Kebanyakan orang menilai robot dari penampilan kecerdasannya. Itu meleset dari intinya. Yang penting adalah bagaimana kinerja kecerdasan di lingkungan dunia nyata, di mana kondisi bervariasi dan kegagalan memiliki konsekuensi. Di sinilah @openmind_agi unggul. Robotika tradisional mengandalkan satu lingkaran kecerdasan. Ketika gagal, semuanya berhenti. @openmind_agi, bagaimanapun, merancang robotika sebagai sistem jaringan: - Berbagi data di seluruh robot dan produsen - Identitas bawaan untuk koordinasi dan kepercayaan - Pengambilan keputusan multi-agen, bukan model terisolasi Pendekatan ini membuat kecerdasan tangguh secara default. Robot belajar dari satu sama lain, dan sistem beradaptasi ketika model individu gagal. Penerapan dunia nyata, seperti deteksi jatuh langsung, memvalidasi metode ini. Tidak ada tombol reset; sistem bekerja atau gagal. @openmind_agi juga menghindari perilaku hard-coded. "Paket" modular memungkinkan robot untuk bertransisi antar lingkungan tanpa membangun kembali tumpukan. Strategi adopsi mereka mencerminkan teknologi: mulai dengan universitas, menyediakan robot nyata dan sistem langsung kepada pembangun sejak hari pertama, dan biarkan kemampuan tumbuh. Saat robotika memasuki fase berikutnya, ini bukan tentang penampilan. Ini akan tentang kecerdasan yang menskalakan, beradaptasi, dan bekerja secara kolektif. gPikiran teman-teman!