La inteligencia artificial Claude Opus 4.7 superó a los humanos en el manejo de un robot-perro: la velocidad de ejecución de tareas aumentó 20 veces
En el marco de la fase actualizada del experimento Project Fetch, la empresa Anthropic demostró un avance sorprendente: el modelo de lenguaje Claude Opus 4.7 logró configurar y controlar un robot de cuatro patas 20 veces más rápido que los equipos de ingenieros humanos. Este resultado marca una nueva etapa en el desarrollo de sistemas de IA autónomos capaces de trabajar con equipos físicos.
En agosto de 2024, empleados de Anthropic sin experiencia en robótica intentaron programar un perro robot con IA. En ese entonces, el modelo solo aceleraba la búsqueda de soluciones. Ahora, Claude Opus 4.7 actuó casi completamente de forma autónoma, bajo un control mínimo del investigador. La red neuronal realizó de manera independiente cuatro tareas clave: se conectó a los sensores de video y al lidar, escribió un programa para el control manual, creó un sistema de monitoreo de la trayectoria del robot y configuró el algoritmo de reconocimiento de objetos.
Un análisis comparativo mostró una eficiencia impresionante: Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el equipo que utilizó versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaron sin ayuda del chatbot. Además, el volumen de código generado por la red neuronal fue 10 veces menor que el de los equipos humanos, lo que indica algoritmos más concisos y optimizados.
Es importante destacar que el progreso en robótica fue un efecto secundario del escalamiento general de los modelos de lenguaje, y no el resultado de la implementación de algoritmos especializados para controlar el "hardware". Anthropic no desarrolló soluciones específicas para esta tarea: el modelo simplemente adaptó sus capacidades universales al mundo físico.
Sin embargo, no estuvo exento de limitaciones. A pesar del éxito en la navegación, Claude enfrentó dificultades al realizar acciones físicas precisas. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esto requiere una retroalimentación compleja en tiempo real, en la que los humanos aún mantienen la ventaja.
En Anthropic afirman que la industria está entrando en una era de "agentes de IA físicos". En el futuro, las redes neuronales podrán utilizar herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que ahora trabajan con código de software.
Opinión del experto: Los resultados de Project Fetch confirman que la IA está superando los límites de las tareas puramente digitales, pero el mundo físico sigue siendo un desafío para ella. La conclusión clave es que la versatilidad de los modelos de lenguaje está creciendo más rápido de lo que esperábamos, pero para un control total sobre el "hardware" será necesaria la integración de sistemas sensoriales y algoritmos en tiempo real.
Recordemos que el 13 de junio, Anthropic suspendió el acceso a los modelos Fable 5 y Mythos 5 debido a una directiva del gobierno de EE. UU. en el marco del control de exportaciones.