Shakey fue el primer robot de propósito general capaz de razonar sobre sus propias acciones. Mientras que otros robots requerían instrucciones para cada paso individual de una tarea más grande, Shakey podía analizar comandos y descomponerlos en partes básicas por sí mismo. Desarrollado en el Centro de Inteligencia Artificial del Stanford Research Institute (ahora SRI International) aproximadamente entre 1966 y 1972, el proyecto combinó investigación en robótica, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, convirtiéndose en el primero en fusionar el razonamiento lógico con la acción física.
El desarrollo del robot produjo varios resultados notables, incluidos el algoritmo de búsqueda A*, la transformada de Hough y el método del grafo de visibilidad. Estas contribuciones han tenido un impacto de gran alcance en campos como la búsqueda de caminos, el análisis de imágenes y la geometría computacional. Shakey ahora está retirado y se exhibe en el Computer History Museum en Mountain View, California.
Historia
Shakey fue desarrollado aproximadamente entre 1966 y 1972, con Charles Rosen, Nils Nilsson y Peter Hart como gerentes del proyecto. Otros contribuyentes principales incluyeron a Alfred Brain, Sven Wahlstrom, Bertram Raphael, Richard Duda, Richard Fikes, Thomas Garvey, Helen Chan Wolf y Michael Wilber. El proyecto fue financiado por la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), basado en una propuesta del SRI presentada en abril de 1964 para investigación en "Intelligent Automata", luego renombrada "Intelligent Automata to Reconnaissance". El robot fue diseñado originalmente con dos brazos retráctiles.
El proyecto inspiró numerosos esfuerzos robóticos, más notablemente los Centibots. Shakey fue presentado en el documental de la BBC "Towards Tomorrow: Robot" en 1967, y en 1969 el SRI publicó un video de 24 minutos titulado "SHAKEY: Experimentation in Robot Learning and Planning". El proyecto recibió atención mediática, incluido un artículo en el New York Times el 10 de abril de 1969. En 1970, la revista Life se refirió a Shakey como la "primera persona electrónica", y en noviembre de 1970, la National Geographic Magazine cubrió a Shakey y el futuro de las computadoras.
Software
La programación del robot se realizó principalmente en LISP. El planificador Stanford Research Institute Problem Solver (STRIPS) fue concebido como el componente principal de planificación del software. Como el primer robot que fue un agente lógico y basado en objetivos, Shakey experimentó un mundo limitado, que podía contener varias habitaciones conectadas por corredores, con puertas e interruptores de luz disponibles para la interacción.
Shakey tenía una corta lista de acciones disponibles dentro de su planificador, incluidos viajar de un lugar a otro, encender y apagar interruptores de luz, abrir y cerrar puertas, subir y bajar de objetos rígidos, y empujar objetos móviles. El planificador automatizado STRIPS podía idear un plan para realizar todas las acciones disponibles, incluso si Shakey mismo no tenía la capacidad de ejecutar todas las acciones dentro del plan personalmente.
Una misión de ejemplo podría implicar que un operador escribiera el comando "empuja el bloque fuera de la plataforma" en una consola de computadora. Shakey miraría a su alrededor, identificaría una plataforma con un bloque encima, localizaría una rampa para alcanzar la plataforma, empujaría la rampa, subiría por ella y empujaría el bloque fuera de la plataforma.
Hardware
Físicamente, Shakey era particularmente alto, con una antena para el enlace de radio, telémetros de sonar, una cámara de televisión, procesadores a bordo y sensores de detección de colisiones ("detectores de golpes"). Su alta estatura y su tendencia a temblar le dieron su nombre. Como recordó un miembro del equipo: "Trabajamos durante un mes tratando de encontrar un buen nombre, desde nombres griegos hasta cualquier cosa, y entonces uno de nosotros dijo: 'Oye, tiembla como loco y se mueve, llamémosle Shakey'".
El hardware integraba múltiples componentes de detección y procesamiento, lo que permitía la interacción en tiempo real con su entorno. La combinación de sonar, visión y detección de golpes permitía a Shakey navegar y manipular objetos en su mundo limitado.
Resultados de la investigación
El desarrollo de Shakey tuvo un impacto de gran alcance en la robótica, la inteligencia artificial y la informática. Los resultados notables incluyen el algoritmo de búsqueda A*, ampliamente utilizado en la búsqueda de caminos y el recorrido de grafos; la transformada de Hough, una técnica de extracción de características utilizada en el análisis de imágenes, la visión por computadora y el procesamiento de imágenes digitales; y el método del grafo de visibilidad para encontrar caminos euclidianos más cortos entre obstáculos.
Estas contribuciones se han convertido en herramientas fundamentales en la IA y la robótica modernas. El algoritmo A*, por ejemplo, se utiliza en aplicaciones que van desde la IA en juegos hasta los vehículos autónomos. La transformada de Hough sigue siendo una técnica estándar en la visión por computadora, y el método del grafo de visibilidad se aplica en la planificación de movimientos para robots y otros sistemas automatizados.
Medios y premios
En 1969, el SRI publicó "SHAKEY: Experimentation in Robot Learning and Planning", un video de 24 minutos que recibió una atención significativa. La Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial nombra sus premios de video "Shakeys" debido al impacto significativo de este video. Shakey fue incluido en el Robot Hall of Fame de la Universidad Carnegie Mellon en 2004, junto a figuras notables como ASIMO y C-3PO, y ha sido honrado con un hito del IEEE en Ingeniería Eléctrica y Computación.
El legado de Shakey se extiende a su influencia en la investigación posterior en inteligencia artificial y aprendizaje automático. El proyecto demostró la viabilidad de integrar el razonamiento lógico con la acción física, allanando el camino para desarrollos posteriores en redes neuronales y aprendizaje profundo. Sus contribuciones a la planificación de algoritmos y la visión por computadora continúan informando los sistemas de IA modernos, incluidos los desarrollados en instituciones como el MIT CSAIL y el Stanford AI Lab.