ІІ-модель Claude Opus 4.7 перевершила людей в управлінні робособакою: швидкість у 20 разів вища
Компанія Anthropic зробила значний крок вперед у сфері інтеграції штучного інтелекту з фізичними пристроями. У рамках оновленого експерименту Project Fetch модель Claude Opus 4.7 продемонструвала вражаючі результати, виконавши завдання з налаштування та керування роботизованим собакою у 20 разів швидше, ніж команди інженерів-людей.
Автономна робота без участі людини
На відміну від попередніх фаз тестування, де ШІ виступав лише в ролі асистента, нова версія моделі працювала практично повністю автономно. Під мінімальним контролем дослідника Claude Opus 4.7 самостійно виконала комплекс завдань: підключилася до датчиків відео та лідару, написала програму для ручного керування, створила систему моніторингу шляху робота та налаштувала алгоритм розпізнавання предметів.
Ключові показники продуктивності вражають. Модель виявилася у 18 разів швидшою за команду, яка використовувала попередні версії ШІ, та у 37 разів швидшою за людей, які працювали без допомоги чат-бота. При цьому написаний нейромережею код виявився у 10 разів компактнішим, ніж у людських команд, що свідчить про вищу ефективність алгоритмів.
Межі можливостей та перспективи
Однак, незважаючи на явний прогрес, Claude все ще стикається з обмеженнями у точних фізичних діях. Модель успішно довела робота до цілі, але не змогла впоратися із завданням акуратного підштовхування м'яча в потрібну точку. Це підкреслює, що складний зворотний зв'язок у реальному часі залишається сферою, де люди поки що зберігають перевагу.
Цікаво, що прогрес у робототехніці став побічним ефектом загального масштабування мовних моделей, а не результатом впровадження спеціалізованих алгоритмів для керування фізичними пристроями. Це вказує на те, що потенціал таких систем може бути значно ширшим, ніж передбачалося раніше.
В Anthropic вважають, що індустрія вступає в еру «фізичних ШІ-агентів», де нейромережі зможуть використовувати стандартні інструменти та обладнання так само ефективно, як вони зараз працюють із програмним кодом. Це відкриває шлях до створення дійсно універсальних помічників, здатних вирішувати як інтелектуальні, так і фізичні завдання.
Думка експерта. Результати експерименту Project Fetch — це не просто демонстрація технічного прогресу, а сигнал про те, що межа між цифровим та фізичним світами стирається швидше, ніж багато хто припускає. Вже в найближчі роки ми можемо побачити ШІ-агентів, здатних не лише аналізувати дані, але й керувати складними механізмами в реальному часі, що кардинально змінить підходи до автоматизації в промисловості та логістиці.