Większość ludzi ocenia roboty po ich wyglądzie inteligencji. To mija się z celem. Kluczowe jest to, jak inteligencja działa w rzeczywistych warunkach, gdzie warunki się zmieniają, a błędy mają konsekwencje. W tym @openmind_agi odnosi sukcesy. Tradycyjna robotyka opiera się na pojedynczej pętli inteligencji. Kiedy zawodzi, wszystko się zatrzymuje. @openmind_agi jednak projektuje robotykę jako system sieciowy: - Wspólne dane między robotami i producentami - Wbudowana tożsamość dla koordynacji i zaufania - Decyzje podejmowane przez wiele agentów, a nie izolowane modele Takie podejście sprawia, że inteligencja jest z definicji odporna. Roboty uczą się od siebie nawzajem, a system dostosowuje się, gdy poszczególne modele zawodzą. Wdrożenia w rzeczywistym świecie, takie jak wykrywanie upadków na żywo, potwierdzają tę metodę. Nie ma przycisku reset; systemy albo działają, albo zawodzą. @openmind_agi unika również twardo zakodowanego zachowania. Modułowe „pakiety” pozwalają robotom przechodzić między środowiskami bez odbudowywania stosu. Ich strategia adopcji odzwierciedla technologię: zaczynają od uniwersytetów, dostarczają budowniczym prawdziwe roboty i działający system od pierwszego dnia, a następnie pozwalają na rozwój możliwości. Gdy robotyka wchodzi w swoją następną fazę, nie będzie chodzić o wygląd. Będzie chodzić o inteligencję, która skaluje się, dostosowuje i działa wspólnie. gMind chłopaki!