- Claude je pomagal pri programiranju in delovanju Unitree Go2, s čimer je avtomatiziral velik del dela pri Project Fetch.
- Ekipa, ki jo poganja umetna inteligenca, je nekatere naloge, kot sta hoja in iskanje žoge, rešila hitreje kot skupina brez pomoči.
- Analiza interakcije je pokazala manjšo zmedo s Claudom zaradi lažje povezave in bolj uporabnega vmesnika.
- Napredek poudarja tako priložnosti kot tveganja: pri uvajanju LLM v resnični svet je treba okrepiti protokole in fizične zaščitne ukrepe.
Novi preizkus oz. Antropično Osredotoča se na vprašanje, ki ni več znanstvena fantastika: Kaj se zgodi, ko jezikovni model koordinira robota?. V Pridobivanje projektaNjihov sistem Claude je pomagal upravljati robotskega psa, s ciljem preizkusiti, kako daleč lahko robot gre. Fizična umetna inteligenca prehod iz besedila v gibanje.
Poleg naslova eksperiment ponuja jasne namige o zmogljivostih in omejitvah: Claude je avtomatiziral večino potrebnega programiranja da bi štirinožci lahko izvajali fizična dejanja in Služil je kot katalizator za ekipo ljudi, da hitreje napreduje pri določenih nalogah.
Umetna inteligenca in fizični svet: od laboratorija do dejanj
Podjetje Anthropic, ki so ga ustanovili nekdanji raziskovalci OpenAI, že dolgo preučuje tveganja in praktično uporabo naprednih modelov. Tokrat je bila hipoteza preprosta: če LLM vedno bolj obvlada kodiranje in interakcijo z programska oprema, lahko začne vplivati na resnične predmeteEkipa za notranjo varnost (rdeča ekipa) je želela opazovati ta prehod v nadzorovanem okolju.
Raziskovalci poudarjajo, da trenutni modeli še ne obvladujejo v celoti kompleksnega robota, vendar Pričakujejo, da bodo imele prihodnje različice več manevrskega prostora.Zato je koristno analizirati, kako se ljudje zanašajo na umetno inteligenco za programiranje in orkestriranje fizičnega vedenja, zlasti v humanoidni robotipreden pride ta trenutek.
Kako je bil zasnovan projekt Fetch
Izziv je pomeril dve ekipi brez predhodnih izkušenj z robotiko: eno je pomagal Claude, drugo pa je programirala brez pomoči umetne inteligence. Obe ekipi sta morali prevzeti nadzor nad robotskim psom Unitree Go2 z daljinskim upravljalnikom in napisati kodo, pri čemer sta sodelovali s krmilniki in platformami, kot so Arduino Uno Q, za opravljati naloge naraščajoče težavnosti, od hoje proti točki do lociranja predmeta.
Skupina s Claudom je nekatere cilje dosegla hitreje, vključno s štirinožcem Hodil bi in našel žogo za na plažoTega ekipa, sestavljena izključno iz ljudi, v testnih pogojih ni mogla doseči. Ključ ni bila čarovnija; model je ustvaril in izpopolnil kodo, s čimer je pospešil povezavo z robotom in zmanjšal trenje.
Anthropic je zabeležil in analiziral dinamiko dela. V prepisih je ekipa brez umetne inteligence izrazila več frustracij in dvomov, medtem ko je Claudeova pomoč Zdelo se je, da omogoča bolj razumljiv nadzorni vmesnik. in bolj gladek zagon. Kljub temu niso bili doseženi vsi cilji in avtonomija je bila omejena.
Izbrani robotski pes: Unitree Go2 in njegov namen
Za oceno je bil izbran model Go2, ki ga proizvaja Unitree v Hangzhouu na Kitajskem. Stane približno Ameriški dolar 16.900, kar je v primerjavi z drugo opremo v sektorju relativno majhna številka, in se uporablja pri nalogah oddaljenega inšpekcijskega nadzora, varnostnih patruljah ali ogledih v gradbeništvu in proizvodnji.
