El modelo de IA Claude superó a los humanos en 20 veces en el control de un perro robot: un avance en robótica física
El mundo de la robótica ha sido testigo de un evento trascendental: la nueva versión del modelo de lenguaje Claude Opus 4.7 de la empresa Anthropic demostró la capacidad de configurar y controlar un robot cuadrúpedo 20 veces más rápido de lo que lo hacían equipos de ingenieros humanos. Esto no es solo otro punto de referencia: es un paso real hacia una era en la que la IA asume no solo tareas digitales, sino también físicas.
En agosto de 2024, empleados de Anthropic sin experiencia en robótica intentaron programar un robot perro con la ayuda de IA. En ese entonces, el modelo actuaba como asistente, acelerando la búsqueda de soluciones. El experimento actual, conocido como Project Fetch, Phase 2, cambió radicalmente las reglas del juego. El modelo Opus 4.7 trabajó de manera prácticamente autónoma, bajo un control mínimo del investigador.
¿Qué hizo la IA por sí sola?
La red neuronal realizó un ciclo completo de tareas de integración: se conectó a los sensores de video y LiDAR, escribió un programa para el control manual, creó un sistema de monitoreo de la ruta del robot y configuró un algoritmo de reconocimiento de objetos. Todo este volumen de trabajo se completó decenas de veces más rápido que con equipos humanos.
El análisis comparativo es impresionante: Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápida que un equipo que usaba versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápida que personas que trabajaban sin la ayuda de un chatbot. Además, el código generado era 10 veces más compacto y eficiente que el humano. Esto indica que el modelo no solo copia las acciones de los operadores, sino que encuentra soluciones fundamentalmente más óptimas.
Límite físico: la pelota no cedió
A pesar del triunfo en la programación, Claude aún enfrenta problemas en manipulaciones físicas precisas. El modelo llevó con éxito al robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente una pelota de playa al punto deseado. Esta es una tarea compleja que requiere retroalimentación en tiempo real y motricidad fina, áreas donde los humanos aún mantienen la ventaja. Como ya he señalado en repetidas ocasiones en mis análisis, el "hardware" y la física siguen siendo el último bastión de defensa de la inteligencia humana en la era de la IA.
Es importante destacar que Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control de robots. El progreso en robótica fue un efecto secundario de la escalabilidad general de los modelos de lenguaje. Esto confirma mi antigua hipótesis: los modelos universales, entrenados con enormes conjuntos de datos, inevitablemente comenzarán a superar a los sistemas especializados en áreas afines.
En la empresa consideran 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, Anthropic se vio obligada a detener el acceso a los modelos Fable 5 y Mythos 5 debido a una directiva del gobierno de EE. UU. sobre control de exportaciones. Esto muestra cuán seriamente los reguladores perciben el potencial de tecnologías como esta.
Mi análisis: El avance con el robot perro no es solo una demostración de velocidad. Es una señal para el mercado de que las inversiones en modelos fundamentales de LLM están dando frutos en los sectores más inesperados. Espero que en un plazo de 12 a 18 meses veamos una avalancha de startups que intenten aplicar enfoques similares a la automatización industrial y la logística. Sin embargo, la precisión física seguirá siendo un "cuello de botella", y es aquí donde reside el mayor valor de inversión para las empresas que desarrollan sensores táctiles y sistemas de retroalimentación.