控制为系统带来了秩序和精确度，并能防止系统随意发挥。想象一下，如果我们的神经元发放是完全随机的，我们就连吃饭都没法把叉子送进嘴里，更不用说完成像走钢丝这样的高难度动作了。系统的控制机制可以是最优控制，使系统在中等、中性风险程度下表现最佳；也可以是强健控制，使系统对风险敏感，尽可能优化系统在高风险环境下的表现。名副其实，最优控制是针对特定问题的最优解，在其他问题面前则不能保证发挥水平26。因此，在今天的科技系统中，通常使用的是强健控制（通常对用户隐藏，只在系统崩溃或死机等特殊时刻现形）27。波音777飞机能在风暴中顺利航行，是因为控制系统的设计目的就是应对糟糕天气，而不是优化大晴天里的飞行表现。
多数神经科学家相信大脑的控制系统是最优控制，但神经科学家、工程师兼医师丹尼尔·沃尔珀特（Daniel Wolpert）和同事们对此表示反对。相反，它们认为强健控制才能更好地解释人类的运动控制28。强健控制系统对稳健性和效率有着严格限制29，并且必须在二者之间进行权衡，包括对速度与精确性的权衡，速度与灵活性的权衡，灵活性与效率的权衡，速度与功耗的权衡。在各种类型的意识与潜意识加工中，都可以看到这些权衡机制30。
在沃尔珀特看来，运动控制是重中之重。他属于一个自称是运动沙文主义的学派，并将之发扬光大。该学派成员还有诺贝尔奖获得者查尔斯·谢灵顿和罗杰·斯佩里。前者曾在著作中写道“生命的目标是行为，而不是思想”，后者则常教导我们说“客观地观察大脑，将之看作一套控制运动活动的机械装置”31。毕竟，将食物送上餐桌、将面团送进烤炉的是行为活动，而非认知活动。行为使我们的祖先得以生存和繁衍。沃尔珀特可能是运动沙文主义的现任领袖，他认为人类大脑之所以成为今天的模样，是因为只有这样我们才能以适应环境的方式进行活动。先别急着反驳，来看下面这些例子。心脏是一块肌肉，你离不开这块肌肉的运动。运动还帮你获取食物，并完成咀嚼和消化。没有食物，大脑就无法运作，自然也无法完成那些有创造性的活动，诸如文学、艺术和音乐；但如果没有运动，这些创造性活动也只能停留在你的脑洞里，大脑需要通过言语、书写、手势或表情来将它们展现给外部世界。我们应当仔细思考这一观点带来的启示。如果我们的大脑是以身体的运动控制系统为使命进化而来的，那么思考、计划、记忆、使用感官等等都是为此而生的工具，它们提升了层级化结构的复杂性，最终都是为了增加运动控制在变幻莫测的环境中的稳健性。学习与认知也在其列。并且，这些进化上的新层级都为系统引入了新的弱点。
如果你不小心碰到了一个滚烫的炉子，你的输出将会是一个自动反射：在感受到疼痛之前，你就已经缩回了手指。这是一个作用于外周神经系统的反馈控制机制。脊髓神经元传播速度快、直径粗、绝缘好（因此耗能也很高），能够立刻激发躲避疼痛刺激的活动，而不需要意识的参与。这种反射自动、快速、能耗高，并且不被意识觉察，同时缺乏了灵活性。缩手是一个流畅简短的动作，不像蝴蝶拍翅膀那样缓慢轻盈。短暂的延迟之后，缓慢、细小、功能特化的神经终于有了反应，为你提供了关于动作来源的意识情报：哦哦哦，我的手指好痛。接下来会发生什么？缓慢的意识认知活动能够产出一系列反应来减轻现在以及将来可能出现的疼痛：你也许会把手指含在嘴里，或泡冰水、涂芦荟胶。你决定以后再也不摸滚烫的炉子了。认知是精确、灵活、节能的，但也是迟缓的。有时我们能耗得起时间，但在一个不确定的环境中，迟缓也许意味着死亡。
我们可以将学习和认知看作一种精心设计的控制层级，它们的存在目的是为尚未出现的刺激制定计划，从而使我们对未来可能出现的扰动能有稳健的反应。这么做一部分是通过利用以往遭遇类似刺激的经验（即记忆）形成的反馈，这种反馈的作用不只是调整刺激输入这么简单。一段时间后，它还可能更改层级的工作协议，我们将之称为学习。
人类、动物以及其他一些生物能通过多种学习机制来为未来做准备。如果动物吃到了一种味道不好的食物，就会在将来懂得避开这种食物。我们知道，当同样的刺激（比如“太烫了！别摸！”）激发出生物不同的反应时，学习就发生了。工作协议从“吃鸟类”变成了“吃除乌鸦以外的鸟类”，或者从“用触摸的方式探索物体”到“用触摸的方式探索火炉以外的物体”。
有些自动化行为是我们与生俱来的，比如下意识的疼痛反射，有些则是通过后天习得的。学习能够使一些行为从花哨而又缓慢的意识控制下沉至快速自动的潜意识层级。例如，你在练习高尔夫挥杆时，你会通过对过往挥杆的回忆来预测球的落点。挥杆结束后，你还能通过视觉获得关于实际落点的反馈。咣当！你对自己的挥杆姿势进行些许调整，再做尝试，感觉自己更有信心了。这回距离把握得不错，但偏了点儿。好的，再调整一下。练习足够多次数后，你就可以近似百发百中了（只要没有外界扰动，比如一阵小风，或是朋友趁你挥杆的时候在旁边贫嘴，或是你突然觉得渴了，突然抽筋了，或者是突然想到了什么事情，好吧，不管想到什么事情都有可能）。你不再需要有意识地控制所有的动作，这些动作已经成为自动化的了。
要想对未来的扰动有稳健的反应，还需要你对从未经历过的刺激制定计划。在制定计划时，我们会通过内部模型来模拟未来。我们回忆过去的经历，并将记忆以多种方式进行组合，从而产出一系列计划，以适应未来的境况。这样一来，对认知这个花里胡哨的控制系统来说，模拟计划便是一个去约束的约束。当你在为去北方旅游进行逆向穿衣准备时，你就用到了这个工作协议。首先，你通过过去在类似情境下的经历预测你可能遇到的情况和可能产生的感受。你想起来当时自己的实际感受和期望不符，于是决定调整你的着装，好让自己对寒冷、潮湿的天气拥有更强的稳健性。随着经验和经验产生的记忆逐渐积累，负责计划的工作协议便获得了更多信息，可用于应对更多类型的未来场景。你的经验越多，大脑能模拟的选项也就越多。
The Consciousness Instinct
将层级化的概念引入诸如你我这样的复杂生物系统，能够让我们在思考生物系统运作方式时开辟新的视角和立场。将大脑分解为一个个交互的层级，也能为工程师提供一个建造人工大脑的框架。
尽管大家距离这个目标还很远，但层级概念的确能帮助忙碌的神经生物学家在研究单个神经元或小型神经回路之余，更好地去思考自己的实验发现。层级概念提示我们，局部零件能通过一定的组织方式形成复杂的系统，从而完成艰巨的任务，就好比设计悉尼歌剧院。
