La red neuronal Claude Opus 4.7 superó a los ingenieros humanos en el control de un perro robot: la velocidad es 20 veces mayor
El mercado de la inteligencia artificial sigue sorprendiendo con su ritmo de progreso. La nueva fase del experimento Project Fetch del equipo de Anthropic demostró que la IA no solo puede asistir, sino reemplazar completamente a los humanos en tareas de ingeniería complejas. El modelo Claude Opus 4.7 logró configurar y controlar un robot perro 20 veces más rápido que todo un equipo de ingenieros humanos que trabajó un año antes.
Para contextualizar: en agosto de 2024, empleados de Anthropic sin experiencia en robótica intentaron programar un robot de cuatro patas. En ese entonces, la IA solo actuaba como asistente, acelerando la búsqueda de soluciones. En la nueva fase de pruebas, todo cambió drásticamente.
Trabajo autónomo sin intervención humana
Bajo una supervisión mínima del investigador, Claude Opus 4.7 actuó casi completamente de forma autónoma. La red neuronal realizó de manera independiente cuatro etapas clave:
- se conectó a los sensores de video y al lidar;
- escribió un programa para el control manual del robot;
- creó un sistema de monitoreo de la trayectoria de movimiento;
- configuró un algoritmo de reconocimiento de objetos.
Las cifras impresionan aún más: el modelo Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el equipo que usó versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaron sin ayuda del chatbot. Además, la red neuronal generó código cuyo volumen era 10 veces menor que el de los equipos humanos, lo que indica una mayor eficiencia y concisión en las soluciones.
Efecto secundario de la escalabilidad
Es notable que Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control del hardware. Según los desarrolladores, el progreso en robótica fue un efecto secundario de la escalabilidad general de los modelos de lenguaje. Esto confirma la hipótesis de que los sistemas universales de IA pueden adaptarse a tareas físicas sin necesidad de ajustes adicionales.
Sin embargo, aún no hay una superioridad total sobre los humanos. Claude llevó con éxito el robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. La tarea que requiere una retroalimentación compleja en tiempo real sigue siendo un punto débil de las redes neuronales. Aquí, los humanos siguen siendo más fuertes.
Era de los agentes físicos de IA
En Anthropic están convencidos: la industria está entrando en la era de los "agentes físicos de IA". En el futuro, las redes neuronales podrán usar herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que ahora trabajan con código de software. Esto abre perspectivas enormes para la automatización en la industria, la logística y los servicios.
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. sobre control de exportaciones. Sin embargo, el desarrollo tecnológico continúa, y Project Fetch es solo uno de los ejemplos más destacados de lo rápido que está cambiando el panorama de la IA.
Mi comentario: Los resultados de Project Fetch no son solo un récord de velocidad, sino una señal de un cambio de paradigma. Si antes la IA se percibía como una herramienta para el análisis de datos, ahora se está convirtiendo en un agente completo en el mundo físico. Los inversores y desarrolladores deben prepararse para que los próximos 2 o 3 años traigan un crecimiento explosivo de sistemas robóticos autónomos controlados por redes neuronales.