- Claude auxiliou na programação e operação de um Unitree Go2, automatizando grande parte do trabalho no Projeto Fetch.
- A equipe com auxílio de inteligência artificial resolveu algumas tarefas mais rapidamente, como caminhar e localizar uma bola, do que o grupo sem auxílio.
- A análise da interação revelou menos confusão com Claude, graças a uma conexão mais fácil e uma interface mais intuitiva.
- O progresso evidencia tanto oportunidades quanto riscos: os protocolos e as medidas de segurança físicas precisam ser reforçados ao implementar o LLM no mundo real.
O novo teste de Antrópico O texto aborda uma questão que já não é ficção científica: O que acontece quando um modelo de linguagem coordena um robô?. Em Projeto FetchO sistema Claude, desenvolvido por eles, ajudou a operar um cão robô, com o objetivo de testar a que distância o robô conseguia ir. IA física Passando do texto para o movimento.
Além do título, o experimento fornece pistas claras sobre as capacidades e limitações: Claude automatizou grande parte da programação necessária. para que o quadrúpede pudesse realizar ações físicas, e Serviu como catalisador para que uma equipe de pessoas avançasse mais rapidamente em determinadas tarefas..
Inteligência artificial e o mundo físico: do laboratório à prática.
A Anthropic, fundada por ex-pesquisadores da OpenAI, estuda há tempos os riscos e as aplicações práticas de modelos avançados. Desta vez, a hipótese era simples: se um mestre em Direito (LLM) domina cada vez mais a codificação e a interação com software, pode começar a influenciar objetos reaisA equipe de segurança interna (equipe vermelha) queria observar essa transição em um ambiente controlado.
Os pesquisadores apontam que os modelos atuais ainda não conseguem governar completamente um robô complexo, mas Eles preveem que as versões futuras terão mais espaço para manobras.Portanto, é útil analisar como os humanos dependem da IA para programar e orquestrar comportamentos físicos, especialmente em robôs humanoidesantes que esse momento chegue.
Como o Projeto Fetch foi concebido
O desafio colocou duas equipes sem experiência prévia em robótica uma contra a outra: uma com a assistência de Claude e a outra que programou sem auxílio de IA. Ambas as equipes tiveram que controlar um robô cão Unitree Go2 por controle remoto e escrever código, trabalhando com controladores e plataformas como... Arduino Uno Q, para executar tarefas de dificuldade crescente, desde caminhar em direção a um ponto até localizar um objeto.
O grupo com Claude conseguiu atingir alguns objetivos mais rapidamente, incluindo o do quadrúpede. Eu ia passear e procurar uma bola de praia.Isso foi algo que a equipe composta apenas por humanos não conseguiu alcançar nas condições de teste. A chave não foi mágica; o modelo gerou e refinou o código, acelerando a conexão com o robô e reduzindo o atrito.
A Anthropic registrou e analisou a dinâmica do trabalho. Nas transcrições, a equipe sem IA expressou mais frustração e dúvidas, enquanto a equipe com a ajuda de Claude demonstrou maior comprometimento. Pareceu facilitar uma interface de controle mais compreensível. e uma inicialização mais tranquila. Mesmo assim, nem todos os objetivos foram alcançados e a autonomia foi limitada.
O cão robô escolhido: Unitree Go2 e seu propósito
O modelo Go2, fabricado pela Unitree em Hangzhou, China, foi escolhido para a avaliação. Ele custa cerca de $ 16.900, um valor relativamente baixo em comparação com outros equipamentos do setor, e é utilizado em tarefas de inspeção remota, patrulhas de segurança ou rondas em obras de construção e manufatura.
Este quadrúpede pode se mover de forma independente, mas na prática depende de ordens de alto nível ou o controle de uma pessoaSegundo análises de mercado recentes, os sistemas Unitree estão entre os mais difundidos, tornando-os um campo de testes atraente para verificar até que ponto a programação assistida por IA pode levar os limites.
O que os resultados revelam sobre os LLMs?
Os grandes modelos de linguagem não se limitam mais a escrever textos: nos últimos anos, eles se especializaram em gerar código e gerenciar softwareNo Projeto Fetch, essa capacidade se traduziu em menos tempo gasto em tarefas de programação repetitivas e em um guia passo a passo para corrigir erros e adaptar o comportamento do robô.
A interpretação prudente é que, embora não estejamos falando de controle total, A IA reduz a barreira de entrada para equipes não especializadas. Elas permitem que uma plataforma física execute ações úteis. É uma mudança qualitativa: de meros geradores de texto, os LLMs estão começando a atuar como orquestradores de sistemas.
Riscos e medidas de segurança: como evitar sustos
Dar à IA a capacidade de agir sobre máquinas introduz riscos óbvios: erros de código, dados incorretos ou uso indevido deliberado Essas falhas podem ter consequências físicas. A robótica industrial aprendeu há muito tempo a mitigar essas falhas com proteções independentes. software.
Nesse contexto, especialistas sugerem combinar várias camadas: limites operacionais, auditoria do código gerado e, sobretudo, interruptores e protocolos de emergência mecânicos que não dependem do modelo. O estudo antrópico se enquadra precisamente nessa lógica preventiva.
Aplicações emergentes e precauções necessárias
Com as devidas salvaguardas, a mesma abordagem poderia ser aplicada à logística, manutenção, inspeção ou assistência em ambientes onde a presença humana é complexaA ideia não é substituir os técnicos, mas fornecer ferramentas que acelerem as configurações e permitam respostas mais adaptáveis.
Para que esses benefícios se materializem, será necessário concordar com práticas seguras, documentação clara e critérios de implantação responsávelCaso contrário, os avanços técnicos podem entrar em conflito com a confiança pública ou com riscos operacionais perfeitamente evitáveis.
A experiência do Projeto Fetch sugere um ponto de virada: Claude demonstrou que um LLM pode encurtar a distância entre o código e a ação.Simplificando tarefas do mundo real em um robô quadrúpede, ao mesmo tempo que nos lembra que o salto para o mundo físico exige controles, testes rigorosos e uma cultura de segurança compatível.
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