ІІ-агент Claude на голову перевершив людину в управлінні робопсом: швидкість та ефективність зросли на порядки
Я уважно стежу за розвитком Project Fetch від Anthropic, і останні результати мене справді вразили. Нова версія моделі, Claude Opus 4.7, продемонструвала здатність налаштовувати та програмувати чотириногого робота у 20 разів швидше, ніж це робили цілі команди інженерів-людей. Це не просто чергове покращення — це зміна парадигми в питанні про те, хто має контролювати фізичні системи.
Для контексту: у серпні 2024 року Anthropic вперше провела подібний експеримент. Тоді співробітники без досвіду в робототехніці намагалися запрограмувати робособаку, і ШІ виступав лише в ролі помічника, прискорюючи пошук рішень. У новій фазі тестування ситуація кардинально змінилася. Claude Opus 4.7 працював практично повністю автономно під мінімальним контролем людини. Нейромережа самостійно виконала цілий комплекс завдань:
- підключилася до датчиків відео та лідару;
- написала програму для ручного керування;
- створила систему моніторингу шляху робота;
- налаштувала алгоритм розпізнавання предметів.
Цифри говорять самі за себе. Модель Opus 4.7 виявилася у 18 разів швидшою за команду, яка використовувала старі версії ШІ, та у 37 разів швидшою за людей, які працювали без допомоги чат-бота. Але найдивовижніше — це якість коду. Обсяг написаного нейромережею коду виявився у 10 разів меншим, ніж у людських команд. Це свідчить про набагато глибше розуміння завдання та вміння знаходити елегантні, ефективні рішення.
Критично важливо підкреслити, що Anthropic не впроваджувала спеціалізовані алгоритми для керування «залізом». Цей прогрес у робототехніці став, по суті, побічним ефектом загального масштабування мовних моделей. Це підтверджує мою давню гіпотезу: подальший розвиток ШІ дедалі менше залежатиме від нішевих рішень і дедалі більше — від фундаментальних можливостей базових моделей.
Однак не варто думати, що ШІ вже повністю замінив людину. Claude все ще має серйозні труднощі з точними фізичними діями, які потребують складного зворотного зв'язку в реальному часі. Модель змогла довести робота до цілі, але не впоралася із завданням акуратно підштовхнути м'яч у потрібну точку. У цій сфері люди поки що зберігають свою перевагу.
В Anthropic вважають, що ми вступаємо в еру «фізичних ШІ-агентів». Я з цим повністю згоден. У найближчому майбутньому нейромережі використовуватимуть стандартні інструменти та обладнання так само ефективно, як сьогодні вони працюють із програмним кодом. Ринок праці в інженерії та робототехніці чекають фундаментальні зміни.
Мій висновок: Цей експеримент наочно демонструє, що ШІ вже зараз здатний не просто допомагати, а самостійно вирішувати складні інженерні завдання. Ключове питання тепер не в тому, чи зможе ШІ замінити людину в керуванні роботами, а в тому, як швидко і в яких саме нішах це почне відбуватися. Інвесторам і розробникам варто уважно стежити за цією тенденцією — вона визначить вектор розвитку всієї індустрії на найближчі роки.