每一個單獨的生物個體內(nèi)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(nèi)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(jié)構(gòu)實質(zhì)上是一種將機器人的傳感器和執(zhí)行器連接起來的并行分布式計算?！边@種架構(gòu)的要點在于將復(fù)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(jié)構(gòu)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(jié)嗎？

當(dāng)?shù)∫粚訉优郎咸焯玫木胖靥鞎r，他所攀爬的是一座地位的層級。在地位層級里，信息和權(quán)力自上而下地單向傳遞。而在包容或網(wǎng)絡(luò)層級架構(gòu)里，信息和權(quán)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(jié)點的分布式控制體系內(nèi)更是如此――比如巨大的全球計算機網(wǎng)絡(luò)。許多計算機領(lǐng)域的活動家大力鼓吹網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的新紀(jì)元——一種圍繞計算機點對點網(wǎng)絡(luò)建立起來的新紀(jì)元，認為是時候拋棄那些等級森嚴的網(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)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(tǒng)也不會長久。當(dāng)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(guī)模更大但行動更遲緩的網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)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(fù)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(yè)中一些大而不當(dāng)?shù)墓?，其垮掉的可能性是非常高的；為解決另一部門的問題而創(chuàng)生的大型機構(gòu)，其本身也成了問題部門。

數(shù)學(xué)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(shù)相乘得出答案很容易，小學(xué)生就會做。但要對一個大數(shù)做分解質(zhì)因數(shù)，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(guān)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(tǒng)上衍生出復(fù)雜系統(tǒng)。

為了驗證自下而上的分布式控制理論，羅切斯特大學(xué)研究生布賴恩?山內(nèi)[1]制作了一個號稱“雜耍拋球”的機器胳膊。胳膊的任務(wù)是用拍子反復(fù)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(nèi)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(fù)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(nèi)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(zé)就是當(dāng)氣球不在胳膊上的攝像儀的視線內(nèi)時指令胳膊倒退，并持續(xù)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(wǎng)絡(luò)或社會就構(gòu)成了一個機體，能夠展現(xiàn)出非凡的敏捷性和適應(yīng)性。