Shakey the Robot – Komplette Geschichte von Shakey the Robot

 Charles Rosen mit Shakey in 1983

Charles Rosen mit Shakey im Jahr 1983

Shakey, der erste mobile Roboter mit der Fähigkeit, seine Umgebung wahrzunehmen und zu begründen, wurde Ende der 1960er Jahre im Stanford Research Institute (SRI) von einer Gruppe von Ingenieuren unter der Leitung von Charles Rosen entwickelt, da das Projekt von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) finanziert wurde.

Im November 1963 erfand Charles Rosen, der die Machine Learning Group am SRI gegründet hatte, den ersten mobilen Automaten der Welt. Im nächsten Jahr schlug Rosen vor, einen Roboter zu bauen, der selbst denken könnte, aber seine Idee stieß bei vielen im aufstrebenden KI-Bereich auf Skepsis. Im selben Jahr beantragte Rosen eine Finanzierung bei der DARPA, die Mittel für die Entwicklung neuer Technologien gewährt. Rosen brauchte zwei Jahre, um die Finanzierung zu erhalten (DARPA gewährte den Forschern 750000 US–Dollar – mehr als 5 Millionen US-Dollar an heutigem Geld), und es dauerte weitere sechs Jahre, bis 1972 die Ingenieure des SRI AI Center den Bau von Shakey beendeten.

Hauptmodule von Shakey

Die Hauptmodule von Shakey

Shakey war etwas weniger als zwei Meter groß und hatte drei Abschnitte. Unten befand sich eine fahrbare Plattform (zwei Schrittmotoren, von denen einer mit jedem der seitlich montierten Antriebsräder verbunden war), die dem Roboter seine Mobilität verlieh, und Kollisionserkennungssensoren. Darauf befanden sich drei Einschubeinheiten in einem Rack. Diese hielten Roboter-Kamera-Steuereinheit und die On-Board-Logik. Auf der obersten Einheit gestapelt war ein Entfernungsmesser und eine TV-Kamera und eine Radioantenne, die von oben ragten.

Eine Funkverbindung verband Shakey mit einem Computer, der die eingehenden Daten verarbeiten und Befehle an die Schaltkreise senden konnte, die die Motoren des Roboters steuerten. Zunächst wurde ein SDS (Scientific Data Systems) 940-Computer verwendet. Um 1969 ersetzte ein leistungsstärkerer DEC PDP-10 den SDS 940. Der PDP-10 verwendete einen großen magnetischen Trommelspeicher (mit der Größe eines Kühlschranks, der etwa 1 Megabyte fasste) zum Austauschen von Time-Shared-Jobs in und aus dem Arbeitsspeicher.

Shakey verwendete die Programmiersprache Lisp sowie FORTRAN und reagierte auf einfache englischsprachige Befehle. Ein Befehl zum Rollen von 2,1 Fuß würde folgendermaßen aussehen:
SHAKEY = (ROLL 2.1)
Andere Befehle enthielten TILT, PAN , aber es gab auch GOTO Anweisungen (die, anstatt zu einer neuen Position im Code zu springen) tatsächlich dazu führen würden, dass der Shakey zu einer neuen Position in der realen Welt geht.
SHAKEY = (GOTO D4)
Was noch wichtiger ist, Shakey selbst würde zuerst die Route planen, die es nehmen würde, und sogar einen Kurs um Hindernisse herum zeichnen. Und es könnte andere nützliche Aufgaben ausführen, wie Umzugskartons.
SHAKEY = (DRÜCKEN BOX1 = (14.1, 22.7))

