人類學新研究：Fetch 計畫。 我們請了兩個人類學研究團隊為機器狗編寫程式。兩個團隊都沒有任何機器人的專業知識——但我們只允許其中一個團隊使用克勞德。 他們表現如何？
我們給各團隊出了一系列挑戰：控制機器狗，讓它撿球，然後讓機器狗自主運作。 克勞德帶領的團隊在更短的時間內完成了更多的任務。
克勞德團隊看起來快樂多了，也不那麼困惑了。
但克勞德團隊的旅程並非一帆風順。 有一次，他們的機器狗差點撞到沒有克勞德的團隊（我們應該補充一句，這並非有意為之）。而且，他們的機器狗把綠色沙灘球誤認為演播室裡的綠色“草坪”，導致檢測綠色沙灘球的演算法出了問題。
克勞德團隊進展更快，也走得更遠。他們寫的程式碼也更多。由於能與克勞德合作，他們可以同時嘗試多種方法，但也更容易被支線任務分散注意力。
克勞德團隊設計了一個自然語言控制器，這樣他們就可以告訴狗狗該往哪裡走。 沒有克勞德的那隊人也分了神。在和狗狗建立起聯繫後，他們欣喜地看到狗狗做了以下這些事：
「Project Fetch」計畫不僅僅是為了好玩。 過去，我們曾進行模擬研究，讓克勞德訓練一個四足機器人。這些研究幫助我們評估克勞德能為人工智慧研發做出哪些貢獻。 「Fetch 計畫」是我們嘗試將類似的事情付諸實行。
克勞德距離自主研發還有一段距離：即使在這次風險較低的試驗中，它也需要大量的人工協助。幸運的是，這意味著我們將來可以重複這項實驗，並追蹤克勞德在現實世界中的影響力隨著更強大的模型而增長到何種程度。
儘管 Project Fetch 的範圍有限，但它表明，我們距離這樣一個世界並不遙遠：前沿人工智慧模型可以與以前未知的硬體進行互動——即使由非專家掌舵。
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