Az Anthropic modellek 20-szor gyorsabban hajtanak végre autonóm módon robotikai feladatokat
Az Anthropic legfrissebb bejelentése szerint az általános célú mesterséges intelligencia modellek skálázása drasztikus áttörést hozott a robotika területén, ugyanis a vállalat kutatásai azt bizonyítják, hogy a rendszerek specifikus robotikai képzés nélkül, önállóan is képesek komplex fizikai feladatok végrehajtására, ráadásul húszszor gyorsabban, mint a korábbi verziók. A Project Fetch elnevezésű, kilenc hónapig tartó kísérlet során az Anthropic szakemberei azt vizsgálták, hogy a Claude modellek hogyan képesek egy négylábú robot irányítására valós környezetben. A fejlődés szembetűnő volt, hiszen míg 2025 augusztusában az Opus 4.1 még nem tudta autonóm módon elvégezni a feladatokat, és emberi segítséggel is közel három órára volt szüksége, addig 2026 májusára az újabb Opus 4.7 modell már teljesen önállóan, mindössze kilenc perc és harmincöt másodperc alatt végzett a feladatok szinte teljes körével, bizonyítva a technológia elképesztő ütemű fejlődését.
A kísérlet részletei rávilágítanak arra, hogy ez a hatalmas teljesítménynövekedés nem egy specifikus robotikai fejlesztési program eredménye, hanem az AI modellek általános skálázásának emergens tulajdonsága. A teszt során az Opus 4.7 huszszor gyorsabban hajtotta végre a feladatokat autonóm módon, mint a korábbi, emberi segítséggel elért rekord, és az egyetlen apró hiba egy általa eltalált labda átpozícionálása volt, ami egyébként az emberek számára is komoly kihívást jelentett. Az Anthropic megállapításai szerint a jelenlegi modellek megfelelő támogatással akár százszázalékos sikerarányt is elérhetnének az adott feladathalmazon, ami azt jelzi, hogy a mesterséges intelligencia általános intelligenciájának növekedése közvetlenül átültethető a fizikai világba is.
Ennek a kutatásnak a jelentőségét az adja, hogy a robotika elterjedését eddig leginkább az ipari környezeten kívüli eszközök törékenysége és az általánosítás hiánya gátolta meg, hiszen a robotok nehezen boldogultak a váratlan helyzetekkel. Az Anthropic eredményei azonban azt mutatják, hogy a szabványos, nagyméretű AI modellek képességeinek fejlesztésével a robotika közvetett előnyökhöz juthat a megnövekedett intelligencia természetes hozadékaként, ami teljesen új utakat nyithat meg az autonóm rendszerek mindennapi alkalmazásában.
- A használt robot egy négylábú modell volt.
- Az Opus 4.7 20-szor gyorsabban hajtotta végre a feladatokat autonóm módon, mint a korábbi, emberi segítséggel elért rekord.
- A teljesítménynövekedés az általános skálázás emergens tulajdonsága volt, nem pedig a robotika fejlesztésére irányuló specifikus erőfeszítés.
- Az Anthropic úgy véli, hogy nagyobb támogatással a jelenlegi modellek valószínűleg 100%-os siker arányt érhetnének el a feladathalmazon.
A legtöbb ipari környezeten kívüli robot törékenysége és az általánosítás hiánya miatt korlátozottan terjed el; az ehhez hasonló kutatások azt mutatják, hogy a szabványos, nagyméretű, tulajdonosi modellek képességeinek fejlesztésével a robotika is közvetett előnyökhöz juthat a megnövekedett intelligencia természetes hozadékaként.