Claude beginnt, die physische Welt zu übernehmen und kann mit Roboterarmen eine Überweisung von 50 Millionen US-Dollar blockieren.

Nachdem Claude gestern Nachmittag die Überweisung von 50 Millionen Yuan durch „Heutigen Melonentyp“ online blockiert hat, hat er heute in der frühen Morgendämmerung eine neue Veröffentlichung mit starkem *Lucy*-ähnlichem Charakter herausgebracht —

Dieses Mal beginnt er, seine Reichweite wirklich in die physische Welt auszudehnen.

Gerade hat Anthropic, die Mutterfirma von Claude, einen komplett neuen Modell-Hardware-Standard (Model Hardware Standard) mit der Abkürzung MHS veröffentlicht.

Einfach ausgedrückt ist MHS ein treiber- und gerätebeschreibungsorientierter Standard für Hardware, der als MCP der physischen Welt verstanden werden kann.

Ähnlich wie MCP verschiedene Software, Datenquellen und Tools zu einheitlichen, von Agenten aufrufbaren Standardschnittstellen vereinen kann —

kann MHS die jeweiligen Steuerungsarten von Hardwaregeräten verschiedener Hersteller in konsistente Schnittstellen umwandeln, die von Agenten erkannt, gelesen und aufgerufen werden können, sodass Agenten wie Claude direkt mit Hardware in der realen Welt interagieren können.

Der Grund, warum es als etwas *Lucy*-ähnlich bezeichnet wird, liegt darin, dass Claude mit Hilfe dieser Schnittstelle nicht mehr an einen bestimmten oder einen bestimmten Typ von Roboter gebunden ist wie traditionelle verkörperte Intelligenz.

Theoretisch kann jedes Hardwaregerät, das über eine Softwaresteuerungsebene verfügt und an MHS angeschlossen werden kann, zu einem aufrufbaren Teil des Agenten werden.

Egal ob es sich um Kameras, Roboterarme, Mikroskope oder Präzisionsinstrumente im Labor handelt ~

Hardware an verschiedenen Orten und in verschiedenen Formen kann von demselben Agenten vorübergehend aufgerufen werden, um eine sogenannte verteilte Verkörperung zu bilden.

Beispielsweise kann Claude nach der Anbindung an MHS bereits direkt den kostengünstigen SO-ARM101-Roboterarm im Ökosystem von Hugging Face LeRobot steuern.

Der gesamte Prozess erfordert kein vorab trainiertes Roboterstrategiemodell, keine Fernsteuerung und keine menschliche Demonstration.

Claude vermisst selbst den Arbeitsbereich des Roboterarms, führt die Kalibrierung durch und ruft dann den untergeordneten Controller von LeRobot über MHS auf, um spezifische Aktionen auszuführen.

Noch beeindruckender ist, dass das Ziel von MHS weit über die Steuerung von Robotern hinausgeht.

In der offiziell gezeigten Demo kann MHS sogar dabei helfen, nasse und trockene Experimente mit Präzisionsinstrumenten durchzuführen und die Effizienz der wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung zu steigern.

Das heißt, während alle noch raten, ob Anthropic Claude in den Körper eines bestimmten Roboters stecken wird, verfolgt MHS direkt einen anderen Ansatz:

Claude braucht nicht unbedingt einen festen Körper — alle an MHS angeschlossenen Hardwaregeräte können vorübergehend zu seinem Körper werden —

Die Lucy-ähnliche Superintelligenz kommt wirklich!

Was ist MHS?

Bevor wir die verwirklichte Superintelligenz erreichen, werfen wir zuerst einen Blick auf die Entstehung von MHS.

Den Angaben zufolge stammt MHS ursprünglich aus einem Kooperationsprojekt zwischen Anthropic und dem HHMI Janelia Research Campus, das darauf abzielt, das Problem zu lösen, dass die Schnittstellen von Instrumenten verschiedener Hersteller im Labor nicht einheitlich sind, sie nicht miteinander kommunizieren können und noch schwerer von KI einheitlich gesteuert werden können.

In früheren Laborumgebungen verfügt fast jedes Gerät über eine eigene Software, eigene Treiber und eigene Datenformate.

