高水平的智能体怎么告诉低水平的智能体要做什么？我们可能会认为这个问题对于小智能组来说更困难一些，因为它们能理解的东西少得多。然而，小智能组所关注的事物也更少，因此需要的指示也少。实际上，最小的智能组可能几乎不需要什么信息。举例而言，没什么必要告诉“拿起”“置放”和“寻找”要去拿起什么、置放什么或者寻找什么，因为其中每个智能组都可以利用“搜寻”智能组的活动。但“搜寻”怎么知道要搜寻什么呢？有一个诀窍可以让这个问题消失，刚才这个问题的答案就在这个诀窍中。在普通的生活中，这个诀窍会被赋予名字，比如“预期”或“背景”。
每当人们说到一个词，比如“苹果”，你会发现自己特别倾向于“注意”当前场景中的任何苹果。你的眼睛会转向那个苹果的方向，你的手臂会准备好朝那个方向伸出去，你的手会倾向于做出抓东西的动作。这是因为你的许多智能组都沉浸在了一个由一些智能体产生的“背景”之中，这些智能体都直接参与了最近提到的那个主题。因此，“苹果”这个词的多忆体会唤醒特定的智能组状态，这些状态表述的是事物的颜色、形状和大小，所有这些都会自动影响“搜寻”智能组，仅仅就是因为“搜寻”智能组在一开始的时候被迫要依赖描述对象的智能组的状态。与此相应，我们可以假定“搜寻”从属于一个更大的社会，这个社会包含着这样的联结：
这幅图描绘了一个自动的“寻找机器”。每当真的看见、想象或者有人提到苹果时，负责“颜色”“形状”和“尺寸”的智能体就会被设定进入与“红色、圆形、苹果大小”相一致的状态。与此相应，当“搜寻”被激活，它就不得不搜寻具有这些属性的物体。于是，根据图片，一旦这种东西被找到，它的位置就会自动被“地点”智能组表述出来，同样还因为这是“搜寻”发展的环境。对于“移动手臂到”智能组也是这样，它所成长的背景也一定是像“地点”这种表述位置的智能组。所以当“移动手臂到”智能组被唤醒，不需要告诉它，它就会自动倾向于把手臂移向那个位置。因此，这种智能组的安排可以执行整个苹果移动的脚本，而不需要任何关于“一般目的”的交流。
这也许可以解释“思维注意力的焦点”。因为表述位置的智能组能力有限，每当某个物体被看见或听见，或者仅仅是被想象出来，其他共享同样位置表述的智能组都倾向于被迫参与到同一个目标中来。于是这就变成了此刻某人所关注的“它”。