Wydaje się, że to znaczący, choć nieuchronny, krok w kierunku naszej przyszłości wspomaganej przez maszyny. Anthropic ogłosił 12 listopada 2025 roku, że jego AI Claude z powodzeniem zaprogramował psa-robota. Eksperyment, nazwany Projektem Fetch, przeciwstawił sobie dwa zespoły badaczy z zerowym doświadczeniem w robotyce w wyścigu, by zaprogramować czworonoga Unitree Go2. A co najlepsze? Jeden zespół miał Claude’a jako programistycznego copilota, podczas gdy drugi pozostał zdany na pierwotny szlam Stack Overflow i mylącą dokumentację.
Wyniki były, powiedzmy to wprost, jednoznaczne. Zespół wspomagany przez Claude’a nie tylko pracował szybciej, wykonując swoje zadania w około połowę krótszym czasie, ale był także jedynym, który znacząco posunął się naprzód w zadaniu w pełni autonomicznego aportowania piłki. Zgodnie z analizą transkryptów nagrań audio z przestrzeni roboczej przeprowadzoną przez Anthropic, zespół bez pomocy AI wyrażał znacznie więcej „dezorientacji i negatywnych emocji”, co brzmi niepokojąco podobnie do większości tradycyjnych projektów rozwoju oprogramowania. Claude okazał się szczególnie przydatny w nawigowaniu po sprzecznych informacjach online i debugowaniu kodu potrzebnego do połączenia z czujnikami robota.
Dlaczego to jest ważne?
Nie chodzi tu tylko o nauczenie psa-robota za 16 900 dolarów aportowania. Projekt Fetch to mocny dowód na to, jak duże modele językowe burzą bariery wejścia do wysoce wyspecjalizowanych dziedzin, takich jak robotyka. Tłumacząc wysokopoziomowe polecenia języka naturalnego na funkcjonalny kod, te systemy AI mogą umożliwić laikom opracowywanie i wdrażanie rozwiązań robotycznych, potencjalnie przyspieszając innowacje wszędzie, od logistyki po produkcję. Co więcej, co jest jeszcze bardziej istotne, stanowi to kluczowy krok w ekspansji AI ze świata cyfrowego do fizycznego – ruch, który Anthropic, firma założona na zasadach bezpieczeństwa AI, obserwuje z ogromnym zainteresowaniem. Oddanie AI kluczy do fizycznego ciała to gruba sprawa, a ten eksperyment w takim samym stopniu dotyczy zrozumienia ryzyka, jak i celebrowania wyników.
