不知曉氣球在哪里。它的單一職責就是當氣球不在胳膊上的攝像儀的視線內時指令胳膊倒退，并持續移動直到氣球進入視野。由這些頭腦簡單的決策中心所組成的網絡或社會就構成了一個機體，能夠展現出非凡的敏捷性和適應性。
山內說：“行為代理之間并沒有明確的信息交流。所有的交流都是通過觀察其它代理的動作在外界環境里留下的痕跡和影響而得以進行的。”像這樣保持事物的局部性和直接性，就可讓社會進化出新的行為方式，同時也避免了伴隨“硬件”通訊過程而產生的復雜度爆炸問題。和流行的商業說教相反，把每件事告知每個人并非智慧的產生方式。
“我們更進一步地拓展了這個想法，”布魯克斯說道，“并常常利用外部世界作為分布式部件間的交流媒介。”一個反射模塊并非由另一個模塊來通知它做什么，而是直接感知外部世界反射回來的信息，然后再通過其對外部世界的作用把信息傳遞給他人。“信息有可能會丟失——實際上丟失的頻率還很高。但沒關系，因為代理會一遍又一遍地不斷發送信息。它會不斷重復‘我看見了。我看見了。我看見了’的消息，直到胳膊接收到信息并采取相應動作改變外部世界，該代理才會安靜下來。
3.5利用現實世界的反饋實現交流
過度集中的通訊負荷并非中央大腦僅有的麻煩。中央內存的維護同樣讓人感到頭痛。共享的內存必須嚴格、實時、準確地更新——很多公司對此都深有感觸。對機器人來說，控制中心要承擔的艱巨任務是根據自己的感知來編輯或更新一個“外部世界模型”，一個理論，或者一個表述——墻在哪里，門還有多遠，還有，別忘了，留神那里的樓梯。
如果由不同感應器反饋回來的信息互相沖突，大腦中樞該怎么辦？眼睛說有物體過來了，而耳朵卻說那物體正在離去。大腦該信誰的？合乎常理的做法是盡力找出真相。于是，控制中心調節糾紛并重新修正信號，使之一致。在非包容結構的機器人中，中央大腦的計算資源大都消耗在根據不同視角的反饋信號繪制協調一致的外部世界映像上。系統每個部分對攝像頭和紅外傳感器傳回的海量數據有各自不同的解讀，因而各自形成對外部世界大不一樣的觀感。這種情況下，大腦永遠無法協調好所有的事情，因而總是一事無成。
要協調出一幅關于世界的中央視圖實在太難了，而布魯克斯發現利用現實世界作為其自身的模型要容易得多：“這個主意很棒，因為世界確實是其自身相當好的模型。”由于沒有中央強制的模型，也就沒有人承擔調解爭議的工作，爭議本身本不需要調和。相反，不同的信號產生出不同的行為。在包容控制的網絡層級中，行為是通過抑制、延遲、激活等方式被遴選出來的。
實質上，對機器人來說（或者說對昆蟲來說——布魯克斯更愿這么表述），并不存在外部世界的映像。沒有中央記憶，沒有中央指令，沒有中央存在。一切都是分布式的。“通過外部世界進行溝通可以避免根據來自觸臂的數據調校視覺系統的問題。”布魯克斯寫道。外部世界自身成為“中央”控制者；沒有映像的環境成為映像本身。這樣就節約下海量的計算工作。“在這樣的組織內，”布魯克斯說，“只需少量的計算就可以產生智能行為。”