El modelo Claude de Anthropic supera a los humanos en el control de robots
Las tecnologías de AI han comenzado a superar las capacidades humanas no solo en la redacción de textos y código, sino también en la ejecución de tareas complejas en el mundo físico. Una nueva fase del experimento Project Fetch realizada por Anthropic demostró que el modelo de lenguaje Claude Opus 4.7 actúa decenas de veces más rápido y eficientemente que los operadores sin experiencia en el control de dispositivos robotizados. Esto lo informa la noticia de Ixbt.com.
En la primera fase del experimento, los especialistas compararon la eficiencia de los equipos que trabajaban con y sin la ayuda del modelo Claude Opus 4.1. En aquel entonces, los grupos que actuaban con la ayuda de la AI tuvieron una ventaja significativa en la conexión de sensores, la configuración de controladores de mando y la creación de programas de movimiento autónomo. Sin embargo, en ese momento el modelo aún no había alcanzado la autonomía total y necesitaba ayuda humana en las etapas básicas de ingeniería.
En la segunda fase recientemente realizada, el modelo Claude Opus 4.7 fue probado en condiciones de autonomía parcial. Los resultados son sorprendentes: el nuevo modelo creó independientemente las soluciones de software necesarias para controlar el robot. La tarea del humano se limitó a conectar la computadora, ingresar la solicitud inicial y confirmar los comandos. Según ixbt.com, Claude Opus 4.7 realizó las tareas al menos 10 veces más rápido que cualquier equipo humano de la primera fase.
La velocidad sin precedentes de la AI
Según los cálculos de los investigadores, si se consideran solo las tareas concretas realizadas por ambos grupos (humanos y AI), la velocidad del modelo Claude fue 37 veces superior a la de los humanos que no utilizaron AI, y 18 veces superior a la de los equipos que colaboraron con ella. Lo más interesante es que el volumen de código generado por el modelo fue casi diez veces menor que el escrito por los humanos, demostrando ser mucho más compacto y eficiente.Cabe señalar que este logro no es el resultado de una optimización específica para la robótica. Según los expertos de Anthropic, este aumento de la eficiencia está relacionado con el escalado general de los modelos, es decir, el aumento de su capacidad intelectual. Esta tendencia se observó previamente en los campos de la programación y la ciberseguridad: primero, el modelo potencia las ideas humanas, luego el humano ayuda al modelo y, finalmente, el modelo comienza a operar de forma independiente en un nuevo entorno.
Deficiencias actuales y perspectivas futuras
Aunque los resultados son sorprendentes, los autores del proyecto indican que el problema de la robótica no está totalmente resuelto. El modelo Claude todavía enfrenta dificultades para controlar los movimientos del robot con precisión milimétrica, especialmente en la tarea de recuperar una pelota hacia un área definida (fetch). A veces, el sistema eligió algoritmos no optimizados para el reconocimiento de objetos y no pudo asegurar la estabilidad de la trayectoria de movimiento.- El modelo aún no puede igualar la intuición humana en sistemas de retroalimentación complejos ;
- Se observan errores en la corrección continua de los movimientos basada en las señales provenientes del entorno ;
- Por ahora, el sistema solo muestra una alta eficiencia a nivel de software.
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