La mayoría de las personas juzgan a los robots por su apariencia de inteligencia. Eso pierde el sentido. Lo crucial es cómo la inteligencia se desempeña en entornos del mundo real, donde las condiciones varían y los fracasos tienen consecuencias. Aquí es donde @openmind_agi sobresale. La robótica tradicional depende de un único bucle de inteligencia. Cuando falla, todo se detiene. Sin embargo, @openmind_agi diseña la robótica como un sistema en red: - Datos compartidos entre robots y fabricantes - Identidad incorporada para la coordinación y la confianza - Toma de decisiones multiagente, no modelos aislados Este enfoque hace que la inteligencia sea resiliente por defecto. Los robots aprenden unos de otros, y el sistema se adapta cuando los modelos individuales no cumplen. Las implementaciones en el mundo real, como la detección de caídas en vivo, validan este método. No hay botón de reinicio; los sistemas o funcionan o fallan. @openmind_agi también evita comportamientos codificados de forma rígida. Los “packs” modulares permiten que los robots transiten entre entornos sin reconstruir la pila. Su estrategia de adopción refleja la tecnología: comenzar con universidades, proporcionar a los constructores robots reales y un sistema en vivo desde el primer día, y dejar que la capacidad crezca. A medida que la robótica entra en su próxima fase, no se tratará de la apariencia. Se tratará de una inteligencia que escala, se adapta y trabaja colectivamente. gMind chicos!