Досега разговаряхме с изкуствения интелект през екран.
Следващата стъпка е той да започне да управлява физическия свят.
AI generated image
Anthropic представи изследователска версия на Model Hardware Standard (MHS) – общ стандарт, предназначен да позволява на AI агенти да работят директно с физически устройства.
Сред примерите са микроскопи, роботизирани ръце, лабораторни системи за работа с течности и друго научно и производствено оборудване.
Идеята е AI агентът не просто да анализира резултатите от даден експеримент, а да може да участва в неговото изпълнение.
Какво представлява MHS?
Един от големите проблеми в лабораториите и производството е, че различните машини често използват различен софтуер и интерфейси.
Свързването им в една автоматизирана система може да изисква седмици или дори месеци работа.
Model Hardware Standard се опитва да създаде общ начин, по който AI агентите да комуникират с подобни устройства.
Според Anthropic технологията може да работи с устройство, което разполага с програмируем интерфейс.
Устройствата и AI агентите могат да комуникират и през мрежа.
Това означава, че един агент потенциално може да координира няколко различни инструмента като част от един процес.
От седмици интеграция до часове
Anthropic твърди, че MHS може значително да намали времето, необходимо за интегриране на различно оборудване.
Процес, който традиционно може да отнеме седмици или месеци, в някои случаи би могъл да бъде сведен до часове или минути.
Това е особено важно за научните лаборатории.
Един експеримент може да изисква работа с няколко устройства, прехвърляне на данни между тях, промяна на параметри и наблюдение на резултатите.
AI агентът може да координира тези стъпки.
Какво може да прави?
Anthropic посочва няколко конкретни примера.
AI агенти могат да работят с микроскопи.
Могат да управляват роботизирани ръце.
Могат да взаимодействат със системи за обработка на течности.
Сред описаните приложения са рутинни експерименти при разработване на лекарства и дори настройване на лазери в квантов компютър.
Идеята е агентът да може да следи отделните стъпки, да анализира резултатите и да променя параметрите в движение.
В някои случаи системата може дори да се опита да се възстанови от хардуерна грешка без непосредствена човешка намеса.
Лаборатория, която работи денонощно
Тук се появява най-интересната възможност.
Компютърният агент няма нужда да приключи работа в края на работния ден.
Ако оборудването позволява безопасна автоматизация, експериментите могат да продължават денонощно.
Една система би могла да извърши експеримент, да анализира резултата, да промени параметър и да започне следващия цикъл.
Човекът определя целта и границите.
AI управлява голяма част от рутинния процес.
При изследвания, изискващи стотици или хиляди повторения, подобна автоматизация може значително да ускори работата.
Но физическият свят е различен
Да позволиш на AI да редактира документ и да му позволиш да движи роботизирана ръка не са едно и също.
Грешка в текст може да бъде поправена.
Грешно движение на физическо устройство може да повреди оборудване, експеримент или материал, а при определени среди може да създаде и риск за хора.
Затова безопасността е централна част от въпроса.
Anthropic засега предоставя ранната версия на MHS на избрани научни лаборатории и производствени партньори, които трябва да помогнат за изграждането и проверката на механизмите за безопасност.
Компанията планира стандартът впоследствие да стане отворен.
Това още не е универсален „Claude за всяка машина“
Важно е да разграничим демонстрираната технология от това, което реално е достъпно днес.
MHS е research preview.
Това не означава, че всеки потребител на Claude вече може да включи произволен робот, машина или лабораторен уред и да го остави на AI.
Необходимо е оборудването да има програмируем интерфейс, да бъде интегрирано със системата и да са определени необходимите разрешения и мерки за безопасност.
Но техническата посока вече е видима.
След софтуера идва хардуерът
През последните години AI премина през няколко етапа.
Първо генерираше текст.
След това изображения, звук и видео.
После започна да използва компютри и софтуерни инструменти като агент.
Сега започва преходът към физически устройства.
Това може да има огромно значение за науката и производството.
Лабораториите могат да автоматизират повтарящи се експерименти.
Производствените системи могат да бъдат пренастройвани по-гъвкаво.
Изследователите могат да използват AI не само за анализ на данните, а и за управление на част от процеса, който ги създава.
Какво се променя за нас?
Вероятно няма утре да видим Claude да управлява пералнята или автомобила ни чрез MHS.
Но границата между „AI софтуер“ и „AI роботика“ започва да става все по-малко ясна.
Когато един AI агент може да разсъждава върху задача, да използва софтуер и след това да изпрати команда към физическо устройство, той вече не е само програма, която ни дава информация.
Той може да извършва действие в реалния свят.
И точно тук започва една от най-важните следващи глави в развитието на изкуствения интелект:
как да дадем на машините достатъчно свобода, за да бъдат полезни, без да им даваме повече контрол, отколкото можем безопасно да управляваме.
Източници: Anthropic, Reuters.
