AGI може з'являтися, перетворюючи людей на дані. RGI — ні. Роботи не можуть навчитися реальному світу лише з вичерпаного тексту. Їм потрібні люди, щоб показати їх — у просторі, русі, у контексті. Ми бачимо це в нашій симуляції: люди навчають роботизовану руку поливати квітку. Робот вчиться, так. Але справжній сигнал — це видимий людський намір, який проявляється у теплових картах, траєкторіях і невеликих корекціях. Якщо людський внесок не видно, ми створюємо неправильний тип інтелекту. Axis AI робить ставку на цю різницю.