 Shakey im Life Magazin von 20 Nov 1970

Shakey im Life Magazine vom 20.November 1970

Shakey wurde in einem ausführlichen Artikel im Life Magazine vom 20. November 1970 vorgestellt (siehe das obere Bild). Ein Teil des Artikels lautet wie folgt:
Es sah auf den ersten Blick aus wie ein guter Humorwagen, der leider eine Frühlingslackierung brauchte. Aber statt einer klingenden kleinen Glocke auf seinem kastenförmigen Körper gab es dieses große mechanische Whangdoodle, das sich aufzog, voller Linsen und Kabel, wie ein Schrottskulpturenwasserspeier.
„Treffen Sie Shaky“, sagte der junge Wissenschaftler, der mich durch das Stanford Research Institute führte. „Die erste elektronische Person.“
Ich suchte nach einem Augenzwinkern des Wissenschaftlers. Es gab keine. Nüchtern als Gleichung setzte er sich an ein Eingabeterminal und tippte eine knappe Anweisung ein, die in Shakys „Gehirn“ eingespeist wurde, einen Computer, der in einem nahe gelegenen Raum aufgestellt war: SCHIEBEN SIE DEN BLOCK VON DER PLATTFORM.
Etwas in Wackeligem begann zu summen. Ein großes Glasprisma, das wie ein dickes Stück Kuchen geformt war und sich in der Mitte dessen befand, was für sein Gesicht passierte, drehte sich schneller und schneller, bis es sich in einem Glanz auflöste, dann machte sein Überbau eine langsame 360-Grad-Drehung und sein Gesicht lehnte sich nach vorne und schien auf den Boden zu starren. Als das Summen zu einem Surren aufstieg, rollte Shaky langsam aus dem Raum, drehte seinen Überbau wieder und bog mit etwa vier Meilen pro Stunde nach links den Korridor hinunter, wobei er immer noch auf den Boden starrte.
„Führt sich selbst, indem er die Fußleisten beobachtet“, erklärte der Wissenschaftler, während er sich beeilte, Schritt zu halten. An jeder offenen Tür blieb Shaky stehen, drehte den Kopf, inspizierte den Raum, wandte sich ab und ging zur nächsten offenen Tür. Im vierten Zimmer sah er, was er suchte: eine Plattform einen Fuß hoch und acht Meter lang mit einem großen Holzblock darauf sitzen. Er ging hinein, blieb dann mitten im Raum stehen und starrte etwa fünf Sekunden lang auf den Bahnsteig. Ich starrte es auch an.
„Er wird es nie schaffen.“ Ich dachte: „Seine Räder sind zu klein. „Auf einmal bekam ich Gänsefleisch. „Shaky“, erkannte ich, „denkt das Gleiche, was ich denke!.“
Shaky dachte auch schneller nach. Er drehte seinen Kopf langsam, bis sein Auge auf einer breiten flachen Rampe zur Ruhe kam, die auf der anderen Seite des Raumes auf dem Boden lag. Er surrte lebhaft, überquerte die Rampe, umkreiste sie halb und schob sie dann gerade über den Boden, bis das hohe Ende der Rampe die Plattform traf. Er rollte ein paar Meter zurück und stellte fest, dass nur eine Ecke der Rampe die Plattform berührte. Er rollte schnell zur anderen Seite der Rampe und stieß sie an, bis sich die Lücke schloss. Dann schwang er sich herum, stürmte den Hang hinauf, lokalisierte den Block und schob ihn vorsichtig von der Plattform.
Im Vergleich zu den glamourösen elektronischen Elfen, die über Fernsehbildschirme rollen, scheint Shaky nicht viel zu sein. Keine Todesstrahlenaugen, keine geheime transistorisierte Lust auf nubile Labortechniker. Aber in der Tat ist er eine historische Leistung. Die Aufgabe, die ich ihn ausführen sah, würde die Talente eines lebhaften 4-jährigen Kindes besteuern, und die Männer, die in den letzten zwei Jahren das wackelige Projekt geleitet haben — Charles Rosen, Nils Nilsson und Bert Raphael — sagen, dass er zu weitaus anspruchsvolleren Routinen fähig ist. Bewaffnet mit den richtigen Geräten und im Voraus mit grundlegenden Anweisungen programmiert, Shaky konnte monatelang um den Mond reisen und, ohne einen einzigen Piepton der Richtung von der Erde, konnte Steine sammeln, Bohrkerne, Vermessungen und Fotos machen und sogar beschließen, Bretterbrücken über Spalten zu legen, die er sich vorgenommen hatte.
