人类学新研究：Fetch 项目。 我们请了两个人类学研究团队为机器狗编写程序。两个团队都没有任何机器人方面的专业知识——但我们只允许其中一个团队使用克劳德。 他们表现如何？
我们给各团队出了一系列挑战：控制机器狗，让它捡球，然后让机器狗自主运行。 克劳德带领的团队在更短的时间内完成了更多的任务。
克劳德团队看起来快乐多了，也不那么困惑了。
但克劳德团队的征程并非一帆风顺。 有一次，他们的机器狗差点撞到没有克劳德的团队（我们应该补充一句，这并非有意为之）。而且，他们的机器狗把绿色沙滩球误认为是演播室里的绿色“草坪”，导致检测绿色沙滩球的算法出了问题。
克劳德团队进展更快，也走得更远。他们编写的代码也更多。由于能与克劳德合作，他们可以同时尝试多种方法，但也更容易被支线任务分散注意力。
克劳德团队设计了一个自然语言控制器，这样他们就可以告诉狗该往哪里走。 没有克劳德的那队人也分了神。在和狗狗建立起联系后，他们欣喜地看到狗狗做了以下这些事：
“Project Fetch”项目不仅仅是为了好玩。 过去，我们曾进行过模拟研究，让克劳德训练一个四足机器人。这些研究帮助我们评估克劳德能为人工智能研发做出哪些贡献。“Fetch 项目”是我们尝试将类似的事情付诸实践。
克劳德距离自主研发还有一段距离：即使在这次风险较低的试验中，它也需要大量的人工协助。幸运的是，这意味着我们将来可以重复这项实验，并追踪克劳德在现实世界中的影响力随着更强大的模型而增长到何种程度。
尽管 Project Fetch 的范围有限，但它表明，我们距离这样一个世界并不遥远：前沿人工智能模型可以与以前未知的硬件进行交互——即使由非专家掌舵。
阅读Project Fetch的完整报道：https://t.co/6wIcqnKM71
您可以在 YouTube 上观看我们关于“Project Fetch”项目的迷你纪录片：https://t.co/P67RUpXFLC