- Claude membantu dalam pengaturcaraan dan pengendalian Unitree Go2, mengautomasikan kebanyakan kerja di Project Fetch.
- Pasukan berkuasa AI menyelesaikan beberapa tugas dengan lebih pantas, seperti berjalan dan mencari bola, daripada yang boleh dilakukan oleh kumpulan tanpa bantuan.
- Analisis interaksi mendedahkan kurang kekeliruan dengan Claude, berkat sambungan yang lebih mudah dan antara muka yang lebih boleh digunakan.
- Kemajuan ini menyerlahkan kedua-dua peluang dan risiko: protokol dan perlindungan fizikal perlu diperkukuh apabila membawa LLM ke dunia nyata.
Ujian baru bagi Antropik Ia memberi tumpuan kepada isu yang bukan lagi fiksyen sains: Apa yang berlaku apabila model bahasa menyelaraskan robot?. Dalam Ambil ProjekSistem Claude mereka membantu mengendalikan anjing robot, dengan tujuan untuk menguji sejauh mana robot itu boleh pergi. AI fizikal bergerak dari teks ke pergerakan.
Di luar tajuk, percubaan memberikan petunjuk jelas tentang keupayaan dan pengehadan: Claude mengautomasikan banyak pengaturcaraan yang diperlukan supaya yang berkaki empat boleh melakukan tindakan fizikal, dan Ia berfungsi sebagai pemangkin untuk sekumpulan orang untuk maju dengan lebih cepat dalam tugas tertentu.
AI dan dunia fizikal: dari makmal kepada tindakan
Anthropic, yang diasaskan oleh bekas penyelidik OpenAI, telah lama mengkaji risiko dan aplikasi praktikal model lanjutan. Kali ini, hipotesis adalah mudah: jika LLM semakin menguasai pengekodan dan interaksi dengan perisian, boleh mula mempengaruhi objek sebenarPasukan keselamatan dalaman (pasukan merah) ingin memerhatikan peralihan ini dalam persekitaran terkawal.
Penyelidik menunjukkan bahawa model semasa belum lagi mengawal sepenuhnya robot kompleks, tetapi Mereka menjangkakan bahawa versi masa depan akan mempunyai lebih banyak ruang untuk bergerak.Oleh itu, adalah berguna untuk menganalisis bagaimana manusia bergantung pada AI untuk memprogram dan mengatur tingkah laku fizikal, terutamanya dalam robot humanoidsebelum saat itu tiba.
Cara Pengambilan Projek direka bentuk
Cabaran itu mempertandingkan dua pasukan yang tidak mempunyai pengalaman robotik sebelum ini antara satu sama lain: satu dibantu oleh Claude dan satu lagi yang memprogramkan tanpa bantuan AI. Kedua-dua pasukan terpaksa mengawal anjing robot Unitree Go2 menggunakan alat kawalan jauh dan menulis kod, bekerja dengan pengawal dan platform seperti Arduino Uno QUntuk melaksanakan tugas yang semakin sukar, daripada berjalan ke arah satu titik kepada mengesan objek.
Kumpulan dengan Claude dapat mencapai beberapa objektif dengan lebih cepat, termasuk yang berkaki empat Saya akan berjalan dan mencari bola pantaiIni adalah sesuatu yang tidak dapat dicapai oleh pasukan manusia sahaja di bawah keadaan ujian. Kuncinya bukanlah sihir; model menjana dan memperhalusi kod, mempercepatkan sambungan dengan robot dan mengurangkan geseran.
Anthropic merekod dan menganalisis dinamik kerja. Dalam transkrip, pasukan tanpa AI menyatakan lebih banyak kekecewaan dan keraguan, manakala bantuan Claude Ia seolah-olah memudahkan antara muka kawalan yang lebih mudah difahami. dan permulaan yang lebih lancar. Walaupun begitu, tidak semua matlamat tercapai dan autonomi terhad.
Anjing robot yang dipilih: Unitree Go2 dan tujuannya
Model Go2, yang dikeluarkan oleh Unitree di Hangzhou, China, telah dipilih untuk penilaian. Ia berharga sekitar Dolar AS 16.900, angka yang agak ketat berbanding dengan peralatan lain dalam sektor ini, dan digunakan dalam tugas pemeriksaan jauh, rondaan keselamatan atau lawatan dalam pembinaan dan pembuatan.
