Anthropic компаниясының жасанды интеллект агенті робот итке командаларды орындауды адамдардан 20 есе жылдам үйретті.
Anthropic компаниясы Project Fetch экспериментінің жаңартылған нәтижелерін ұсынды. Бұл жолы Claude Opus 4.7 тілдік моделі автономдылықта әсерлі секіріс жасады: ол төрт аяқты роботты баптау және басқаруды өткен жылы жұмыс істеген инженер-адамдар тобынан 20 есе жылдам орындады.
2024 жылғы тамызда робототехникада тәжірибесі жоқ Anthropic қызметкерлері ЖИ көмегімен робот-итті бағдарламалауға тырысқан болатын. Сол кезде модель адамдарға шешімдерді тезірек табуға ғана көмектесті. Сынақтың жаңа фазасы тәсілді түбегейлі өзгертті: Claude Opus 4.7 зерттеушінің минималды бақылауымен толығымен дерлік автономды жұмыс істеді.
Нейрожелі тапсырмалардың толық циклін өз бетінше орындады:
- бейне және лидар датчиктеріне қосылды;
- қолмен басқару бағдарламасын жазды;
- қозғалыс траекториясын бақылау жүйесін құрды;
- нысандарды тану алгоритмін баптады.
Салыстырмалы талдау таңғаларлық нәтижелерді көрсетті. Opus 4.7 моделі ЖИ-дің ескі нұсқаларын пайдаланған топтан 18 есе, ал чат-ботсыз жұмыс істеген адамдардан 37 есе жылдам болды. Сонымен қатар нейрожелі айтарлықтай тиімдірек код жасады — оның көлемі адам топтарынан 10 есе аз болды. Бұл тапсырманы терең түсінуді және инженерлердің көпшілігіне қолжетімсіз деңгейде оңтайландыру қабілетін көрсетеді.
Маңыздысы, әзірлеушілердің мәлімдеуінше, бұл прогресс тілдік модельдерді жалпы масштабтаудың жанама әсері болды. Anthropic «темірді» басқару үшін арнайы алгоритмдерді енгізбеді — модель код арқылы физикалық әлемді жақсырақ түсінуді үйренді.
Алайда бәрі мінсіз емес. Claude нақты уақыттағы дәл физикалық әрекеттерде әлі де қиындықтарға тап болады. Модель роботты мақсатқа жеткізе алды, бірақ допты қажетті нүктеге абайлап итеру тапсырмасын орындай алмады. Бұл үшін адамдар әлі де артықшылықты сақтайтын күрделі кері байланыс қажет.
Менің сараптамалық бағам: Біз «физикалық ЖИ-агенттер» дәуірінің басталуын байқап отырмыз. Anthropic дұрыс айтады — алдағы жылдары нейрожелілер стандартты құралдар мен жабдықтарды қазір кодпен жұмыс істегендей тиімді пайдалана бастайды. Бірақ әлсіз тұс — болжауға келмейтін физикалық ортамен өзара әрекеттесу — басты сын болып қала береді. Индустрияға ЖИ-ді нақты әлемге бейімдеу мәселесін шешу керек, мұнда миллиметрлік қате бүкіл эксперименттің құнына тең болуы мүмкін.