身体化された認知科学
知的行動の一般原則の形成において、ファイファーは従来の人工知能で与えられていた古い原則に反することを意図していた。最も劇的な違いは、この原則が現実世界のロボット・エージェントにのみ適用されることである。
安価な設計と冗長性の原則: ファイファーは、エンジニアの暗黙の前提が、制御アーキテクチャの複雑さに大きな影響を与えることが多いことに気づいた: 436 この洞察は、ロボット工学におけるスケーラビリティ問題の議論にも反映されている。いくつかの悪いアーキテクチャに必要な内部処理は、エージェントに必要な新しいタスクに比例して大きくなる可能性がある。
スケーラビリティ問題の主な原因の1つは、ロボットのタスクが複雑になるにつれて、ロボット設計者が行わなければならないプログラミングや知識工学の量が非常に急速に増大することである。事前プログラミングがスケーラビリティ問題の解決策にはなり得ないという証拠が増えつつある.問題は、プログラマーがロボットのコードにあまりにも多くの隠れた仮定を導入することである。
提案されている解決策は、エージェントがその環境に固有の物理を利用すること、ニッチの制約を利用すること、そしてエージェントの形態学がパーシモンと冗長性の原理に基づくことである。冗長性は、同じようなチャンネルを複製することによって得られる信号のエラー訂正の欲求を反映している。