El modelo de inteligencia artificial Claude de Anthropic superó 20 veces a los ingenieros humanos en el manejo de un perro robot.
La nueva fase del experimento Project Fetch de Anthropic demostró un avance impresionante en la autonomía de la inteligencia artificial. El modelo Claude Opus 4.7 completó el ciclo completo de configuración y control de un robot cuadrúpedo 20 veces más rápido de lo que lo habrían hecho los mejores equipos de ingenieros humanos que trabajaban con versiones anteriores de la IA.
Evolución de la autonomía: de asistente a operador
En agosto de 2024, empleados de Anthropic sin experiencia en robótica intentaron programar un robot perro con el apoyo de la IA. En ese entonces, la red neuronal actuaba solo como asesora. En la nueva fase de pruebas, Claude Opus 4.7 actuó prácticamente de forma completamente autónoma, bajo una supervisión mínima del investigador. El modelo realizó de forma independiente las siguientes 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 ruta del robot;
- configuró el algoritmo de reconocimiento de objetos.
El indicador clave de eficiencia fue la velocidad. Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápida que el equipo que usaba versiones antiguas de IA y 37 veces más rápida que las personas que trabajaban sin ayuda del chatbot. Además, la red neuronal escribió un código que resultó ser 10 veces más compacto que el de los equipos humanos, lo que indica una comprensión más profunda de la arquitectura del sistema.
Efecto secundario de la escalabilidad
Los autores del proyecto señalan que este avance no fue el resultado de la implementación de algoritmos especializados para el control del hardware. El progreso en robótica resultó ser un efecto secundario de la escalabilidad general de los modelos de lenguaje. Esto confirma la hipótesis de que los sistemas de IA universales son capaces de dominar tareas físicas sin entrenamiento adicional, simplemente mejorando las capacidades cognitivas básicas.
Limitaciones: la física aún no se domina
A pesar de los impresionantes resultados, Claude todavía experimenta serias dificultades con acciones físicas precisas en tiempo real. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo realizar la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Para tales operaciones se requiere una compleja retroalimentación de sensores y motricidad, donde los humanos aún mantienen la ventaja. Como acertadamente señalaron en Anthropic, «el robot perro nunca pudo traer la pelota de playa».
En Anthropic están convencidos de que la industria está entrando en una era de «agentes físicos de IA». En un futuro cercano, las redes neuronales podrán usar herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que ahora trabajan con código de software. Recordemos que el 13 de junio, la empresa se vio obligada a suspender 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, lo que subraya la creciente importancia geopolítica de estas tecnologías.
Comentario experto de Cryptalist: Este experimento es una demostración clara de que nos dirigimos hacia un punto donde la IA no solo podrá analizar datos, sino también controlar sistemas físicos de forma autónoma. Sin embargo, el fracaso con la pelota nos recuerda que desde la programación hasta la interacción real con el mundo hay una distancia enorme. Los inversores deberían seguir de cerca a las empresas que resuelven el problema de la «retroalimentación táctil»: este será el próximo gran hito.