anthropic एआई विकास में एक बड़ी सीमा पार कर ली है – उनके क्लाउड मॉडल ने एक चार पैरों वाले रोबोट कुत्ते को सफलतापूर्वक प्रोग्राम किया और नियंत्रित किया, ऐसे कार्यों को पूरा किया जो एआई सहायता के बिना काम करने वाले मानव प्रोग्रामरों को चकित कर देते हैं। प्रोजेक्ट फ़ेच नामक प्रयोग दर्शाता है कि कैसे बड़े भाषा मॉडल टेक्स्ट जेनरेटर से भौतिक विश्व एजेंटों में विकसित हो रहे हैं, संभावित रूप से उद्योगों में रोबोटिक्स और स्वचालन को नया आकार दे रहे हैं।
anthropic डिजिटल एआई और भौतिक रोबोटिक्स के बीच की बाधा को तोड़ दिया। विज्ञान कथा की तरह पढ़ने वाले एक अभूतपूर्व प्रयोग में, कंपनी के क्लाउड एआई मॉडल ने एक रोबोट कुत्ते को सफलतापूर्वक नियंत्रित किया और उसे जटिल शारीरिक कार्यों को करने के लिए प्रोग्राम किया – कुछ ऐसे कार्य जिन्हें मानव प्रोग्रामर भी समझ नहीं सके।
प्रोजेक्ट फ़ेच के परिणाम रोबोटिक्स उद्योग में हलचल पैदा कर रहे हैं। कब anthropic शोधकर्ताओं ने क्लाउड को केवल मानव प्रोग्रामिंग टीमों के खिलाफ खड़ा किया, एआई-सहायता समूह ने कार्यों को तेजी से और कम निराशा के साथ पूरा किया। सबसे आश्चर्यजनक: क्लाउड यूनिट्री गो2 को चारों ओर घूमने और एक समुद्र तट गेंद का पता लगाने में कामयाब रहा, जिसे मानव टीम क्रैक नहीं कर सकी।
‘हमें संदेह है कि एआई मॉडल के लिए अगला कदम दुनिया में पहुंचना और दुनिया को अधिक व्यापक रूप से प्रभावित करना है,’ लोगान ग्राहम एंथ्रोपिक का रेड टीम ने बताया वायर्ड. ‘इसके लिए वास्तव में मॉडलों को रोबोट के साथ अधिक इंटरफ़ेस करने की आवश्यकता होगी।’
समय इससे अधिक महत्वपूर्ण नहीं हो सकता। जैसे-जैसे गोदाम, कार्यालय और घर तेजी से रोबोट सहायकों का स्वागत कर रहे हैं, भौतिक प्रणालियों को स्वायत्त रूप से नियंत्रित करने वाले एआई मॉडल की संभावना सैद्धांतिक से आसन्न वास्तविकता की ओर बढ़ रही है। एंथ्रोपिक का प्रयोग में अपेक्षाकृत किफायती $16,900 Go2 रोबोट का उपयोग किया गया – रोबोटिक्स मानकों के अनुसार सस्ता लेकिन निर्माण स्थल निरीक्षण और सुरक्षा गश्ती को संभालने के लिए पर्याप्त परिष्कृत।
जो बात इस सफलता को विशेष रूप से उल्लेखनीय बनाती है वह यह है कि यह पाठ निर्माण से परे बड़े भाषा मॉडल के विकास को कैसे प्रदर्शित करती है। क्लाउड ने सिर्फ कोड नहीं लिखा – इसने संपूर्ण रोबोटिक्स वर्कफ़्लो को स्वचालित किया, सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस बनाया, और नेविगेशन समस्याओं को हल किया जिसने अनुभवी शोधकर्ताओं को चकित कर दिया। एआई-सहायता प्राप्त टीमों ने अपने मानव-केवल समकक्षों की तुलना में ‘अधिक सकारात्मक भावनाएं और कम भ्रम’ दिखाया। एंथ्रोपिक का विश्लेषण.
यह प्रयोग तब आता है जब रोबोटिक्स परिदृश्य तेजी से बदलता है। अच्छी तरह से वित्त पोषित स्टार्टअप अधिक परिष्कृत रोबोटों को नियंत्रित करने में सक्षम एआई मॉडल विकसित करने के लिए दौड़ रहे हैं, जबकि कंपनियां पसंद कर रही हैं घरेलू वातावरण के लिए डिज़ाइन किए गए ह्यूमनॉइड रोबोट की ओर बढ़ें। लेकिन जैसा कि ग्राहम कहते हैं, अनुसंधान किसी बड़ी चीज़ की ओर संकेत करता है – ‘मॉडल अंततः स्वयं-अवशोषित’ होने की संभावना।
