Die meisten Menschen beurteilen Roboter nach ihrem Erscheinungsbild der Intelligenz. Das verfehlt den Punkt. Wichtig ist, wie Intelligenz in realen Umgebungen funktioniert, in denen die Bedingungen variieren und Fehler Konsequenzen haben. Hier glänzt @openmind_agi. Traditionelle Robotik basiert auf einem einzigen Intelligenzschleifen. Wenn diese fehlschlägt, stoppt alles. @openmind_agi hingegen entwirft Robotik als ein vernetztes System: - Geteilte Daten zwischen Robotern und Herstellern - Eingebaute Identität für Koordination und Vertrauen - Multi-Agenten-Entscheidungsfindung, keine isolierten Modelle Dieser Ansatz macht Intelligenz standardmäßig widerstandsfähig. Roboter lernen voneinander, und das System passt sich an, wenn einzelne Modelle versagen. Echtzeit-Einsätze, wie die Live-Fallerkennung, validieren diese Methode. Es gibt keinen Reset-Knopf; Systeme funktionieren entweder oder sie scheitern. @openmind_agi vermeidet auch hartkodiertes Verhalten. Modulare „Pakete“ ermöglichen es Robotern, zwischen Umgebungen zu wechseln, ohne den Stack neu aufzubauen. Ihre Adoptionsstrategie spiegelt die Technologie wider: Beginnen Sie mit Universitäten, stellen Sie den Entwicklern von Anfang an echte Roboter und ein Live-System zur Verfügung und lassen Sie die Fähigkeiten wachsen. Wenn die Robotik in ihre nächste Phase eintritt, wird es nicht um das Erscheinungsbild gehen. Es wird um Intelligenz gehen, die skaliert, sich anpasst und kollektiv arbeitet. gMind Jungs!