ІІ-модель Claude Opus 4.7 перевершила інженерів-людей в управлінні робособакою — швидкість виконання завдань зросла в 20 разів
Компанія Anthropic представила оновлені результати експерименту Project Fetch, і вони вражають. Нова версія мовної моделі Claude Opus 4.7 продемонструвала здатність автономно налаштовувати та керувати чотириногим роботом, виконуючи завдання у 20 разів швидше, ніж команди інженерів-людей.
Нагадаю, що в серпні 2024 року співробітники Anthropic без досвіду в робототехніці намагалися запрограмувати робособаку, і тоді ШІ лише допомагав їм швидше знаходити рішення. Однак у новій фазі тестування Claude Opus 4.7 працював практично повністю автономно, під мінімальним контролем дослідника. Нейромережа самостійно:
- 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 не вдавалися до допомоги чат-бота. При цьому нейромережа писала ефективніший код — його обсяг виявився у 10 разів меншим, ніж у людських команд.
Автори підкреслюють, що прогрес у робототехніці став побічним ефектом загального масштабування мовних моделей. Anthropic не впроваджувала спеціалізовані алгоритми для керування «залізом» — усе це результат еволюції базових архітектур.
Однак не все так гладко. Незважаючи на успіх, Claude все ще має труднощі з точними фізичними діями. Модель змогла довести робота до цілі, але не впоралася із завданням акуратно підштовхнути м'яч у потрібну точку. Це потребує складного зворотного зв'язку в реальному часі, в якому люди поки що перевершують ШІ.
В Anthropic впевнені, що індустрія вступає в еру «фізичних ШІ-агентів». У майбутньому нейромережі зможуть використовувати стандартні інструменти та обладнання так само ефективно, як зараз вони працюють із програмним кодом.
Мій аналіз: Цей експеримент — яскравий сигнал про те, що межа між цифровим і фізичним світом стирається. Якщо раніше ШІ був лише помічником у кодингу, то тепер він стає повноцінним оператором складного обладнання. Однак проблема з точною моторикою нагадує, що до повної автономії в реальному світі ще далеко. Інвесторам варто звернути увагу на компанії, які інтегрують ШІ в робототехніку — це може стати наступним великим трендом.