Новини криптоміра

Ми спостерігаємо знаковий рубіж у розвитку штучного інтелекту: мовна модель Claude Opus 4.7 від Anthropic продемонструвала здатність самостійно програмувати та керувати чотириногим роботом, виконавши завдання у 20 разів швидше, ніж команди інженерів-людей. Це другий етап експерименту Project Fetch, і результати вражають.

У серпні 2024 року, коли стартувала перша фаза проєкту, ШІ виступав лише в ролі асистента, допомагаючи співробітникам без досвіду в робототехніці швидше знаходити рішення. Тепер же модель Opus 4.7 працювала практично автономно, під мінімальним наглядом дослідника. Нейромережа самостійно виконала повний цикл завдань:

• підключилася до датчиків відео та лідару;
• написала програму для ручного керування;
• створила систему моніторингу шляху робота;
• налаштувала алгоритм розпізнавання предметів.

Порівняльний аналіз показує колоссальний розрив у продуктивності. Opus 4.7 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 нейромережа генерувала код, обсяг якого був у 10 разів меншим, ніж у людських команд. Це свідчить не лише про швидкість, а й про якісно інший рівень ефективності.

Ключовий висновок, до якого приходять автори експерименту: прогрес у робототехніці став побічним ефектом загального масштабування мовних моделей. Anthropic не впроваджувала спеціалізовані алгоритми для керування «залізом» — модель просто навчилася розуміти контекст і застосовувати свої знання до фізичних об'єктів.

Однак не все так гладко. Claude, як і раніше, відчуває 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, де люди поки що зберігають перевагу.

В Anthropic заявляють, що індустрія вступає в еру «фізичних ШІ-агентів». У найближчому майбутньому нейромережі зможуть використовувати стандартні інструменти та обладнання так само ефективно, як зараз вони працюють із програмним кодом.

Думка експерта. Цей експеримент — чіткий сигнал про те, що межа між цифровим і фізичним світом стирається. Те, що модель без спеціалізованого навчання справляється з керуванням роботом швидше та ефективніше за людину, змінює правила гри в автоматизації. Однак провал із м'ячем нагадує: груба фізика та нюанси реального часу залишаються останнім бастіоном, який ШІ поки що не штурмував. Інвесторам і розробникам варто готуватися до того, що наступне покоління нейромереж буде не лише писати код, а й керувати верстатами, дронами та, можливо, автомобілями.