Das Zentrum all dieser komplizierten Aktivitäten ist Shakys „Gehirn“, ein bemerkenswert programmierter Computer mit einer Kapazität von mehr als 1 Million „Bits“ an Informationen. Trotz der beruhigenden konventionellen Ansicht, dass der Computer nur ein verherrlichter Abakus ist, der das menschliche Monopol der Vernunft unmöglich herausfordern kann. Shakys Gehirn zeigt, dass Maschinen denken können. Unterschiedlich definiert, Denken umfasst Prozesse wie „Ausübung der Urteilsfähigkeit“ und „Reflexion zum Zwecke der Schlussfolgerung“.“ In einigen dieser Aspekte — darunter Erinnerungsvermögen und mathematische Beweglichkeit – kann Shakys Gehirn besser denken als der menschliche Geist.
Marvin Minsky vom MIT Project Mac, ein 42-jähriger Universalgelehrter, der wichtige Beiträge zur künstlichen Intelligenz geleistet hat, sagte mir kürzlich mit ruhiger Gewissheit: „In drei bis acht Jahren werden wir eine Maschine mit der allgemeinen Intelligenz eines durchschnittlichen Menschen haben. Ich meine eine Maschine, die in der Lage sein wird, Shakespeare zu lesen, ein Auto zu schmieren, Büropolitik zu spielen, einen Witz zu erzählen, sich zu streiten. An diesem Punkt wird die Maschine beginnen, sich mit fantastischer Geschwindigkeit zu erziehen. In ein paar Monaten wird es auf genialem Niveau sein und einige Monate später werden seine Kräfte unkalkulierbar sein.“
Ich musste über meine sofortige Leichtgläubigkeit lächeln – die nervöse Art von Lächeln, die kommt, wenn man merkt, dass man von einem cleveren Stück Science-Fiction aufgenommen wurde. Als ich Minskys Prophezeiung mit anderen Leuten überprüfte, die an künstlicher Intelligenz arbeiteten, sagten viele von ihnen, dass Minskys Zeitplan etwas wunschhaft sein könnte — „Gib uns 15 Jahre“, war eine häufige Bemerkung — aber alle waren sich einig, dass es eine solche Maschine geben würde und dass sie die dritte industrielle Revolution auslösen, Krieg und Armut auslöschen und Jahrhunderte des Wachstums in Wissenschaft, Bildung und Kunst aufrollen könnte. Gleichzeitig befürchten einige Informatiker, dass der Glücksfall zum Golem werden könnte. „Der begrenzte Verstand des Menschen“, sagt Minsky, „ist möglicherweise nicht in der Lage, solche immensen Mentalitäten zu kontrollieren.“
Intelligenz in Maschinen hat sich mit überraschender Geschwindigkeit entwickelt. Erst vor 33 Jahren bewies ein Mathematiker namens Ronald Turing, dass ein Computer wie ein Gehirn jede Art von Information verarbeiten kann — Wörter ebenso wie Zahlen, Ideen so einfach wie Fakten; und jetzt gibt es Shaky, mit einem inneren Kern, der dem zentralen Nervensystem des Menschen ähnelt. Er besteht aus fünf Hauptsystemen von Schaltkreisen, die ziemlich genau entsprechen, wie menschliche Fähigkeiten – Empfindung, Vernunft, Sprache, Gedächtnis, Ego und diese Fähigkeiten harmonisch zusammenarbeiten, um etwas zu produzieren, das sich tatsächlich sehr ähnlich wie eine rudimentäre Person verhält.
Shakys Gedächtnisfakultät, konstruiert nach einem am MIT entwickelten Modell, nimmt Eingaben von Shakys Videoauge, optischem Entfernungsmesser, Telemetriegeräten und berührungsempfindlichen Antennen auf; Geschmack und Gehör sind die einzigen Sinne, die Shaky bisher nicht hat. Dieser Input wird dann durch einen „mentalen Prozess“ geleitet, der Muster erkennt und Shaky sagt, was er sieht. Ein Punkt-für-Punkt-Eindruck des Videoeingangs, ähnlich wie das Bild auf einem Fernsehbildschirm, wird in Shakys Gehirn nach den Gesetzen der analytischen Geometrie konstruiert. Dunkle Bereiche werden von hellen Bereichen getrennt, und wenn sich zwei dieser kontrastierenden Bereiche entlang einer ausreichend scharfen Linie treffen, wird die Linie als Kante erkannt. Mit ein paar Kanten für Hinweise kann Shaky normalerweise erraten, was er sieht (so wie es die Leute können), ohne sich die Mühe zu machen, alle Funktionen auf der verborgenen Seite des Objekts auszufüllen. Tatsächlich ist die Kunst, Muster zu erkennen, inzwischen so weit fortgeschritten, dass Shakys Schöpfer ihm beibringen könnten, jedes Mal, wenn er es sieht, ein vertrautes menschliches Gesicht zu erkennen.
