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。不过，虽然基于行为的人工智能在某些问题上(主要是机器人技术)取得了极大成功，但它并没有为人工智能提供灵丹妙药。一旦基础行为数量太多，就很难设计出行为系统，因为理解各个行为之间可能存在的相互作用会变得非常困难。使用基于行为的方法构建系统是一门类似于黑魔法的艺术——真想知道这个系统是否实用，唯一的方式是构建出来并使用它，这种实践方式不仅昂贵、耗时，而且不可预测。另外，使用基于行为的方法构建的解决方案，虽然能够针对某个非常具体的问题提出精准有效的方法，但从中所积累的经验，很难应用到新问题上。