- Claude a ajutat la programarea și operarea unui Unitree Go2, automatizând o mare parte din munca de la Project Fetch.
- Echipa bazată pe inteligență artificială a rezolvat unele sarcini mai rapid, cum ar fi mersul pe jos și găsirea unei mingi, decât ar fi putut grupul neasistat.
- Analiza interacțiunii a relevat mai puține confuzii cu Claude, datorită unei conexiuni mai ușoare și a unei interfețe mai utilizabile.
- Progresul evidențiază atât oportunități, cât și riscuri: protocoalele și măsurile de siguranță fizice trebuie consolidate atunci când LLM este implementat în lumea reală.
Noul test al Antropică Se concentrează pe o problemă care nu mai este science fiction: Ce se întâmplă când un model lingvistic coordonează un robot?. În Proiectul PreluareSistemul lor Claude a ajutat la operarea unui câine robot, cu scopul de a testa cât de departe putea merge robotul. IA fizică trecerea de la text la mișcare.
Dincolo de titlu, experimentul oferă indicii clare despre capacități și limite: Claude a automatizat o mare parte din programarea necesară astfel încât patrupedul să poată efectua acțiuni fizice și A servit drept catalizator pentru o echipă de oameni pentru a avansa mai rapid în anumite sarcini.
Inteligența artificială și lumea fizică: de la laborator la acțiune
Anthropic, fondată de foști cercetători OpenAI, a studiat îndelung riscurile și aplicațiile practice ale modelelor avansate. De data aceasta, ipoteza a fost simplă: dacă un LLM stăpânește din ce în ce mai mult codarea și interacțiunea cu software-ul, poate începe să influențeze obiecte realeEchipa de securitate internă (echipa roșie) a vrut să observe această tranziție într-un mediu controlat.
Cercetătorii subliniază că modelele actuale nu guvernează încă pe deplin un robot complex, dar Ei anticipează că versiunile viitoare vor avea mai mult spațiu de manevrăPrin urmare, este util să analizăm modul în care oamenii se bazează pe inteligența artificială pentru a programa și orchestra comportamentele fizice, în special în roboți umanoiziînainte să sosească acel moment.
Cum a fost conceput Project Fetch
Testul a pus față în față două echipe fără experiență anterioară în robotică: una asistată de Claude, iar cealaltă care a programat fără asistență a inteligenței artificiale. Ambele echipe au trebuit să preia controlul unui câine robot Unitree Go2 folosind o telecomandă și să scrie cod, lucrând cu controlere și platforme precum Arduino Uno QLa îndeplini sarcini cu dificultate crescândă, de la mersul către un punct până la localizarea unui obiect.
Grupul cu Claude a reușit să atingă unele obiective mai repede, inclusiv patrupedul Aș merge și aș găsi o minge de plajăEchipa formată exclusiv din oameni nu a putut realiza acest lucru în condițiile de testare. Cheia nu a fost magia; modelul a generat și a rafinat codul, accelerând conexiunea cu robotul și reducând frecarea.
Anthropic a înregistrat și analizat dinamica muncii. În transcrieri, echipa fără inteligență artificială a exprimat mai multă frustrare și îndoială, în timp ce asistența lui Claude... Părea să faciliteze o interfață de control mai ușor de înțeles. și o pornire mai lină. Chiar și așa, nu toate obiectivele au fost îndeplinite, iar autonomia a fost limitată.
Câinele robot ales: Unitree Go2 și scopul său
Modelul Go2, fabricat de Unitree în Hangzhou, China, a fost ales pentru evaluare. Costă în jur de Dolari 16.900, o cifră relativ mică în comparație cu alte echipamente din sector și este utilizată în sarcini de inspecție la distanță, patrule de securitate sau tururi în construcții și producție.
Acest patruped se poate mișca independent, dar în practică depinde de ordine la nivel înalt sau controlul unei persoaneConform unor analize recente de piață, sistemele Unitree se numără printre cele mai răspândite, ceea ce le face un teren de testare atractiv pentru a vedea cât de mult poate împinge limitele programarea asistată de inteligență artificială.
Ce dezvăluie rezultatele despre LLM-uri?
Marile modele lingvistice nu se mai limitează doar la scrierea de texte: în ultimii ani s-au specializat în generați cod și gestionați software-ulÎn Project Fetch, această abilitate s-a tradus în mai puțin timp petrecut cu sarcini de programare repetitive și într-un ghid pas cu pas pentru iterarea erorilor și adaptarea comportamentelor roboților.
Interpretarea prudentă este că, deși nu vorbim despre control total, IA reduce bariera de acces pentru echipele non-experți Acestea permit unei platforme fizice să efectueze acțiuni utile. Este o schimbare calitativă: de la simple generatoare de text, LLM-urile încep să acționeze ca orchestratori de sisteme.
Riscuri și măsuri de siguranță: cum să eviți sperieturile
A oferi inteligenței artificiale capacitatea de a acționa asupra mașinilor introduce riscuri evidente: erori de cod, date eronate sau utilizare necorespunzătoare deliberată Aceste defecțiuni pot avea consecințe fizice. Robotica industrială a învățat cu mult timp în urmă să atenueze aceste defecțiuni cu protecții independente. software-ul.
În acest context, experții sugerează combinarea mai multor straturi: limite operaționale, auditarea codului generat și, mai presus de toate, întrerupătoare și protocoale mecanice de urgență care nu depind de model. Studiul antropologic este încadrat tocmai în această logică preventivă.
Aplicații emergente și precauții necesare
Cu măsurile de siguranță adecvate, aceeași abordare ar putea fi aplicată logisticii, întreținerii, inspecției sau asistență în medii în care prezența umană este complexăIdeea nu este de a înlocui tehnicienii, ci de a oferi instrumente care accelerează configurațiile și permit răspunsuri mai adaptive.
Pentru ca aceste beneficii să se materializeze, va fi necesar să se convină asupra unor practici sigure, a unei documentații clare și criterii de implementare responsabilăÎn caz contrar, progresele tehnice ar putea intra în conflict cu încrederea publicului sau cu riscuri operaționale perfect evitabile.
Experiența Project Fetch sugerează un punct de cotitură: Claude a demonstrat că un LLM poate scurta distanța dintre cod și acțiuneEficientizarea sarcinilor din lumea reală într-un robot patruped, amintindu-ne în același timp că saltul în lumea fizică necesită controale, teste riguroase și o cultură a siguranței pe măsură.
Sunt un pasionat de tehnologie care și-a transformat interesele de „tocilar” într-o profesie. Mi-am petrecut mai bine de 10 ani din viața mea folosind tehnologie de ultimă oră și mânuind cu tot felul de programe din pură curiozitate. Acum m-am specializat în tehnologie computerizată și jocuri video. Asta pentru că de mai bine de 5 ani scriu pentru diverse site-uri web despre tehnologie și jocuri video, creând articole care urmăresc să-ți ofere informațiile de care ai nevoie într-un limbaj pe care oricine este pe înțeles.
Dacă aveți întrebări, cunoștințele mele variază de la tot ce ține de sistemul de operare Windows, precum și Android pentru telefoane mobile. Și angajamentul meu este față de tine, sunt mereu dispus să petrec câteva minute și să te ajut să rezolvi orice întrebări pe care le poți avea în această lume a internetului.