У межах продовження внутрішнього дослідження під назвою Project Fetch, де застосовували готового серійного чотириногого робота, Anthropic продемонструвала вражаючі можливості своєї свіжої розробки. Представники компанії повідомили, що Claude Opus 4.7 продемонструвала значну перевагу у швидкості над людськими колективами під час реалізації серії робототехнічних місій.
Щоб дізнатись останні новини, слідкуйте за нашим каналом Google News онлайн або через застосунок.
Перша фаза цього експерименту відбулася ще наприкінці літа 2024 року. Тоді організатори прагнули з’ясувати, чи здатні працівники Anthropic, які професійно не пов’язані з розробкою роботів, налаштувати взаємодію з робособакою завдяки текстовому помічнику. Учасників розділили: перша група спиралася на підтримку Claude, а їхні суперники шукали відповіді виключно у всесвітній мережі та керувалися власним досвідом.
Читайте також: AERONAUT – про все, що літає вище землі: авіація, БПЛА та дрони, ракети та космос
Під час тих стартових випробувань група, що взаємодіяла з AI, зафіксувала вищі результати. Проте, як зазначає Anthropic, тогочасна топова модифікація Claude Opus 4.1 виявилася неспроможною подолати весь запланований комплекс процедур автономно, оскільки застрягла на етапі створення каналу зв’язку з апаратним забезпеченням. Водночас команда, яка не мала цифрового асистента, зіткнулася з такими труднощами при налаштуванні інтерфейсів, що організаторам довелося безпосередньо втрутитися, аби люди взагалі змогли рухатися далі.
Нещодавно розробники вирішили повторити окремі етапи тестування, залучивши актуальну генерацію Claude Opus 4.7, яка цього разу оперувала через середовище Claude Code. За даними Anthropic, оновлена технологія продемонструвала колосальний стрибок продуктивності, упоравшись із кожною місією, яку здолала хоча б одна з людських команд, щонайменше у десять разів оперативніше.
Якщо оцінювати чотири конкретні завдання, які виконали обидва людські колективи, то Claude Opus 4.7 витратила на них усього 9 хвилин і 35 секунд. Своєю чергою, фахівці без цифрової підтримки згаяли на аналогічний обсяг роботи 361 хвилину, а група із залученням AI досягла фінішу за 181 хвилину. У підсумку чистий алгоритм перегнав повністю самостійних людей приблизно в 37,7 раза, а команду з людсько-машинним тандемом обійшов у 18,9 раза.
Перелік інженерних викликів складався зі встановлення з’єднання з бортовою відеокамерою пристрою, інтеграції з лідарним сенсором, безпосереднього написання коду для маніпуляцій роботом, відстеження його переміщення у просторі та ідентифікації надувного пляжного м’яча. Звіти Anthropic свідчать, що Opus 4.7 набагато точніше й миттєвіше визначала оптимальні технічні шляхи реалізації, а сумарний обсяг написаного нею програмного коду виявився майже вдесятеро меншим, ніж у команди людей, які використовували AI.
Проте ці досягнення зовсім не свідчать, що штучний інтелект повністю закрив усі питання у сфері робототехніки. У компанії підкреслили, що система все ще мала суттєві труднощі на фінальній стадії, коли від робособаки вимагалося підібрати м’яч і максимально акуратно транспортувати його у вихідну точку. Подібні операції у замкненому циклі керування залишаються серйозною перешкодою для алгоритмів, оскільки вони потребують моментального сприйняття оточення, миттєвого прорахунку похибок і постійного фізичного коригування дій.
Аналітики Anthropic розглядають ці випробування як чітке підтвердження глобальних тенденцій у розвитку інтелектуальних систем. Еволюція технологій відбувається закономірно: спочатку алгоритми слугують лише допоміжними інструментами для фахівців, згодом уже людські оператори починають підтримувати й скеровувати дії систем, і зрештою штучний інтелект переходить до повністю автономного закриття окремих етапів чи завдань загалом.
Представники компанії провели паралель із процесами, які вже зараз відбуваються у сферах забезпечення кібербезпеки та традиційного програмування. Там програмні комплекси на базі AI пройшли шлях від простих порадників до цілком самостійних одиниць, які працюють всередині наявного софту без постійного нагляду.
У підсумку Anthropic охарактеризувала отримані дані як перші реальні прояви формування фізичного агентного AI, коли цифрові моделі отримують здатність взаємодіяти зі справжнім залізом та обладнанням задля вирішення локальних завдань. Компанія резюмувала, що для створення дійсно надійних методів проєктування політик керування чи гнучкого пристосування робототехнічних платформ попереду ще багато наукової роботи, проте додала застереження: коли розвиваються базові універсальні моделі, навіть величезні розриви у технічних можливостях можуть зникати дуже стрімко.
Читайте також:
- Ляпас Маску: NVIDIA назвала справжнього короля робототехніки
- Людські пропорції та AI: Bosch запускає конвеєр роботів-гуманоїдів