El modelo de IA Claude Opus 4.7 superó al humano en el control de un perro robot: velocidad 20 veces mayor
El instituto Anthropic ha presentado los resultados actualizados del experimento Project Fetch, que demuestra un rápido progreso en la integración de la inteligencia artificial con sistemas robóticos físicos. En la nueva fase de pruebas, el modelo Claude Opus 4.7 completó el ciclo completo de configuración y control de un robot perro 20 veces más rápido que los equipos de ingenieros humanos experimentados.
Autonomía sin algoritmos especializados
A diferencia de la primera fase del experimento, realizada en agosto de 2024, cuando la IA solo asistía a empleados sin experiencia en robótica, la versión actual de Claude trabajó prácticamente de forma autónoma. Bajo una supervisión mínima del investigador, la red neuronal realizó de manera independiente una serie de operaciones críticas:
- 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 el algoritmo de reconocimiento de objetos.
El indicador clave es la velocidad. Claude Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el equipo que utilizaba versiones anteriores de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaban sin la ayuda del chatbot. Además, el código generado por la red neuronal resultó ser 10 veces más compacto que el código escrito por equipos humanos, lo que indica una mayor eficiencia y limpieza en la arquitectura.
Progreso como efecto secundario del escalado
Es importante destacar que este avance no es el resultado de la implementación de algoritmos especializados para el control del hardware. Como señalan los desarrolladores, el progreso en robótica se ha convertido en un efecto secundario del escalado general de los modelos de lenguaje. Esto confirma la tesis de que las mejoras fundamentales en el ámbito de los grandes modelos de lenguaje pueden generar resultados inesperados, pero extremadamente valiosos en términos aplicados.
Sin embargo, no todo fueron ventajas. A pesar de su impresionante rendimiento, Claude todavía enfrenta serias dificultades con acciones físicas precisas. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente la pelota hasta el punto deseado. Esto requiere una retroalimentación compleja en tiempo real, donde los humanos aún mantienen la ventaja.
La era de los agentes físicos de IA
En Anthropic consideran que la industria está al borde de la era de los "agentes físicos de IA". En un futuro cercano, las redes neuronales podrán utilizar 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. en el marco del control de exportaciones. Esto subraya una vez más lo rápido que está cambiando el entorno regulatorio en torno a los sistemas de IA avanzados.
Mi análisis: Los resultados de Project Fetch no son solo una demostración de las capacidades de un modelo más. Es una señal de que estamos entrando en una fase en la que la IA comienza no solo a "pensar", sino también a "actuar" en el mundo físico. La compacidad y eficiencia del código creado por Claude indican que las redes neuronales pueden optimizar tareas a un nivel inaccesible para los humanos. Sin embargo, el problema de las interacciones físicas precisas sigue siendo el último bastión que nos separa de la automatización completa de la robótica. El siguiente paso es la integración de la retroalimentación sensorial, y aquí probablemente veremos una nueva ola de competencia entre Anthropic y otros actores del mercado.