Anthropic показала, как ИИ управляет робособакой быстрее и эффективнее человека
Компания Anthropic в рамках обновленного эксперимента Project Fetch продемонстрировала впечатляющий рывок в автономности искусственного интеллекта. Модель Claude Opus 4.7 справилась с настройкой и управлением робособакой в 20 раз быстрее, чем команды инженеров-людей, работавших с предыдущими версиями ИИ.
Еще в августе 2024 года сотрудники без опыта в робототехнике пытались запрограммировать четвероногого робота, и тогда нейросеть лишь ускоряла поиск решений. Теперь же Claude Opus 4.7 действовала практически полностью автономно под минимальным контролем исследователя. Языковая модель самостоятельно подключалась к датчикам видео и лидару, писала программу для ручного управления, создавала систему мониторинга пути робота и настраивала алгоритм распознавания предметов.
Результаты тестирования показали, что Opus 4.7 оказалась в 18 раз быстрее команды, использовавшей старые версии ИИ, и в 37 раз быстрее людей без помощи чат-бота. При этом нейросеть генерировала код, объем которого был в 10 раз меньше, чем у человеческих команд. Это свидетельствует о значительно более высокой эффективности и лаконичности решений, предложенных ИИ.
Авторы эксперимента подчеркивают, 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 обошлось и без ограничений. Claude по-прежнему испытывает трудности с точными физическими действиями. Модель смогла довести робота до цели, но не справилась с задачей аккуратно подтолкнуть мяч в нужную точку. Для таких операций требуется сложная обратная связь в реальном времени, в которой люди пока сохраняют преимущество.
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.
Мнение эксперта: Этот эксперимент — яркий сигнал того, что границы между цифровым и физическим миром стираются быстрее, чем многие ожидают. Если ИИ уже способен автономно управлять роботами, то в ближайшие годы мы увидим массовое внедрение таких систем в логистику, производство и даже бытовую робототехнику. Однако проблема точной физической обратной связи остаётся «ахиллесовой пятой» — пока люди держат пальцы на пульсе в прямом смысле.