Um sie zusammenarbeiten zu lassen, müssen Ingenieure normalerweise Dokumente nacheinander lesen und eine große Anzahl von „Klebe-Code“ schreiben. Der gesamte Integrationsprozess kann mehrere Wochen oder sogar Monate dauern.

Und selbst wenn die Geräte bereits verbunden sind, ist es für den Agenten immer noch schwer zu wissen: Was dieses Gerät genau tun kann, in welchem Zustand es sich gerade befindet und welche Operationen potenzielle Risiken bergen.

MHS entspricht der Ausstattung eines einheitlichen Treibers für diese Geräte sowie einer „Bedienungsanleitung“, die der Agent verstehen kann.

Nach der Anbindung werden die Gerätefunktionen in Standardoperationen wie „Lesen“ und „Schreiben“ umgewandelt, während der Agent über den aktuellen Zustand, die ausführbaren Aktionen, die physischen Eigenschaften und die Sicherheitsgrenzen des Geräts informiert wird.

Auf diese Weise kann Claude Geräte aktiv über MCP, Befehlszeile oder Code erkennen und aufrufen und dann basierend auf den Echtzeitergebnissen der Geräte entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.

Um uns, die mit dem täglichen Laborbetrieb nicht vertraut sind, ein intuitives Verständnis zu vermitteln, hat Anthropic in seinem offiziellen Video auch ein sehr anschauliches Beispiel gezeigt.

Im Labor müssen Wissenschaftler oft mehrere Geräte gleichzeitig überwachen und zwischen Mikroskopen, Kameras und Steuerungssoftware wechseln.

Beispielsweise müssen Forscher, um eine schwimmende Zelle kontinuierlich zu beobachten, möglicherweise mehrere Stunden lang vor dem Mikroskop verbringen, den Bildschirm beobachten und gleichzeitig die Geräte manuell anpassen, um zu verhindern, dass das Ziel aus dem Sichtfeld schwimmt.

Aber offensichtlich ist dies nicht nur extrem zeitaufwändig, sondern erfordert auch, dass Wissenschaftler ständig ihre Hände frei haben, um die Instrumente zu bedienen — es ist sowohl mühsam als auch anstrengend.

Nach der Anbindung an MHS kann Claude jedoch den Zustand von Geräten wie Kameras und Mikroskopen einheitlich lesen und diese Geräte direkt aufrufen, um Operationen auszuführen.

Im Video schreibt Claude, als das Versuchsobjekt aus seiner ursprünglichen Position schwimmt, innerhalb weniger Stunden ein Verfolgungsprogramm und eine Bedienoberfläche und steuert dann direkt das Mikroskop, sodass es sich automatisch hinter dem Ziel bewegt.

Auf diese Weise müssen Wissenschaftler nicht mehr mehrere Stunden damit verbringen, „den Bildschirm zu beobachten und an den Knöpfen zu drehen“, sondern können an ihren Arbeitsplatz zurückkehren und ihre Zeit wieder für echte Forschungsprobleme verwenden.

Noch wichtiger ist, dass dieser Ansatz zur Steuerung von Hardware durch KI nicht auf Geräte wie Mikroskope beschränkt ist, sondern von Natur aus die Fähigkeit hat, auf mehr Hardware erweitert zu werden.

Tatsächlich hat Claude in der ersten Kooperationsversion ein Gehirnbildgebungssystem verarbeitet, das Laser, elektrische Fokussteller und Kameras verschiedener Hersteller umfasst. Jedes Gerät hat seine eigene Steuerungsart und es gibt keine einheitliche Schnittstelle zwischen ihnen.

Was MHS tut, ist, diese ursprünglich nicht miteinander kommunizierenden Geräte zuerst zu verbinden und sie dann der einheitlichen Steuerung durch Claude zu übergeben.

Wie erreicht MHS das eigentlich?

Funktionsprinzip von MHS

Konkret stellt MHS für jedes Gerät eine standardisierte Treiberschnittstelle und eine maschinenlesbare Gerätebeschreibung bereit.

