- Claude hjalp til med programmeringen og driften av en Unitree Go2, og automatiserte mye av arbeidet hos Project Fetch.
- Det AI-drevne teamet løste noen oppgaver raskere, som å gå og finne en ball, enn den uassisterte gruppen kunne.
- Interaksjonsanalysen avdekket mindre forvirring med Claude, takket være enklere tilkobling og et mer brukervennlig grensesnitt.
- Fremgangen fremhever både muligheter og risikoer: protokoller og fysiske sikkerhetstiltak må styrkes når LLM bringes inn i den virkelige verden.
Den nye testen av Antropisk Den fokuserer på et problem som ikke lenger er science fiction: Hva skjer når en språkmodell koordinerer en robot?. i ProsjekthentingClaude-systemet deres hjalp med å betjene en robothund, med mål om å teste hvor langt roboten kunne gå. Fysisk AI å gå fra tekst til bevegelse.
Utover overskriften gir eksperimentet klare ledetråder om muligheter og begrensninger: Claude automatiserte mye av den nødvendige programmeringen slik at firbente kunne utføre fysiske handlinger, og Det fungerte som en katalysator for et team av mennesker til å avansere raskere i visse oppgaver.
AI og den fysiske verden: fra laboratorium til handling
Anthropic, grunnlagt av tidligere OpenAI-forskere, har lenge studert risikoene og de praktiske anvendelsene av avanserte modeller. Denne gangen var hypotesen enkel: hvis en LLM i økende grad mestrer koding og samhandling med programvare, kan begynne å påvirke virkelige objekterDet interne sikkerhetsteamet (rødt team) ønsket å observere denne overgangen i et kontrollert miljø.
Forskere påpeker at nåværende modeller ennå ikke fullt ut styrer en kompleks robot, men De forventer at fremtidige versjoner vil ha mer handlingsrom.Derfor er det nyttig å analysere hvordan mennesker er avhengige av AI for å programmere og orkestrere fysisk atferd, spesielt i humanoide roboterfør det øyeblikket kommer.
Hvordan Project Fetch ble utformet
Utfordringen stilte to lag uten tidligere roboterfaring opp mot hverandre: ett assistert av Claude og det andre programmerte uten AI-assistanse. Begge lagene måtte ta kontroll over en Unitree Go2-robothund ved hjelp av en fjernkontroll og skrive kode, og jobbe med kontrollere og plattformer som Arduino Uno Q, for utføre oppgaver med økende vanskelighetsgrad, fra å gå mot et punkt til å lokalisere et objekt.
Gruppen med Claude klarte å oppnå noen mål raskere, inkludert den firbente Jeg ville gå og finne en strandballDette var noe teamet, som kun bestod av mennesker, ikke klarte å oppnå under testforholdene. Nøkkelen var ikke magi; modellen genererte og forbedret koden, noe som økte hastigheten på forbindelsen med roboten og reduserte friksjonen.
Anthropic registrerte og analyserte arbeidsdynamikken. I transkripsjonene uttrykte teamet uten AI mer frustrasjon og tvil, mens Claudes assistanse Det virket som om det tilrettela for et mer forståelig kontrollgrensesnitt. og en smidigere oppstart. Likevel ble ikke alle målene nådd, og autonomien var begrenset.
Den valgte robothunden: Unitree Go2 og dens formål
Go2-modellen, produsert av Unitree i Hangzhou, Kina, ble valgt for evalueringen. Den koster rundt Amerikanske dollar 16.900, et relativt knappt tall sammenlignet med annet utstyr i sektoren, og brukes i fjerninspeksjonsoppgaver, sikkerhetspatruljer eller omvisninger innen bygg og anlegg og produksjon.
Dette firbente dyret kan bevege seg uavhengig, men i praksis avhenger det av ordre på høyt nivå eller kontrollen til en personIfølge ferske markedsanalyser er Unitree-systemer blant de mest utbredte, noe som gjør dem til et attraktivt testområde for å se hvor langt AI-assistert programmering kan tøye grensene.
Hva avslører resultatene om LLM-er?
De store språkmodellene skriver ikke lenger bare tekster: de siste årene har de spesialisert seg på generere kode og administrere programvareI Project Fetch ble denne muligheten oversatt til mindre tid brukt på repeterende programmeringsoppgaver og en trinnvis veiledning for å iterere over feil og tilpasse robotatferd.
Den kloke tolkningen er at selv om vi ikke snakker om total kontroll, AI senker inngangsbarrieren for ikke-ekspertteam De gjør det mulig for en fysisk plattform å utføre nyttige handlinger. Det er en kvalitativ endring: fra å bare være tekstgeneratorer begynner LLM-er å fungere som systemorkestratorer.
Risikoer og sikkerhetstiltak: hvordan unngå skremsler
Å gi AI muligheten til å reagere på maskiner introduserer åpenbare risikoer: kodefeil, feilaktige data eller bevisst misbruk Disse feilene kan ha fysiske konsekvenser. Industriell robotikk lærte for lenge siden å redusere disse feilene med uavhengig beskyttelse. programvare.
I denne sammenhengen foreslår eksperter å kombinere flere lag: operasjonelle grenser, revisjon av generert kode, og fremfor alt, mekaniske nødbrytere og protokoller som ikke er avhengige av modellen. Den antropiske studien er innrammet nettopp innenfor denne forebyggende logikken.
Nye applikasjoner og nødvendige forholdsregler
Med passende sikkerhetstiltak kan den samme tilnærmingen brukes på logistikk, vedlikehold, inspeksjon eller assistanse i miljøer der menneskelig tilstedeværelse er kompleksTanken er ikke å erstatte teknikere, men å tilby verktøy som akselererer konfigurasjoner og gir mulighet for mer adaptive responser.
For at disse fordelene skal realiseres, vil det være nødvendig å bli enige om trygge rutiner, tydelig dokumentasjon og kriterier for ansvarlig utplasseringEllers kan tekniske fremskritt kollidere med offentlig tillit eller med fullstendig unngåelige driftsrisikoer.
Project Fetch-opplevelsen antyder et vendepunkt: Claude demonstrerte at en LLM kan forkorte avstanden mellom kode og handlingEffektivisering av virkelige oppgaver i en firbeint robot, samtidig som den minner oss om at spranget inn i den fysiske verden krever kontroller, grundig testing og en sikkerhetskultur som matcher.
Jeg er en teknologientusiast som har gjort sine "geek"-interesser til et yrke. Jeg har brukt mer enn 10 år av livet mitt på å bruke banebrytende teknologi og fikse med alle slags programmer av ren nysgjerrighet. Nå har jeg spesialisert meg på datateknologi og videospill. Dette er fordi jeg i mer enn 5 år har skrevet for forskjellige nettsteder om teknologi og videospill, og laget artikler som prøver å gi deg den informasjonen du trenger på et språk som er forståelig for alle.
Hvis du har spørsmål, spenner min kunnskap fra alt relatert til Windows-operativsystemet samt Android for mobiltelefoner. Og mitt engasjement er til deg, jeg er alltid villig til å bruke noen minutter og hjelpe deg med å løse eventuelle spørsmål du måtte ha i denne internettverdenen.