Shakey der Roboter war der erste universelle mobile Roboter, der in der Lage war, über seine eigenen Handlungen nachzudenken. Während andere Roboter für jeden einzelnen Schritt einer größeren Aufgabe Anweisungen benötigten, konnte Shakey Befehle analysieren und sie selbstständig in grundlegende Einzelschritte zerlegen. Das Projekt wurde am Artificial Intelligence Center des Stanford Research Institute (heute SRI International) von etwa 1966 bis 1972 entwickelt und verband Forschung in den Bereichen Robotik, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Es war das erste Projekt, das logisches Denken mit physischem Handeln verband.
Die Entwicklung des Roboters brachte mehrere bemerkenswerte Ergebnisse hervor, darunter den A*-Suchalgorithmus, die Hough-Transformation und die Sichtbarkeitsgraph-Methode. Diese Beiträge hatten weitreichende Auswirkungen auf Gebiete wie Wegsuche, Bildanalyse und computergestützte Geometrie. Shakey ist heute im Ruhestand und wird im Computer History Museum in Mountain View, Kalifornien, ausgestellt.
Geschichte
Shakey wurde von etwa 1966 bis 1972 entwickelt, wobei Charles Rosen, Nils Nilsson und Peter Hart als Projektleiter fungierten. Weitere wichtige Mitwirkende waren Alfred Brain, Sven Wahlstrom, Bertram Raphael, Richard Duda, Richard Fikes, Thomas Garvey, Helen Chan Wolf und Michael Wilber. Das Projekt wurde von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) finanziert, basierend auf einem Vorschlag des SRI aus dem Jahr 1964 für Forschung zu „Intelligenten Automaten“, der später in „Intelligente Automaten zur Aufklärung“ umbenannt wurde. Der Roboter war ursprünglich mit zwei einziehbaren Armen ausgestattet.
Das Projekt inspirierte zahlreiche weitere Robotik-Bemühungen, insbesondere die Centibots. Shakey wurde in der BBC-Dokumentation „Towards Tomorrow: Robot“ aus dem Jahr 1967 vorgestellt, und 1969 veröffentlichte das SRI ein 24-minütiges Video mit dem Titel „SHAKEY: Experimentation in Robot Learning and Planning“. Das Projekt erhielt große mediale Aufmerksamkeit, darunter einen Artikel in der New York Times vom 10. April 1969. 1970 bezeichnete das Life Magazine Shakey als „erste elektronische Person“, und im November 1970 berichtete das National Geographic Magazine über Shakey und die Zukunft der Computer.
Software
Die Programmierung des Roboters erfolgte hauptsächlich in LISP. Der Stanford Research Institute Problem Solver (STRIPS)-Planer wurde als Hauptplanungskomponente für die Software konzipiert. Als erster Roboter, der ein logischer, zielbasierter Agent war, erlebte Shakey eine begrenzte Welt, die mehrere durch Korridore verbundene Räume mit Türen und Lichtschaltern enthalten konnte.
Shakey hatte eine kurze Liste verfügbarer Aktionen innerhalb seines Planers, darunter das Bewegen von einem Ort zum anderen, das Ein- und Ausschalten von Lichtschaltern, das Öffnen und Schließen von Türen, das Hinauf- und Hinunterklettern von starren Objekten sowie das Schieben beweglicher Objekte. Der STRIPS-Automatisierungsplaner konnte einen Plan entwickeln, um alle verfügbaren Aktionen auszuführen, obwohl Shakey selbst nicht in der Lage war, alle Aktionen innerhalb des Plans persönlich auszuführen.
Eine Beispielmission könnte darin bestehen, dass ein Bediener den Befehl „Schiebe den Block von der Plattform“ an einer Computerkonsole eingibt. Shakey würde sich umsehen, eine Plattform mit einem Block darauf identifizieren, eine Rampe finden, um die Plattform zu erreichen, die Rampe umstoßen, die Rampe hinaufrollen und den Block von der Plattform schieben.
Hardware
Physisch war Shakey besonders groß, mit einer Antenne für eine Funkverbindung, Sonar-Entfernungsmessern, einer Fernsehkamera, eingebauten Prozessoren und Kollisionserkennungssensoren („Stoßsensoren“). Die große Statur und die Neigung zum Wackeln führten zu seinem Namen. Wie sich ein Teammitglied erinnerte: „Wir arbeiteten einen Monat lang daran, einen guten Namen für ihn zu finden, von griechischen Namen bis hin zu allerlei anderen Vorschlägen, und dann sagte einer von uns: ‚Hey, er wackelt wie verrückt und bewegt sich herum, nennen wir ihn einfach Shakey.‘“
Die Hardware integrierte mehrere Sensor- und Verarbeitungskomponenten und ermöglichte eine Echtzeit-Interaktion mit seiner Umgebung. Die Kombination aus Sonar, Vision und Stoßsensoren ermöglichte es Shakey, sich in seiner begrenzten Welt zurechtzufinden und Objekte zu manipulieren.
Forschungsergebnisse
Die Entwicklung von Shakey hatte weitreichende Auswirkungen auf Robotik, künstliche Intelligenz und Informatik. Zu den bemerkenswerten Ergebnissen gehören der A*-Suchalgorithmus, der häufig bei der Wegsuche und der Traversierung von Graphen verwendet wird; die Hough-Transformation, eine Technik zur Merkmalsextraktion, die in der Bildanalyse, im Computer Vision und in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt wird; sowie die Sichtbarkeitsgraph-Methode zur Bestimmung kürzester Wege in der Ebene unter Berücksichtigung von Hindernissen.
Diese Beiträge sind zu grundlegenden Werkzeugen der modernen KI und Robotik geworden. Der A*-Algorithmus wird beispielsweise in Anwendungen eingesetzt, die von Schachcomputern bis zu autonomen Fahrzeugen reichen. Die Hough-Transformation bleibt eine Standardtechnik im Computer Vision, und die Sichtbarkeitsgraph-Methode wird bei der Bewegungsplanung für Roboter und andere automatisierte Systeme angewendet.
Medien und Auszeichnungen
1969 veröffentlichte das SRI „SHAKEY: Experimentation in Robot Learning and Planning“, ein 24-minütiges Video, das große Aufmerksamkeit erhielt. Die Auszeichnungen der Association for the Advancement of Artificial Intelligence für KI-Videos sind nach Shakey benannt („Shakeys“), wegen der bedeutenden Wirkung dieses Videos. Shakey wurde 2004 in die Robot Hall of Fame der Carnegie Mellon University aufgenommen, neben Größen wie ASIMO und C-3PO, und wurde mit einem IEEE-Meilenstein in Elektrotechnik und Informatik geehrt.
Das Vermächtnis von Shakey erstreckt sich auf seinen Einfluss auf die spätere Forschung in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Das Projekt demonstrierte die Machbarkeit der Integration von logischem Denken mit physischem Handeln und ebnete den Weg für spätere Entwicklungen in neuronalen Netzen und Deep Learning. Seine Beiträge zu Planungsalgorithmen und Computer Vision beeinflussen weiterhin moderne KI-Systeme, einschließlich derer, die an Institutionen wie dem MIT CSAIL und dem Stanford AI Lab entwickelt werden.