Автор: Редакция „Футурило“
Следващата стъпка е той да започне да управлява физическия свят.
AI generated image
Anthropic представи изследователска версия на Model Hardware Standard (MHS) – общ стандарт, предназначен да позволява на AI агенти да работят директно с физически устройства.
Сред примерите са микроскопи, роботизирани ръце, лабораторни системи за работа с течности и друго научно и производствено оборудване.
Идеята е AI агентът не просто да анализира резултатите от даден експеримент, а да може да участва в неговото изпълнение.
Какво представлява MHS?
Един от големите проблеми в лабораториите и производството е, че различните машини често използват различен софтуер и интерфейси.
Свързването им в една автоматизирана система може да изисква седмици или дори месеци работа.
Model Hardware Standard се опитва да създаде общ начин, по който AI агентите да комуникират с подобни устройства.
Според Anthropic технологията може да работи с устройство, което разполага с програмируем интерфейс.
Устройствата и AI агентите могат да комуникират и през мрежа.
Това означава, че един агент потенциално може да координира няколко различни инструмента като част от един процес.
От седмици интеграция до часове
Anthropic твърди, че MHS може значително да намали времето, необходимо за интегриране на различно оборудване.
Процес, който традиционно може да отнеме седмици или месеци, в някои случаи би могъл да бъде сведен до часове или минути.
Това е особено важно за научните лаборатории.
Един експеримент може да изисква работа с няколко устройства, прехвърляне на данни между тях, промяна на параметри и наблюдение на резултатите.
AI агентът може да координира тези стъпки.
Какво може да прави?
Anthropic посочва няколко конкретни примера.
AI агенти могат да работят с микроскопи.
Могат да управляват роботизирани ръце.
Могат да взаимодействат със системи за обработка на течности.
Сред описаните приложения са рутинни експерименти при разработване на лекарства и дори настройване на лазери в квантов компютър.
Идеята е агентът да може да следи отделните стъпки, да анализира резултатите и да променя параметрите в движение.
В някои случаи системата може дори да се опита да се възстанови от хардуерна грешка без непосредствена човешка намеса.
Лаборатория, която работи денонощно
Тук се появява най-интересната възможност.
Компютърният агент няма нужда да приключи работа в края на работния ден.
Ако оборудването позволява безопасна автоматизация, експериментите могат да продължават денонощно.
Една система би могла да извърши експеримент, да анализира резултата, да промени параметър и да започне следващия цикъл.
Човекът определя целта и границите.
AI управлява голяма част от рутинния процес.
При изследвания, изискващи стотици или хиляди повторения, подобна автоматизация може значително да ускори работата.
Но физическият свят е различен
Да позволиш на AI да редактира документ и да му позволиш да движи роботизирана ръка не са едно и също.
Грешка в текст може да бъде поправена.
Грешно движение на физическо устройство може да повреди оборудване, експеримент или материал, а при определени среди може да създаде и риск за хора.
Затова безопасността е централна част от въпроса.
Anthropic засега предоставя ранната версия на MHS на избрани научни лаборатории и производствени партньори, които трябва да помогнат за изграждането и проверката на механизмите за безопасност.
Компанията планира стандартът впоследствие да стане отворен.
Това още не е универсален „Claude за всяка машина“
Важно е да разграничим демонстрираната технология от това, което реално е достъпно днес.
MHS е research preview.
Това не означава, че всеки потребител на Claude вече може да включи произволен робот, машина или лабораторен уред и да го остави на AI.
Необходимо е оборудването да има програмируем интерфейс, да бъде интегрирано със системата и да са определени необходимите разрешения и мерки за безопасност.
Но техническата посока вече е видима.
След софтуера идва хардуерът
През последните години AI премина през няколко етапа.
Първо генерираше текст.
След това изображения, звук и видео.
После започна да използва компютри и софтуерни инструменти като агент.
Сега започва преходът към физически устройства.
Това може да има огромно значение за науката и производството.
Лабораториите могат да автоматизират повтарящи се експерименти.
Производствените системи могат да бъдат пренастройвани по-гъвкаво.
Изследователите могат да използват AI не само за анализ на данните, а и за управление на част от процеса, който ги създава.
Какво се променя за нас?
Вероятно няма утре да видим Claude да управлява пералнята или автомобила ни чрез MHS.
Но границата между „AI софтуер“ и „AI роботика“ започва да става все по-малко ясна.
Когато един AI агент може да разсъждава върху задача, да използва софтуер и след това да изпрати команда към физическо устройство, той вече не е само програма, която ни дава информация.
Той може да извършва действие в реалния свят.
И точно тук започва една от най-важните следващи глави в развитието на изкуствения интелект:
как да дадем на машините достатъчно свобода, за да бъдат полезни, без да им даваме повече контрол, отколкото можем безопасно да управляваме.
Източници: Anthropic, Reuters.
Автор: Редакция „Футурило“