Большинство людей судят о роботах по их внешнему виду интеллекта. Это упускает суть. Ключевым моментом является то, как интеллект работает в реальных условиях, где обстоятельства меняются, а неудачи имеют последствия. Здесь @openmind_agi преуспевает. Традиционная робототехника полагается на одну петлю интеллекта. Когда она дает сбой, все останавливается. Однако @openmind_agi разрабатывает робототехнику как сетевую систему: - Общие данные между роботами и производителями - Встроенная идентичность для координации и доверия - Многоагентное принятие решений, а не изолированные модели Этот подход делает интеллект по умолчанию устойчивым. Роботы учатся друг у друга, и система адаптируется, когда отдельные модели не справляются. Реальные развертывания, такие как обнаружение падений в реальном времени, подтверждают этот метод. Кнопки сброса нет; системы либо работают, либо терпят неудачу. @openmind_agi также избегает жестко закодированного поведения. Модульные "пакеты" позволяют роботам переходить между средами без перестройки стека. Их стратегия внедрения отражает технологию: начать с университетов, предоставить строителям реальные роботы и живую систему с первого дня и позволить возможностям расти. Когда робототехника вступает в свою следующую фазу, дело будет не в внешнем виде. Речь пойдет о интеллекте, который масштабируется, адаптируется и работает совместно. gMind ребята!