De fleste vurderer roboter ut fra deres intelligens. Det bommer på poenget. Det avgjørende er hvordan intelligens fungerer i virkelige miljøer, hvor forholdene varierer og feil får konsekvenser. Det er her @openmind_agi utmerker seg. Tradisjonell robotikk er avhengig av en enkelt intelligenssløyfe. Når det mislykkes, stopper alt. @openmind_agi designer imidlertid robotikk som et nettverksbasert system: - Delte data mellom roboter og produsenter - Innebygd identitet for koordinering og tillit - Beslutningstaking med flere agenter, ikke isolerte modeller Denne tilnærmingen gjør intelligens robust som standard. Roboter lærer av hverandre, og systemet tilpasser seg når individuelle modeller svikter. Virkelige utplasseringer, som live falldeteksjon, validerer denne metoden. Det finnes ingen tilbakestillingsknapp; Systemene presterer enten eller feiler. @openmind_agi unngår også hardkodet atferd. Modulære "pakker" gjør det mulig for roboter å gå mellom miljøer uten å måtte bygge opp stakken på nytt. Deres adopsjonsstrategi speiler teknologien: start med universiteter, gi byggere ekte roboter og et levende system fra dag én, og la kapasiteten vokse. Når robotikk går inn i neste fase, vil det ikke handle om utseende. Det vil handle om intelligens som skalerer, tilpasser seg og fungerer kollektivt. gMind, folkens!