新たな人類学的研究: プロジェクト フェッチ。 人類学の研究者2チームにロボット犬のプログラミングを依頼しました。どちらのチームにもロボット工学の専門知識はありませんでしたが、クロードを使えるのは1チームのみでした。 彼らの成績はどうでしたか?
私たちはチームに一連の課題を与えました。ロボット犬を制御し、ボールを取ってこさせ、ロボット犬を自律的に動作させるという課題です。 クロードのチームは、より多くのタスクを半分の時間で達成しました。
チームクロードは以前よりずっと幸せそうで、混乱も少なくなったようでした。
しかし、チームクロードにとってすべてが順調に進んだわけではありません。 ある時、彼らのロボット犬がクロードのいないチームに突っ込みそうになった（ちなみに、意図的ではなかった）。また、緑色のビーチボールをスタジオの緑の「芝生」と勘違いしたため、認識アルゴリズムが誤作動を起こした。
クロードチームはより速く、より遠くまで進みました。また、より多くのコードを記述しました。クロードと連携できたことで、様々なアプローチを並行して試すことができましたが、同時にサイドクエストに気を取られやすくもなりました。
チームクロードは、犬にどこに移動するかを指示できるように、自然言語コントローラーを設計しました。 クロードなしチームも気を取られてしまいました。コミュニケーションが確立した後、彼らは愛犬がこんなことをしてくれるのを喜んでいました。
Project Fetch は単なる楽しみのためではありませんでした。 過去には、クロードが四足歩行ロボットを訓練するシミュレーション研究を実施しました。これにより、クロードがAI研究開発にどのように貢献できるかを評価することができました。Project Fetchは、実際に同様のことを試みたものです。
クロードはまだ自律走行の研究開発段階にあり、この低リスクの試験段階でさえ、多くの人間の支援を必要とします。幸いなことに、この実験は将来的に繰り返し実施でき、より高性能なモデルを用いてクロードの現実世界への影響力がどの程度まで拡大するかを追跡できることを意味します。
Project Fetch は範囲が限られていたものの、最先端の AI モデルがこれまで知られていなかったハードウェアと対話できる世界が、専門家でなくても実現できる日がそう遠くないことを示唆しています。
Project Fetch の全文を読む: https://t.co/6wIcqnKM71
Project Fetch に関するミニドキュメンタリーは YouTube でご覧いただけます: https://t.co/P67RUpXFLC