人とロボット（またはオートマトン）を比較すると、そのような人の行動はブラインドアルゴリズムによって記述されます。人は、「これらのアクションが実行される理由」と「期待される結果につながると思われる理由」を自問することなく一連のアクションを機械的に実行します結果は？」
ほとんどすべてのプログラムは、同様のメカニズムで動作します。 しかし、別のアプローチがあります。
アルゴリズムは、目的のあるアルゴリズムとブラインドアルゴリズムの2つの大きなグループに分けることができます。
-目的のあるアルゴリズムには、達成しようとしている明確な目標があります。
-ブラインドアルゴリズムは明らかにそれ自体の目標を設定しませんが、アルゴリズムを適用した結果、目標はまだ達成されています。
ホーミングミサイルには目的のあるアルゴリズムがあります：究極の目標は目標を達成することです。これは達成されます。ロボット掃除機はブラインドアルゴリズムを使用して部屋を歩き回り（単純でランダムな動きを多数行います）、単純な場合は目標に到達します-部屋全体をバイパスします。
現在、ほとんどのソフトウェアはブラインドアルゴリズムに基づいていますが、人は積極的に目的のあるアルゴリズムを使用しています。
目的のあるアルゴリズムには、基本的にフィードバック制御ループがあります。
1.世界の現状に行く、
2.現在の状態と以前に設定された目標に基づいて、不一致が計算されます。
3.アクションが選択され、実行されて、不一致を最も減らすことが期待されるアクション。
ブラインドアルゴリズムにはこのような制御ループはありませんが、最初に指定された一連のステップの実行に基づいています。
どちらのグループにも長所と短所があります。
1.ブラインドアルゴリズム
「+」：より経済的で、最大のパフォーマンスを提供します。
「-」：外部条件がわずかに変化しても、目標の達成を停止します。
2.目的のあるアルゴリズム
「-」：環境データの収集と分析が必要なため費用がかかる
「+」：さまざまな外部条件の変化で目標を達成する
実際の複雑なアルゴリズムには両方の要素があります。
たとえば、ニワトリは「網を左または右に回る必要がある場合、網から穀物を得る」という問題を解決できず、犬またはラットはこの作業をはるかに簡単に行うことができます。
両方とも目的のあるアルゴリズムを使用しますが、ニワトリはブラインド基準を使用してミスマッチを計算します：直線上の食物までの距離（障害がない場合にのみ目標の達成を保証します）、より発達した動物はこの点でより柔軟であり、より複雑なアルゴリズムを使用します：意図的な検索再帰アルゴリズム。
意図的な再帰アルゴリズムでは、4番目の項目が表示されます。
1.世界の現状に行く、
2.現在の状態と以前に設定された目標に基づいて、不一致が計算されます。
3.アクションが選択され、実行されて、不一致を最も減らすことが期待されるアクション。
4.アクションの結果を監視し、結果を予想される効果と比較します。 実行されたアクションの有効性に関する決定を行い、アクションが効果をもたらさなかった場合の理由を見つけます。
たとえば、一歩を踏み出すと、私たちは宇宙を移動することを期待しますが、実際には移動は起こりませんでした。 この状況から、何かが私たちを支えていると結論付けられます。つまり、単に「一歩を踏み出す」というアクションを繰り返すだけでは、さらに意味がありません。
目的のある再帰アルゴリズムは、2つの目的のあるアルゴリズムの組み合わせとして表すことができます。
-主要な目的のあるアルゴリズム-目標の達成を目指して、
-追加の目的のあるアルゴリズム-完了した各ステップが期待したものにつながることを追跡します。
言い換えれば、目標を達成する方法の反映が、主な目的のあるアルゴリズムに追加されます。 無限に多くの同様の反射、例えば：
-世界の現在の状態のコレクションの妥当性に関する考察
-世界の現在の状態の記述の妥当性に関する考察
-目標の説明の妥当性に関する考察
-目標設定の妥当性に関する考察
-目標をサブゴールに分解することの妥当性に関する考察
-目標の達成可能性の評価に関する考察
-反射の妥当性に関する考察...
など
意図的なアルゴリズムに反射が追加される場合、特定の段階でそのようなアルゴリズムは意識に変わります。 現時点では、これがどの段階で起こっているのか、意識の出現にどの反射が必要なのかを言うのは難しいですが、意識の要素を持つプログラムは、盲目的なアルゴリズムではなく、目的のあるアルゴリズムに基づいて構築されるべきであるとすでに言われています。
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