ИИ-агент Anthropic в 20 раз быстрее людей научил робособаку выполнять команды
Компания Anthropic представила обновленные результаты своего эксперимента Project Fetch. На этот раз языковая модель Claude Opus 4.7 продемонстрировала впечатляющий скачок в автономности: она справилась с настройкой и управлением четвероногим роботом в 20 раз быстрее, чем команды инженеров-людей, работавших в прошлом году.
В августе 2024 года сотрудники Anthropic, не имевшие опыта в робототехнике, пытались запрограммировать робособаку при помощи ИИ. Тогда модель лишь помогала людям быстрее находить решения. Новая фаза тестирования кардинально изменила подход: Claude Opus 4.7 работала практически полностью автономно под минимальным контролем исследователя.
Нейросеть самостоятельно выполнила полный цикл задач:
- подключилась к датчикам видео и лидару;
- написала программу для ручного управления;
- создала систему мониторинга траектории движения;
- настроила алгоритм распознавания объектов.
Сравнительный анализ показал ошеломляющие результаты. Модель Opus 4.7 оказалась в 18 раз быстрее команды, использовавшей старые версии ИИ, и в 37 раз быстрее людей, работавших без помощи чат-бота. При этом нейросеть генерировала значительно более эффективный код — его объем оказался в 10 раз меньше, чем у человеческих команд. Это говорит о глубоком понимании задачи и способности к оптимизации на уровне, недоступном большинству инженеров.
Важно отметить, что, по заявлению разработчиков, этот прогресс стал побочным эффектом общего масштабирования языковых моделей. Anthropic не внедряла специализированные алгоритмы для управления «железом» — модель просто научилась лучше понимать физический мир через код.
Однако не всё идеально. Claude по-прежнему испытывает трудности с точными физическими действиями в реальном времени. Модель смогла довести робота до цели, но не справилась с задачей аккуратно подтолкнуть мяч в нужную точку. Для этого требуется сложная обратная связь, в которой люди пока сохраняют преимущество.
Моя экспертная оценка: Мы наблюдаем зарождение эры «физических ИИ-агентов». Anthropic права — в ближайшие годы нейросети начнут использовать стандартные инструменты и оборудование так же эффективно, как сейчас работают с кодом. Но слабое место — взаимодействие с непредсказуемой физической средой — останется главным вызовом. Индустрии предстоит решить проблему адаптации ИИ к реальному миру, где ошибка в миллиметр может стоить всего эксперимента.