La maggior parte delle persone giudica i robot in base al loro aspetto di intelligenza. Questo perde il punto. Ciò che è cruciale è come l'intelligenza si comporta in ambienti reali, dove le condizioni variano e i fallimenti hanno conseguenze. È qui che @openmind_agi eccelle. La robotica tradizionale si basa su un singolo ciclo di intelligenza. Quando fallisce, tutto si ferma. @openmind_agi, tuttavia, progetta la robotica come un sistema interconnesso: - Dati condivisi tra robot e produttori - Identità integrata per coordinamento e fiducia - Decisioni multi-agente, non modelli isolati Questo approccio rende l'intelligenza resiliente per default. I robot apprendono gli uni dagli altri e il sistema si adatta quando i modelli individuali non riescono. Le implementazioni nel mondo reale, come il rilevamento delle cadute in tempo reale, convalidano questo metodo. Non c'è un pulsante di reset; i sistemi o funzionano o falliscono. @openmind_agi evita anche comportamenti hard-coded. I "pacchetti" modulari consentono ai robot di passare tra ambienti senza ricostruire l'architettura. La loro strategia di adozione rispecchia la tecnologia: iniziare con le università, fornire ai costruttori robot reali e un sistema attivo fin dal primo giorno, e lasciare che le capacità crescano. Man mano che la robotica entra nella sua prossima fase, non si tratterà di aspetto. Si tratterà di intelligenza che scala, si adatta e lavora collettivamente. gMind ragazzi!