El inteligencia artificial Claude superó a los humanos en el control de un robot perro: un avance 20 veces más rápido
El mundo de las criptomonedas y las altas tecnologías está acostumbrado a las sorpresas, pero la noticia de Anthropic invita a reflexionar sobre cambios fundamentales en la automatización. El modelo Claude Opus 4.7, en el marco del experimento actualizado Project Fetch, demostró capacidades que superan las humanas: configuró y programó un robot cuadrúpedo con forma de perro 20 veces más rápido que un equipo de ingenieros experimentados.
Autonomía sin límites
En agosto de 2024, empleados de Anthropic sin experiencia en robótica intentaron hacer que un robot se moviera utilizando la IA solo como asistente. Ahora, Claude Opus 4.7 actuó casi de forma independiente, con un control mínimo por parte del investigador. La red neuronal realizó un conjunto de tareas:
- Se conectó a sensores de video y LiDAR;
- Escribió un programa para el control manual;
- Creó un sistema de monitoreo de trayectoria;
- Configuró un algoritmo de reconocimiento de objetos.
Los resultados son impresionantes: Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el grupo que utilizó versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaron sin la ayuda de un chatbot. El factor clave es la eficiencia del código: el volumen escrito por la red neuronal resultó ser 10 veces menor que el de los equipos humanos, lo que reduce la probabilidad de errores y acelera la ejecución.
Efecto secundario de la escalabilidad
Los autores del experimento destacan que este progreso no es el resultado de un trabajo dirigido en robótica, sino un efecto secundario de la escalabilidad general de los modelos de lenguaje. Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control del hardware, lo que hace que el logro sea aún más significativo. Esto confirma la tesis de que los sistemas de IA universales pueden adaptarse a nuevas tareas sin entrenamiento adicional.
Limitaciones del mundo físico
A pesar del éxito, Claude todavía enfrenta dificultades en acciones físicas precisas. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo realizar la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esto requiere una compleja retroalimentación en tiempo real, donde los humanos aún mantienen la ventaja. El error en el control de un objeto físico es un recordatorio de que la mente virtual y el mundo real están separados por un abismo que aún debe superarse.
En Anthropic están convencidos: 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. Sin embargo, como muestra el caso de la suspensión del acceso a los modelos Fable 5 y Mythos 5 debido al control de exportaciones, el desarrollo de estas tecnologías avanza en paralelo con los riesgos geopolíticos.
Opinión del experto: Este experimento no es solo una demostración de velocidad, sino una señal de que la IA está comenzando a salir del ámbito de los entornos digitales. Para la industria de las criptomonedas, donde la automatización y los contratos inteligentes ya son la norma, la aparición de "agentes físicos" podría abrir nuevos horizontes, desde la gestión autónoma de granjas de minería hasta la logística de proyectos DeFi. Sin embargo, hasta que la IA no aprenda a "sentir" la física, la intervención manual seguirá siendo necesaria.