Sobald es identifiziert ist, wird das, was Shaky sieht, weitergegeben, um von der rationalen Fakultät verarbeitet zu werden – dem Cluster von Schaltkreisen, die tatsächlich sein Denken ausführen. Zu den Vorläufern von Shakys rationaler Fakultät gehören ein Schachspiel-Computerprogramm, das alle bis auf einige der weltbesten Spieler schlagen kann, und Mac Hack, ein Schachspielprogramm, das bereits einige begabte Amateure übertreffen kann und in vier oder fünf Jahren wahrscheinlich die Meister meistern wird. Wie diese Programme denkt Shaky in mathematischen Formeln, die ihm sagen, was in jeder seiner Fakultäten und in so viel von der Welt vor sich geht, wie er spüren kann. Zum Beispiel, wenn der Raum zwischen der Wand und dem Schreibtisch zu klein ist, um durchzukommen, ist Shaky klug genug, es zu wissen und einen anderen Weg zu finden, wann er geht.
Shaky ist nicht darauf beschränkt, in streng logischen Formen zu denken. Er lernt auch, analog zu denken — das heißt, sich in einer neuen Situation ähnlich wie die Menschen zu Hause zu fühlen, indem er darin etwas findet, das einer Situation ähnelt, die er bereits kennt, und auf der Grundlage dieser Ähnlichkeit Entscheidungen zu treffen und auszuführen. Wenn man zum Beispiel weiß, wie man eine Rampe auf eine Plattform rollt, könnte ein etwas fortgeschrittener Shaky, der mit Beinen anstelle von Rädern ausgestattet ist und ein ähnliches Problem hat, sehr schnell herausfinden, wie man Stufen benutzt, um die Plattform zu erreichen.
Aber wenn Shaky wächst und seine Entscheidungen komplizierter werden, mehr wie Entscheidungen im wirklichen Leben, wird er eine Denkweise brauchen, die flexibler ist als Logik oder Analogie. Er wird einen Weg brauchen, um die Art von genialem, praktischem „weichem Denken“ zu tun, das Lücken stoppen, Knoten hacken, das Beste aus schlechten Situationen machen und sogar, wenn die Zeit knapp ist, ein Problem lösen kann, indem man eine kluge Vermutung anstellt.
Der Weg zum „weichen Denken“ wurde von den Gründervätern der künstlichen Intelligenz, Allen Newell und Herbert Simon von der Carnegie-Mellon University, beschrieben. Vor Newell und Simon lösten Computer nicht-mathematische Probleme durch einen hoffnungslos langwierigen Prozess von Versuch und Irrtum. „Es war, als würde man einen Namen in einem Großstadt-Telefonbuch nachschlagen, den niemand in alphabetischer Reihenfolge angeordnet hat.“ sagt ein Informatiker. Newell und Simon fanden ein einfaches Schema heraus – modelliert, sagt Minsky, über „die Art und Weise, wie Herb Simons Geist funktioniert.“ Mit der Newell-Simon-Methode sucht ein Computer nicht sofort nach Antworten, sondern ist so programmiert, dass er zuerst allgemeine Kategorien sortiert und versucht, die zu finden, in die das Problem und die Lösung am ehesten passen würden. Wenn die richtige Kategorie gefunden ist, arbeitet der Computer dann darin,stöbert aber nicht endlos nach einer absolut perfekten Lösung, die es oft nicht gibt. Stattdessen akzeptiert es (wie die Leute) eine gute Lösung, die für die meisten nicht numerischen Probleme gut genug ist. Mit dieser Art der Programmierung schrieb ein MIT-Professor in einen Computer die Kriterien, nach denen ein bestimmter Bankier Aktien für seine Treuhandkonten auswählte. In einem Test wählte das Programm die gleiche Aktie aus, die der Banker in 21 von 25 Fällen hatte. In den anderen vier Fällen waren die Aktien, die das Programm auswählte, so ähnlich wie die, die der Banker auswählte, dass er sagte, sie hätten genauso gut zum Portfolio gepasst.
