ИИ-агент Anthropic в 20 раз быстрее людей научил робособаку выполнять команды
Anthropic представила результаты второго этапа эксперимента Project Fetch, и они впечатляют. Модель Claude Opus 4.7 полностью автономно справилась с настройкой и управлением четвероногим роботом, выполнив задачи в 20 раз быстрее, чем команда инженеров-людей, работавших с предыдущей версией ИИ.
Напомню, что в первом этапе, проходившем в августе 2024 года, нейросеть лишь ассистировала людям, ускоряя поиск решений. Сейчас же ситуация кардинально изменилась: Claude Opus 4.7 работала практически без участия человека, под минимальным контролем исследователя. Алгоритм самостоятельно подключился к датчикам видео и лидару, написал программу для ручного управления, создал систему мониторинга траектории и настроил алгоритм распознавания объектов.
Цифры, которые говорят сами за себя
Производительность новой модели поражает: она оказалась в 18 раз быстрее команды, использующей старые версии ИИ, и в 37 раз быстрее людей, работавших без помощи чат-бота. При этом код, написанный нейросетью, оказался в 10 раз компактнее человеческого. Это прямое доказательство того, что ИИ способен не только ускорять процессы, но и оптимизировать их с точки зрения эффективности.
Особенно важно, что, по словам разработчиков, этот прогресс стал побочным эффектом общего масштабирования языковых моделей. Anthropic не внедряла специализированные алгоритмы для управления роботами — модель просто научилась работать с «железом» благодаря расширению своих когнитивных способностей.
Ограничения и перспективы
Однако не обошлось и без оговорок. Claude по-прежнему испытывает серьезные трудности с точными физическими действиями. Модель смогла довести робота до цели, но не справилась с задачей аккуратно подтолкнуть мяч. Это требует сложной обратной связи в реальном времени, где люди пока сохраняют преимущество.
Тем не менее, в Anthropic уверены, что мы вступаем в эру «физических ИИ-агентов». Я разделяю этот оптимизм: текущие результаты показывают, что нейросети уже могут работать со стандартными инструментами и оборудованием так же эффективно, как с программным кодом. Это открывает путь к полностью автономным роботизированным системам, способным выполнять сложные задачи без участия человека.
Мой комментарий: Эксперимент Anthropic — это не просто демонстрация возможностей одной модели, а сигнал для всей индустрии. Если ИИ может так быстро адаптироваться к физическому миру без специального обучения, то мы стоим на пороге революции в робототехнике. В ближайшие годы мы увидим, как нейросети начнут управлять не только виртуальными, но и реальными активами, что кардинально изменит рынок автоматизации.