ほとんどの人はロボットをその知能の見た目で判断します。 それは本質を見誤っています。 重要なのは、状況が変わり、失敗が結果をもたらす現実世界での知能の発揮です。ここが@openmind_agiの強みです。 従来のロボット工学は単一の知能ループに依存しています。失敗すると、すべてが止まります。しかし@openmind_agi、ロボティクスをネットワーク化されたシステムとして設計しています。 - ロボットやメーカー間で共有されたデータ - 調整と信頼のための組み込みアイデンティティ - 複数エージェントによる意思決定、孤立モデルではない このアプローチは、知能をデフォルトで強靭にします。ロボット同士は互いに学び合い、個々のモデルが不十分な場合にシステムは適応します。 実際の展開、例えばライブ落下検知がこの手法を検証しています。リセットボタンはありません。システムは性能を発揮するか失敗するかのどちらかです。 @openmind_agiまた、ハードコーディングされた挙動を避けています。モジュール式の「パック」は、スタックを再構築せずに環境間を移動させることができます。 彼らの採用戦略は技術を反映しています。大学から始め、初日から実際のロボットとライブシステムを提供し、能力を成長させる。 ロボティクスが次の段階に入る今、見た目だけが重要ではありません。それは、スケールし、適応し、集団的に機能する知性の話です。 みんな、gMind!