Berkaki empat ini boleh bergerak secara bebas, tetapi dalam praktiknya ia bergantung kepada perintah peringkat tinggi atau kawalan seseorangMenurut analisis pasaran baru-baru ini, sistem Unitree adalah antara yang paling meluas, menjadikannya tempat ujian yang menarik untuk melihat sejauh mana pengaturcaraan berbantukan AI boleh menolak sempadan.
Apakah yang didedahkan oleh keputusan mengenai LLM?
Model bahasa yang hebat tidak lagi hanya menulis teks: dalam beberapa tahun kebelakangan ini mereka telah mengkhususkan diri dalam menjana kod dan mengurus perisianDalam Project Fetch, keupayaan itu diterjemahkan kepada kurang masa yang dihabiskan untuk tugas pengaturcaraan berulang dan panduan langkah demi langkah untuk mengulangi kesilapan dan menyesuaikan tingkah laku robot.
Tafsiran yang bijak ialah, walaupun kita tidak bercakap tentang kawalan penuh, AI merendahkan halangan kepada kemasukan untuk pasukan bukan pakar Mereka membolehkan platform fizikal melakukan tindakan yang berguna. Ini adalah perubahan kualitatif: daripada menjadi penjana teks semata-mata, LLM mula bertindak sebagai pengatur sistem.
Risiko dan perlindungan: bagaimana untuk mengelakkan ketakutan
Memberi AI keupayaan untuk bertindak pada mesin memperkenalkan risiko yang jelas: ralat kod, data yang rosak atau penyalahgunaan yang disengajakan Kegagalan ini boleh membawa kesan fizikal. Robotik industri telah lama dipelajari untuk mengurangkan kegagalan ini dengan perlindungan bebas. perisian.
Dalam konteks ini, pakar mencadangkan untuk menggabungkan beberapa lapisan: sempadan operasi, pengauditan kod yang dijana dan, terutamanya, suis dan protokol kecemasan mekanikal yang tidak bergantung pada model. Kajian Anthropic dirangka dengan tepat dalam logik pencegahan itu.
Aplikasi baru muncul dan langkah berjaga-jaga yang diperlukan
Dengan perlindungan yang sesuai, pendekatan yang sama boleh digunakan untuk logistik, penyelenggaraan, pemeriksaan atau bantuan dalam persekitaran di mana kehadiran manusia adalah kompleksIdeanya bukan untuk menggantikan juruteknik, tetapi untuk menyediakan alat yang mempercepatkan konfigurasi dan membolehkan respons yang lebih adaptif.
Untuk manfaat ini menjadi kenyataan, adalah perlu untuk bersetuju tentang amalan selamat, dokumentasi yang jelas dan kriteria penempatan yang bertanggungjawabJika tidak, kemajuan teknikal mungkin bercanggah dengan kepercayaan awam atau dengan risiko operasi yang boleh dielakkan dengan sempurna.
Pengalaman Project Fetch mencadangkan titik perubahan: Claude menunjukkan bahawa LLM boleh memendekkan jarak antara kod dan tindakanMemperkemas tugas dunia sebenar dalam robot berkaki empat, sambil mengingatkan kita bahawa lonjakan ke dunia fizikal memerlukan kawalan, ujian yang ketat dan budaya keselamatan untuk dipadankan.
Saya seorang peminat teknologi yang telah menjadikan minat "geek"nya sebagai satu profesion. Saya telah menghabiskan lebih daripada 10 tahun hidup saya menggunakan teknologi canggih dan bermain-main dengan semua jenis program kerana rasa ingin tahu yang tulen. Sekarang saya mempunyai pakar dalam teknologi komputer dan permainan video. Ini kerana selama lebih daripada 5 tahun saya telah menulis untuk pelbagai laman web mengenai teknologi dan permainan video, mencipta artikel yang bertujuan untuk memberi anda maklumat yang anda perlukan dalam bahasa yang boleh difahami oleh semua orang.
Jika anda mempunyai sebarang soalan, pengetahuan saya merangkumi semua perkara yang berkaitan dengan sistem pengendalian Windows serta Android untuk telefon mudah alih. Dan komitmen saya adalah kepada anda, saya sentiasa bersedia untuk meluangkan masa beberapa minit dan membantu anda menyelesaikan sebarang soalan yang mungkin anda ada dalam dunia internet ini.