El modelo de IA Claude Opus 4.7 superó a los humanos en decenas de veces en el control de un robot perro.
Anthropic sigue sorprendiendo al mercado: en el marco del experimento actualizado Project Fetch, el modelo Claude Opus 4.7 demostró un impresionante salto en autonomía. La red neuronal completó un ciclo completo de tareas de configuración y control de un robot perro 20 veces más rápido que los equipos de ingenieros humanos que trabajaban con versiones anteriores de la IA.
Si en agosto de 2024 los empleados sin experiencia en robótica solo recibían sugerencias de la IA, ahora Claude Opus 4.7 actuó prácticamente por sí solo. Bajo un control mínimo del investigador, la red neuronal:
- se conectó a sensores de video y LiDAR;
- escribió un programa para control manual;
- creó un sistema de monitoreo de trayectoria de movimiento;
- configuró un algoritmo de reconocimiento de objetos.
El indicador clave es la velocidad. Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que un equipo que usaba versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápido que personas que trabajaban sin ayuda del chatbot. Además, el volumen de código generado por el modelo fue 10 veces menor que el de los equipos humanos. Esto indica una mayor eficiencia y concisión en las soluciones encontradas por la red neuronal.
Un matiz importante: Anthropic destaca que el progreso en robótica ha sido un efecto secundario del escalamiento general de los modelos de lenguaje. La empresa no implementó algoritmos especializados para controlar el "hardware". Esto abre amplias perspectivas para la aplicación de IA universales en el mundo físico.
Sin embargo, aún no hay una victoria completa. Claude todavía tiene dificultades con acciones físicas precisas: el modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Para tales tareas se requiere una retroalimentación compleja en tiempo real, donde los humanos aún mantienen la ventaja.
En Anthropic pronostican que la industria está entrando en una era de "agentes de IA físicos". En el futuro, las redes neuronales podrán trabajar con herramientas y equipos estándar con la misma eficacia que ahora lo hacen con código de software.
Mi comentario: Este experimento es una señal clara para inversores y desarrolladores: la frontera entre el mundo digital y el físico se está desvaneciendo rápidamente. Las empresas que ya están integrando IA en soluciones de hardware obtendrán una ventaja competitiva colosal en los próximos 2-3 años. Sin embargo, no hay que olvidar: incluso la red neuronal más inteligente aún no puede reemplazar al ser humano en tareas que requieren motricidad fina y adaptación instantánea.