De meeste mensen beoordelen robots op hun uiterlijk van intelligentie. Dat mist de kern. Wat cruciaal is, is hoe intelligentie presteert in real-world omgevingen, waar de omstandigheden variëren en mislukkingen gevolgen hebben. Dit is waar @openmind_agi uitblinkt. Traditionele robotica vertrouwt op een enkele intelligentielus. Wanneer deze faalt, stopt alles. @openmind_agi ontwerpt echter robotica als een netwerk systeem: - Gedeelde data tussen robots en fabrikanten - Ingebouwde identiteit voor coördinatie en vertrouwen - Multi-agent besluitvorming, geen geïsoleerde modellen Deze aanpak maakt intelligentie standaard veerkrachtig. Robots leren van elkaar, en het systeem past zich aan wanneer individuele modellen tekortschieten. Toepassingen in de echte wereld, zoals live valdetectie, valideren deze methode. Er is geen resetknop; systemen presteren of falen. @openmind_agi vermijdt ook hard-coded gedrag. Modulaire "packs" stellen robots in staat om tussen omgevingen te schakelen zonder de stack opnieuw op te bouwen. Hun adoptiestrategie weerspiegelt de technologie: begin met universiteiten, bied bouwers echte robots en een live systeem vanaf dag één, en laat de capaciteit groeien. Naarmate robotica zijn volgende fase ingaat, zal het niet gaan om uiterlijk. Het zal gaan om intelligentie die schaalt, zich aanpast en collectief werkt. gMind jongens!