Diese Anleitung teilt dem Agenten nicht nur mit, wie das Gerät heißt, sondern beschreibt auch, in welchem Zustand es sich gerade befindet, welche Operationen es ausführen kann und welche Sicherheitsgrenzen nicht überschritten werden dürfen.

Beispielsweise, bis zu welcher Position sich ein Roboterarm bewegen kann, wie hoch seine Höchstgeschwindigkeit ist und welche Kollisionen in welchen Winkeln auftreten können;

welche Messungen ein experimentelles Instrument durchführen kann, welche Parameter angepasst werden können und wie hoch die Höchsttemperatur ist.

Mit diesen Informationen muss Claude nicht vorab die Schnittstelle jedes Geräts kennenlernen, sondern kann zuerst das Gerät erkennen, seinen Zustand lesen und dann die entsprechenden Funktionen über MCP, Befehlszeile oder Code aufrufen.

Die während des Gerätebetriebs generierten Daten werden ebenfalls in Echtzeit zurückgegeben. Claude kann die Parameter basierend auf den Ergebnissen anpassen, Fehler beheben und die nächsten Operationen planen.

Allerdings befindet sich MHS derzeit noch in einer kleinen Forschungsvorschauphase und ist nur für einige Forschungseinrichtungen und Hardwarehersteller zugänglich.

Anthropic möchte zuerst die Fähigkeitsgrenzen von MHS in diesen realen Szenarien testen, die Sicherheitsbewertung und Nutzungsregeln für physische Geräte ergänzen und dann diesen Standard offiziell Open Source machen.

MHS, das nächste MCP?

Wenn man MHS und MCP zusammen betrachtet, stellt man fest, dass Anthropic eigentlich immer dasselbe tut:

Mit einheitlichen Schnittstellen wird die ursprünglich getrennte Welt vor den Agenten gebracht.

MCP verbindet Software, Datenbanken und verschiedene digitale Tools, sodass Claude die digitale Welt verstehen und aufrufen kann.

MHS erweitert diesen Ansatz weiter auf die reale Welt, sodass Roboterarme, Mikroskope, Kameras und experimentelle Instrumente ebenfalls zu Werkzeugen werden, die der Agent erkennen und aufrufen kann.

Oberflächlich betrachtet baut Anthropic für Agenten eine fortschrittlichere automatisierte Infrastruktur. Aber tiefergehend ist dies gleichzeitig ein sehr klarer Datenpfad.

Je mehr Software ein Agent verbindet, desto mehr digitale Umgebungen lernt er kennen; je mehr Hardware er steuert, desto mehr Zustands-, Feedback- und Betriebsdaten aus der realen Welt erhält er.

Mit anderen Worten: Von MCP bis MHS will Anthropic nicht nur, dass Claude „mehr Werkzeuge nutzen kann“, sondern erweitert ständig die Grenzen der Umgebungen, in die das Modell eintreten, die es beobachten und in denen es handeln kann, und sammelt nebenbei Daten.

Und wenn man MHS in das umfassendere Layout der physischen KI einbezieht, sind die Aktionen von Anthropic im letzten halben Jahr bereits sehr intensiv gewesen.

Dieses Jahr im Juni hat Anthropic in seinem langen Artikel über rekursive Intelligenz festgestellt, dass die verkörperte Intelligenz sehr wahrscheinlich unmittelbar nach der rekursiven Intelligenz eintreten und sich entlang eines ähnlichen Pfades schnell weiterentwickeln wird.

Anschließend hat Anthropic nacheinander getestet, wie Claude Roboterhunde, Roboterarme, humanoide Roboter und Drohnen steuert, um zu beobachten, ob die Schlussfolgerungsfähigkeit von großen Sprachmodellen auf die physische Welt übertragen werden kann.

Kürzlich ist Caitlin Kalinowski, die früher für den Aufbau des Roboterteams von OpenAI verantwortlich war, ebenfalls zu Anthropic gestoßen.

Diese Aktionen ließen einst vermuten, dass Anthropic als Nächstes selbst Roboter bauen oder Claude direkt einen festen Körper geben würde.

Aber MHS zeigt einen anderen Weg: Anthropic beeilt sich