Shaky kann ungefähr 100 Wörter geschriebenes Englisch verstehen, diese Wörter in einen einfachen verbalen Code übersetzen und dann den Code in die mathematischen Formeln übersetzen, in denen sein tatsächliches Denken ausgeführt wird. Für Shaky, wie für die meisten Computersysteme, ist die natürliche Sprache immer noch ein erhebliches Hindernis. Es gibt buchstäblich Hunderte von „Maschinensprachen“ und „Programmsprachen“, die derzeit verwendet werden, und Computer manipulieren sie handlich, aber wenn es um gewöhnliche Sprache geht, sind sie immer noch im Kindergarten. Sie sind zum Beispiel nicht sehr gut in der Übersetzung, und kein Programm, das bisher erstellt wurde, kann mit einem großen Wortschatz fertig werden, geschweige denn mit Leichtigkeit über eine breite Palette von Themen sprechen. Um dies zu tun, müssen Shaky und seine Art besser mit Symbolen und Mehrdeutigkeiten arbeiten (der Hund im Fenster hatte Haare, aber es fiel aus). Es wäre auch nützlich, wenn sie lernen würden, gesprochenem Englisch zu folgen und gut zu sprechen, aber bisher fällt es den Maschinen schwer, Wörter aus Lärm zu erzählen.
Sprache hat viel mit Lernen zu tun, und Shakys Fähigkeit, Wissen zu erwerben, ist durch seinen Wortschatz begrenzt. Er kann eine Tatsache lernen, wenn ihm eine Tatsache gesagt wird, er kann lernen, indem er Probleme löst, er kann aus Erforschung und Entdeckung lernen. Aber bis jetzt kann weder Shaky noch irgendein anderes Computerprogramm in einem Buch stöbern oder eine Fernsehsendung ansehen und dabei wachsen, wie es ein Mensch tut. Diesen Herbst, Minsky und ein Kollege namens Seymour Papert eröffneten einen zweijährigen Crash-Angriff auf das Lernproblem, indem sie versuchten, einem Computer beizubringen, Kinderreime zu verstehen.“
Shakys Ego oder exekutive Fakultät überwacht die anderen Fakultäten und stellt sicher, dass sie zusammenarbeiten. Es startet sie, stoppt sie, weist Probleme zu und löscht sie; und wenn eine Vorgehensweise von der rationalen Fakultät ausgearbeitet wurde, sendet das Ego Anweisungen an einen oder alle der sechs kleinen Bordmotoren von Shaky – und weg geht er. All diese getrennten Systeme verschmelzen reibungslos in einer Gesamtheit, die komplizierter ist als viele Formen des empfindungsfähigen Lebens, und sie arbeiten mit wunderbarer Beweglichkeit und Einfallsreichtum zusammen. Wenn sich zum Beispiel herausstellt, dass die Plattform nicht da ist, weil jemand sie bewegt hat, dreht Shaky seinen Überbau, findet die Plattform wieder und schiebt die Rampe weiter, bis er sie dort hat, wo er sie haben will — und wenn Sie zufällig jemand sind, der die Plattform bewegt hat, sagt ein SRI-Wissenschaftler: „Sie bekommen ein seltsames Kribbeln im Nacken, wenn Sie feststellen, dass Sie von einer intelligenten Maschine gejagt werden.“
Mit sehr wenig Programm- und Ausrüstungsänderungen konnte Shaky jetzt in einer Reihe begrenzter Umgebungen arbeiten; Lager, Bibliotheken, Montagelinien. Um in locker strukturierten Szenen erfolgreich agieren zu können, benötigt er weitaus umfangreichere, menschlichere Fähigkeiten, sich zu erinnern und zu denken. Sein Gedächtnis, das den Rest seines Systems mit einem massiven und kontinuierlichen Fluss wesentlicher Informationen versorgt, ist bereits groß, wird aber im nächsten Schritt wahrscheinlich monströs. Große Erinnerungen sind für komplexe Intelligenz unerlässlich. Der derzeit größte Standardcomputer auf dem Markt kann etwa 36 Millionen „Bits“ an Informationen in einem sechs Fuß großen Würfel speichern, und ein bereits geplanter Computer kann mehr als eine Billion „Bits“ (eine Schätzung der Kapazität eines menschlichen Gehirns) speichern) im selben Raum.
