ІІ-модель Claude Opus 4.7 у десятки разів випередила інженерів у керуванні робособакою
Розвиток мовних моделей продовжує дивувати навіть найдосвідченіших учасників ринку. Останній експеримент Anthropic у межах проєкту Project Fetch демонструє, куди рухається індустрія: штучний інтелект починає не просто допомагати людям, а повністю брати на себе складні фізичні завдання.
Ключовий результат тестування — модель Claude Opus 4.7 впоралася з налаштуванням і керуванням чотириногим роботом у 20 разів швидше, ніж найкраща команда інженерів-людей роком раніше. При цьому нейромережа працювала практично автономно, під мінімальним контролем дослідника.
Спектр дій, виконаних ШІ, вражає: підключення до датчиків відео та лідару, написання програми для ручного керування, створення системи моніторингу траєкторії руху робота та налаштування алгоритму розпізнавання об'єктів. Усе це було зроблено без участі людини в реальному часі.
Порівняльний аналіз показує, наскільки серйозним є прогрес. Порівняно з командами, які використовували старіші версії ШІ, Opus 4.7 виявився у 18 разів швидшим. А відносно людей, які працювали без допомоги чат-бота, — у 37 разів швидшим. Примітно, що написаний нейромережею код виявився у 10 разів компактнішим за людський, що свідчить про його високу ефективність та оптимізацію.
Важливий нюанс: Anthropic не впроваджувала спеціалізовані алгоритми для керування роботами. Як зазначають автори експерименту, цей прогрес став побічним ефектом загального масштабування мовних моделей. Це підтверджує мою давню гіпотезу про те, що універсальні ШІ-системи здатні освоювати нові домени без цілеспрямованого навчання, просто за рахунок зростання обчислювальної потужності та обсягу даних.
Однак не обійшлося без обмежень. Claude все ще має труднощі з точними фізичними маніпуляціями. Модель успішно довела робота до цілі, але не змогла акуратно підштовхнути м'яч у потрібну точку. Таке завдання потребує складного зворотного зв'язку в реальному часі — у цій сфері люди досі перевершують ШІ.
В Anthropic впевнені, що індустрія вступає в еру «фізичних ШІ-агентів», де нейромережі будуть так само ефективно працювати з обладнанням, як зараз із програмним кодом. На мою думку, це лише питання часу: щойно моделі навчаться обробляти сенсорний зворотний зв'язок із тією ж швидкістю, що й текстовий, кордони між цифровим і фізичним світами остаточно зітруться.