Hacer que las máquinas de computación imiten organismos vivos ha capturado la imaginación de muchos desde el amanecer de los ordenadores digitales. Sin embargo, las tecnologías de inteligencia artificial de hoy en día no logran replicar ni siquiera los comportamientos autopoieticos y cognitivos básicos que se encuentran en los sistemas biológicos primitivos. Según Charles Darwin, la diferencia en la mente entre los humanos y los animales superiores, por grande que sea, ciertamente es una cuestión de grado y no de tipo. La autopoiesis se refiere al comportamiento de un sistema que se replica a sí mismo y mantiene su identidad y estabilidad mientras enfrenta fluctuaciones causadas por influencias externas. Los comportamientos cognitivos modelan el estado del sistema, perciben cambios internos y externos, analizan, predicen y toman medidas para mitigar cualquier riesgo para su cumplimiento funcional. ¿Cómo evolucionó la inteligencia? ¿Cuál es la relación entre la mente y el cuerpo? Las respuestas a estas preguntas deberían guiarnos para infundir comportamientos autopoieticos y cognitivos en máquinas digitales. En este documento, mostramos cómo utilizar la máquina estructural para construir un sistema de razonamiento cognitivo que integre el conocimiento de varios cálculos simbólicos y subsimbólicos digitales. Este enfoque es análogo a cómo el neocortex reutilizó el cerebro reptiliano y allana el camino para que las máquinas digitales imiten organismos vivos utilizando una representación del conocimiento integrada de diferentes fuentes.