ИИ-агент взял управление робособакой: Claude Opus 4.7 обошел инженеров-людей в 20 раз
Я внимательно слежу за развитием Project Fetch, и последние результаты действительно впечатляют. В рамках обновленного эксперимента модель Claude Opus 4.7 полностью взяла на себя управление робособакой, выполнив задачи по настройке и программированию в 20 раз быстрее, чем команды инженеров-людей.
Еще в августе 2024 года сотрудники Anthropic без опыта в робототехнике пытались запрограммировать четвероногого робота, и тогда ИИ выступал лишь в роли помощника. Однако в новой фазе тестирования Claude Opus 4.7 работал практически автономно, под минимальным контролем исследователя. Нейросеть самостоятельно подключилась к датчикам видео и лидару, написала программу для ручного управления, создала систему мониторинга пути робота и настроила алгоритм распознавания предметов.
Ключевой показатель — скорость. Модель Opus 4.7 оказалась в 18 раз быстрее команды, использующей старые версии ИИ, и в 37 раз быстрее людей, работающих без помощи чат-бота. При этом нейросеть писала гораздо более эффективный код: его объем оказался в 10 раз меньше, чем у человеческих команд.
Особенно показательно, что прогресс в робототехнике стал побочным эффектом общего масштабирования языковых моделей. Anthropic не внедряла специализированные алгоритмы для управления «железом» — это чистое преимущество базовой архитектуры.
Однако не обошлось без ограничений. Claude все еще 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 прогнозируют, 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 кодом.
Мой комментарий: Этот эксперимент — мощный сигнал для инвесторов в AI-инфраструктуру. Если языковые модели без специализированной настройки уже способны управлять физическими устройствами на уровне, превышающем человеческий, мы стоим на пороге колоссального роста производительности в промышленной робототехнике и автоматизации. Следующий логичный шаг — появление ИИ-агентов, способных не только писать код, но и физически взаимодействовать с миром.