Ta štirinožna žival se lahko premika samostojno, vendar je v praksi odvisna od ukazi na visoki ravni ali nadzor nad oseboGlede na nedavno analizo trga so sistemi Unitree med najbolj razširjenimi, zaradi česar so privlačno poligon za testiranje, kjer lahko vidimo, kako daleč lahko programiranje s pomočjo umetne inteligence premakne meje.
Kaj rezultati razkrivajo o programih LLM?
Veliki jezikovni modeli ne pišejo več samo besedil: v zadnjih letih so se specializirali za ustvarjanje kode in upravljanje programska opremaV Project Fetch se je ta sposobnost prevedla v manj časa, porabljenega za ponavljajoče se programske naloge, in v podroben vodnik za iteracijo napak in prilagajanje vedenja robotov.
Preudarna razlaga je, da čeprav ne govorimo o popolnem nadzoru, Umetna inteligenca znižuje vstopne ovire za nestrokovne ekipe Omogočajo fizični platformi izvajanje uporabnih dejanj. Gre za kakovostno spremembo: LLM-ji so od zgolj generatorjev besedil začeli delovati kot orkestratorji sistemov.
Tveganja in zaščitni ukrepi: kako se izogniti strahovom
Dajanje možnosti umetne inteligence za delovanje na strojih prinaša očitna tveganja: napake v kodi, napačni podatki ali namerna zloraba Te napake imajo lahko fizične posledice. Industrijska robotika se je že zdavnaj naučila blažiti te napake z neodvisnimi zaščitami. programska oprema.
V tem kontekstu strokovnjaki predlagajo združevanje več plasti: operativnih meja, revizije ustvarjene kode in predvsem mehanska stikala in protokoli za nujne primere ki niso odvisni od modela. Antropična študija je zasnovana prav znotraj te preventivne logike.
Nove aplikacije in potrebni previdnostni ukrepi
Z ustreznimi zaščitnimi ukrepi bi se enak pristop lahko uporabil za logistiko, vzdrževanje, inšpekcijske preglede ali pomoč v okoljih, kjer je človeška prisotnost zapletenaIdeja ni nadomestiti tehnike, temveč zagotoviti orodja, ki pospešijo konfiguracije in omogočajo bolj prilagodljive odzive.
Da bi se te koristi uresničile, se bo treba dogovoriti o varnih praksah, jasni dokumentaciji in merila za odgovorno uvajanjeSicer lahko tehnični napredek nasprotuje javnemu zaupanju ali operativnim tveganjem, ki se jim je mogoče popolnoma izogniti.
Izkušnja s projektom Fetch nakazuje prelomnico: Claude je dokazal, da lahko LLM skrajša razdaljo med kodo in dejanjem.Poenostavitev nalog iz resničnega sveta v štirinožnem robotu, hkrati pa nas opominja, da preskok v fizični svet zahteva nadzor, strogo testiranje in ustrezno varnostno kulturo.
Sem tehnološki navdušenec, ki je svoja "geek" zanimanja spremenil v poklic. Več kot 10 let svojega življenja sem porabil za uporabo vrhunske tehnologije in premleval najrazličnejše programe iz čiste radovednosti. Zdaj sem se specializiral za računalniško tehnologijo in video igre. To je zato, ker že več kot 5 let pišem za različna spletna mesta o tehnologiji in video igrah ter ustvarjam članke, ki vam želijo dati informacije, ki jih potrebujete, v jeziku, ki je razumljiv vsem.
Če imate kakršna koli vprašanja, moje znanje sega od vsega v zvezi z operacijskim sistemom Windows kot tudi Androidom za mobilne telefone. In moja zaveza je vam, vedno sem pripravljen porabiti nekaj minut in vam pomagati razrešiti kakršna koli vprašanja, ki jih morda imate v tem internetnem svetu.