Стандартизований інтерфейс драйверів має на меті дозволити пристроям взаємодіяти зі штучним інтелектом та один з одним.
Незважаючи на значний інтерес та впровадження агентних систем штучного інтелекту протягом останнього року, світ автоматизованого ШІ досі був переважно обмежений текстом, зображеннями, кодом та іншими даними й діями, що відбуваються всередині комп’ютера. Компанія Anthropic прагне дещо змінити це за допомогою того, що вона називає Model Hardware Standard (MHS) — набору стандартизованих драйверів, розроблених для того, щоб ШІ-агенти могли легко взаємодіяти з будь-якими пристроями та керувати ними.
Наразі «дослідницький попередній перегляд» MHS пропонується переважно як спосіб допомогти вченим оптимізувати трудомісткий процес створення спеціалізованих програмних інтеграцій, які часто потрібні для злагодженої роботи різних компонентів експерименту. MHS може забезпечити спільний інтерфейс і формат обміну даними між цими пристроями, дозволяючи їм взаємодіяти через мережу «без необхідності проміжного спеціалізованого «перекладача»», стверджує Anthropic. Стандартизована система може скоротити тижні або місяці ретельного налаштування експерименту до «годин або хвилин», пише Anthropic.
У відео, опублікованому разом із анонсом, технічний співробітник Anthropic Алекс Кемені розповідає, що на ідею MHS його надихнуло спостереження за роботою нейробіолога Арко Баста над експериментом з формування пам’яті в мозку в Дослідницькому центрі HHMI Janelia у місті Ешберн, штат Вірджинія. Кемені зазначив, що Баст розробив інтерфейс для координації обертових лазерних променів, мікроскопів, камер та безлічі інших компонентів експерименту через спільний інтерфейс. «Цю ідею можна було б використати для запуску будь-якого наукового експерименту у світі за допомогою ШІ», — згадує Кемені.
Ваш новий роботизований лабораторний асистент?
Звісно, спільна мова машинного інтерфейсу не вимагає використання моделей ШІ. І Anthropic стверджує, що пристроями MHS можна керувати безпосередньо в реальному часі за допомогою команд з командного рядка та файлів коду API. Але інтеграція системи MHS з моделлю ШІ через Model Context Protocol дозволяє вченим взаємодіяти з пристроями за допомогою природної мови, а моделям — «аналізувати кожен крок експерименту, оновлювати параметри в реальному часі і, в деяких випадках, відновлюватися після апаратних помилок без втручання», пише Anthropic.
Anthropic навела приклад, як модель, подібна до Claude, може регулювати лазер, перевіряти результати за допомогою окремої камери, а потім повторювати процес для автоматичного калібрування всієї системи. MHS також може дозволити моделі ШІ фокусувати мікроскоп, аналізувати результати, вирішувати, яка частина потребує додаткового спостереження, а потім автоматично переміщувати мікроскоп до відповідної ділянки для продовження експерименту.
У відео Anthropic також показала, як Claude самостійно розробив спосіб, як роботизована рука може підняти алюмінієву банку, хоча він не був спеціально навчений для виконання цих кроків. І замість того, щоб кожного разу розбирати кожен крок, Anthropic стверджує, що моделі з підтримкою MHS можуть послідовно виконувати кроки на різних інструментах, записуючи API-скрипти та коригуючи їх відповідно до умов.
Anthropic також зазначає, що MHS включає стандартизовану систему тегування для опису обмежень реального світу для апаратного забезпечення моделями, які могли бути навчені переважно у віртуальному світі. Це включає закодовану інформацію про фізичні характеристики обладнання (наприклад, вагу та діапазон дії роботизованої руки), а також його регульовані параметри, опції вимірювання та встановлені межі безпеки. Ці теги потім можуть бути інтегровані до довідкового файлу, який може швидко надати моделі ШІ критично важливу інформацію про пристрій, з яким вона раніше не мала досвіду навчання.
Наразі Anthropic співпрацює з «першою групою науково-дослідних лабораторій та передових виробників» під час періоду попереднього перегляду MHS, включаючи Amazon Web Services (Strands Robots), Hugging Face (LeRobot), Raspberry Pi, Automata та Universal Robots. Ці партнери допоможуть Anthropic «збудувати оцінки безпеки та розробити найкращі практики для систем ШІ, що працюють з фізичним обладнанням», пише компанія. Після цього планується, що MHS зрештою стане стандартом з відкритим вихідним кодом та «незалежним від агентів» для інтеграції ШІ та фізичних систем.
У ранніх тестах з науковими партнерами за останній рік Anthropic заявила, що «відзначила зменшення часу, необхідного для інтеграції пристроїв, завдяки MHS, що дозволило швидше проводити ітерації в різноманітних експериментальних середовищах».
«Якщо ви можете швидше тестувати гіпотези, ви можете швидше створювати загальні технології», — сказав Кемені у промо-відео разом з анонсом. «Ось як століття прогресу може стиснутися до десятиліття».
За даними порталу: arstechnica.com