Größe und Effizienz der Hardware sind jedoch weniger wichtig als Raffinesse in der Programmierung. Aldous, der an der University of Texas von einem Psychologen namens John Lochlin entwickelt wurde, ist der erste Versuch, einen Computer mit Emotionen auszustatten. Aldous ist mit drei Emotionen und drei Antworten programmiert, die er signalisiert. Liebe lässt ihn Annäherung signalisieren, Angst lässt ihn Rückzug signalisieren, Wut lässt ihn Angriff signalisieren. Durch Variieren der Intensität und Wahrscheinlichkeit dieser drei Reaktionen kann die Persönlichkeit von Aldous drastisch verändert werden. Darüber hinaus können zwei oder mehr verschiedene Aldouses in einen Computer programmiert und zur Interaktion gebracht werden. Sie durchlaufen Rituale des Kennenlernens, Freundschaften schließen, Kämpfe führen.
Noch eigentümlicher menschlich ist das Programm des Stanford-Psychoanalytikers Kenneth M. Colby. Colby hat einen Freudschen Komplex in seinem Computer entwickelt, indem er Konflikte zwischen Überzeugungen aufstellte (ich muss Vater lieben, ich hasse Vater). Er hat auch einen Computerpsychiater geschaffen, und wenn er die beiden Programme interagieren lässt, löst der „Patient“ seine Konflikte wie ein Mensch, indem er sie vergisst, über sie lügt oder mit dem „Psychiater“ wahrheitsgemäß über sie spricht.“ Ein so großer Vorrat an möglichen Reaktionen wurde in den Computer programmiert und es gibt viele mögliche Sequenzen von Frage und Antwort – dass Colby nie genau sicher sein kann, was der “ Patient“ entscheiden wird.
Colby versucht derzeit, die Bandbreite der emotionalen Reaktionen zu erweitern, die sein Computer erfahren kann. „Aber bis jetzt“, sagt einer seiner Assistenten, „haben wir keinen vollständigen Orgasmus erreicht.
Das Wissen, das aus diesen Experimenten in „Raffinesse“hervorgeht, trägt dazu bei, zur ultimativen Raffinesse zu führen – dem autonomen Computer, der in der Lage sein wird, seine eigenen Programme zu schreiben und sie dann in einer Annäherung an die unabhängige, einfallsreiche Art und Weise zu verwenden, wie sich ein Mensch Projekte ausdenkt und ausführt. Eine solche Maschine wird jetzt in Stanford von Joshua Lederberg (dem Nobelpreisträger für Genetik) und Edward Feigenbaum entwickelt. Bei der Verwendung eines Computers zur Lösung einer Reihe von Problemen in der Chemie. Lederberg und Feigenbaum erkannten, dass ihr Fortschritt durch die lange, mühsame Arbeit, ihren Computer für jedes neue Problem zu programmieren, behindert wurde. Das begann mich zu fragen.“ sagt Lederberg. „Könnten wir uns nicht Arbeit sparen, indem wir dem Computer beibringen, wie wir diese Programme schreiben, und ihn dann selbst programmieren lassen.“
Im Grunde ist ein Computerprogramm nichts anderes als eine Reihe von Anweisungen (oder Verfahrensregeln), die auf ein bestimmtes Problem anwendbar sind. Ein Computer kann Ihnen sagen, dass 1 + 1 = 2 — nicht weil er diese Tatsache gespeichert hat und sie dann findet, sondern weil er mit den Regeln für die einfache Addition programmiert wurde. Lederberg entschied, dass man einem Computer einige allgemeine Regeln für die Programmierung geben könnte; und jetzt, basierend auf seinem anfänglichen Erfolg, einem Computer beizubringen, Programme in der Chemie zu schreiben, ist er überzeugt, dass Computer dies in jedem Bereich tun können — dass sie in naher Zukunft in der Lage sein werden, Programme zu schreiben, die Programme schreiben, die Programme schreiben …

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