Код + дрон = автономная война
Впервые доказано, что робот может не только выполнять команды, но и запрограммировать свою собственную «систему мозга» — от начала до окончательной реализации. Этот прорыв был продемонстрирован профессором электротехники и компьютерных наук в Калифорнийском университете в Ирвине Питере Берке. В своем предварительном отношении он описывает, как с помощью моделей ИИ может быть создана полная командная и станция управления для беспилотника, не как обычно, а непосредственно на доске самолета.
По дизайну «робот» в проекте сразу называется двумя сайтами. Первым является ИИ, который генерирует программный код, а второй — это Raspberry Pi Zero 2 W, который выполняет этот код.
Обычно управление полетом осуществляется через наземную станцию — например, с помощью программ планировщика миссий или QgroundControl, которые подключаются к беспилотнику канала телеметрии. Эта система выполняет функции промежуточного «мозга» — от планирования миссий до показа в реальном времени. На борту беспилотника работает прошивка на низком уровне (как ардупилот), и для более сложных задач отвечает система для автономной навигации, такой как АФК.
Берк показал, что, когда задачи являются грамотными, модели ИИ могут быть заказаны для написания всего программного комплекса — от взаимодействия Mavlink до построения веб -интерфейса. Результатом является WebGCS: веб -сервер, расположенный на самой плате дронов, и обеспечивает полный цикл управления в воздухе. Пользователь может подключиться к этой системе в сети и дать команды через браузер, пока устройство находится в полете.
Проект был реализован поэтапно с помощью ряда различных инструментов ИИ: Клод, Близнецы, ЧАТГПТ, а также специализированные среды развития, такие как курсор и Виндсурф. На начальном этапе сеанса Cluude запросы на написание кода Python для поднятия беспилотника на 15 метров, создавая веб -страницу с помощью кнопки «Take -Off», отображая карту с позицией GPS и возможность указать место назначения с помощью щелчка. Затем ИИ должен был сгенерировать сценарий установки, включая всю структуру файла. Однако из -за ограниченного контекстного окна Клод не смог обработать всю запрошенную цепочку.
Сеанс Gemini 2.5 не удался из -за ошибок из -за удара, а курсор привел к рабочим прототипу, но требовал преломления, поскольку объем кода превышал пределы модели. Четвертая попытка Виндсурфа оказалась успешной: за 2,5 недели потребовалось 100 часов человеческой работы и закончилось созданием 10 000 строк кода. Для сравнения, несколько студентов были разработаны 4 года, подобную CloudStation 4 года.
Результат подчеркивает важное ограничение современных моделей ИИ — их неспособность эффективно справляться с кодом объема, превышающего 10 000 строк.
По словам Берка, это соответствует предыдущему исследованию, которое показывает, что в модели Claude 3,5 сонета точность Longswebench снижается с 29% до 3%, поскольку контекст увеличивается с 32K до 256 тыс. Токенов.
Несмотря на футуристический характер проекта, разработчики предоставили элемент контроля: возможность ручного вмешательства через резервный передатчик сохранился на протяжении всего процесса. Это необходимо, учитывая потенциал автономных систем навигации, которые уже привлекают внимание военных и промышленности для пространственного ИИ.
Геолава назвал эксперимент Берка: по ее словам, автономия командного центра в небе открывает путь к новой парадигме пространственного ИИ, в которой датчики, планирование и принятие решений объединяются в режиме реального времени в режиме реального времени. Даже частично автоматизированные платформы, такие как Skydio, уже начинают менять подход к анализу окружающей среды.
Эксперты также подчеркнули, что основным тестом для таких систем ИИ является сопротивление изменениям в условиях при изменении ландшафта, задачи или структуры системы. Создание самопрограммируемых летающих платформ, которые могут адаптироваться во время миссии, является шагом к универсальной автономии, а не только к тесно специализированной робототехнике.
Авторы проекта сохраняют осторожный оптимизм. Как сказал сам Берк, он надеется, что сценарий терминатора останется в художественном жанре. Но в эпоху, когда ИИ учится писать свой собственный код и помещать его непосредственно в облака (или на крыльях дронов) Доверие к этому уменьшается.
