Claude від Anthropic навчив робопса кодити, але м'ячик принести забув
Anthropic влаштували справжній цирк: Claude Opus 4.7 виявився геніальним програмістом, що виконує завдання в 20 разів швидше за людей, але в реальному житті він досі не може впоратися з елементарним м'ячем. Схоже, наш цифровий майбутній господар буде дуже розумним, але максимально незграбним.
Друга фаза Project Fetch від Anthropic поставила перед Claude Opus 4.7 завдання: написати софт для керування робопсом без втручання людини. AI самотужки створив увесь програмний шар і впорався із завданнями у 20 разів швидше, ніж команда розробників, витративши на це менше ніж десять хвилин. Проте, попри всю швидкість кодингу, робот так і не зміг наздогнати пляжний м'яч.
Рік тому, під час першої фази експерименту, попередня версія моделі навіть не могла під'єднатися до «заліза». Зараз же алгоритм пише вдесятеро менше рядків коду, ніж люди, виконуючи при цьому ті самі функції. Це доводить, що здатність нейромережі розуміти фізичне середовище масштабується значно швидше, ніж її здатність маніпулювати предметами.
Головна проблема криється в дрібній моториці та замкненому циклі зворотного зв'язку. Claude просто «буксує», коли потрібно в режимі реального часу відстежувати рух об'єкта та коригувати власні кроки. Показово, що навіть серед людей з цим завданням впорався лише один фахівець з досвідом у робототехніці, тому AI тут знаходиться у компанії цілком компетентних біологічних об'єктів.
Ця динаміка нагадує перехід AI від простого написання тексту до використання складних інструментів. Рано чи пізно залізо навчиться наздоганяти швидкість думок алгоритму, і тоді відсутність у робота навичок гри в «принеси м'яч» стане найменшою з наших проблем у світі, де софт контролює все навколо.
Джерело: Anthropic Red Team
Коментарі
Тут відбувається магія: наш AI одразу відгукується на коментарі. Бали відображають вплив на статтю та заповнюють шкалу змін. Можна дискутувати або прямо пропонувати, як переписати текст. Коли шкала заповниться, стаття оновиться на ваших очах.