ИИ-модель Claude Opus 4.7 превзошла инженеров-людей в управлении робособакой — скорость выполнения задач выросла в 20 раз
Компания Anthropic представила обновлённые результаты эксперимента Project Fetch, и они впечатляют. Новая версия языковой модели Claude Opus 4.7 продемонстрировала способность автономно настраивать и управлять четвероногим роботом, выполняя задачи в 20 раз быстрее, чем команды инженеров-людей.
Напомню, что в августе 2024 года сотрудники Anthropic без опыта в робототехнике пытались запрограммировать робособаку, и тогда ИИ лишь помогал им быстрее находить решения. Однако в новой фазе тестирования Claude Opus 4.7 работал практически полностью автономно, под минимальным контролем исследователя. Нейросеть самостоятельно:
- подключилась к датчикам видео и лидару;
- написала программу для ручного управления;
- создала систему мониторинга пути робота;
- настроила алгоритм распознавания предметов.
Цифры говорят сами за себя: модель Opus 4.7 оказалась в 18 раз быстрее команды, использовавшей старые версии ИИ, и в 37 раз быстрее людей, не прибегавших к помощи чат-бота. При этом нейросеть писала более эффективный код — его объём оказался в 10 раз меньше, чем у человеческих команд.
Авторы подчёркивают, что прогресс в робототехнике стал побочным эффектом общего масштабирования языковых моделей. Anthropic не внедряла специализированные алгоритмы для управления «железом» — всё это результат эволюции базовых архитектур.
Однако не всё так гладко. Несмотря на успех, Claude всё ещё испытывает трудности с точными физическими действиями. Модель смогла довести робота до цели, но не справилась с задачей аккуратно подтолкнуть мяч в нужную точку. Это требует сложной обратной связи в реальном времени, в которой люди пока превосходят ИИ.
В Anthropic уверены, что индустрия вступает в эру «физических ИИ-агентов». В будущем нейросети смогут использовать стандартные инструменты и оборудование так же эффективно, как сейчас они работают с программным кодом.
Мой анализ: Этот эксперимент — яркий сигнал о том, что граница между цифровым и физическим миром стирается. Если раньше ИИ был лишь помощником в кодинге, то теперь он становится полноценным оператором сложного оборудования. Однако проблема с точной моторикой напоминает, что до полной автономии в реальном мире ещё далеко. Инвесторам стоит обратить внимание на компании, которые интегрируют ИИ в робототехнику — это может стать следующим большим трендом.