معظم الناس يحكمون على الروبوتات من خلال مظهرها الذكي. هذا يغفل النقطة. ما هو حاسم هو كيف يؤدي الذكاء في بيئات العالم الحقيقي، حيث تختلف الظروف ويكون للفشل عواقب. هنا يتفوق @openmind_agi. تعتمد الروبوتات التقليدية على حلقة ذكاء واحدة. عندما يفشل، يتوقف كل شيء. ومع ذلك، يصمم @openmind_agi الروبوتات كنظام شبكتي: - مشاركة البيانات بين الروبوتات والمصنعين - هوية مدمجة للتنسيق والثقة - اتخاذ القرار متعدد الوكلاء، وليس نماذج معزولة هذا النهج يجعل الذكاء مرنا بشكل افتراضي. تتعلم الروبوتات من بعضها البعض، ويتكيف النظام عندما تفشل النماذج الفردية. النشر في العالم الحقيقي، مثل اكتشاف السقوط الحي، يتحقق من صحة هذه الطريقة. لا يوجد زر إعادة ضبط؛ إما أن تعمل الأنظمة أو تفشل. كما أن @openmind_agi يتجنب السلوك المبرمج بشكل صارم. تسمح "الحزم" المعيارية للروبوتات بالانتقال بين البيئات دون إعادة بناء المكدس. استراتيجية تبنيهم تعكس التقنية: ابدأوا بالجامعات، وقدموا للبنائين روبوتات حقيقية ونظاما حيا من اليوم الأول، ودع القدرات تنمو. مع دخول الروبوتات مرحلتها التالية، لن يكون الأمر متعلقا بالمظهر. سيكون الأمر عن الذكاء الذي يتوسع، يتكيف، ويعمل بشكل جماعي. احذروا يا جماعة!