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原因相当简单：制造机器人又昂贵又费时，坦率地说，还很困难。
一个在20世纪60或70年代独立工作的博士生，绝对承担不起建造一个研究级的人工智能机器人的费用。
它需要一个完整的研究实验室、专业的工程师、一整套生产车间流水线、专业的生产设备等。
另外，能够驱动人工智能系统的计算机太过庞大和沉重，机器人无法携带。
所以，对研究人员而言，构建一个类似SHRDLU的程序要比构建一个现实的、可操作的机器人简单得多，也经济得多——反正系统的复杂性和混乱性是能满足现实需求的。
不过，尽管实体机器人的研究很少，但在黄金年代，还是有一个光辉灿烂的人工智能机器人实验成果：在1966年至1972年间斯坦福研究所开展的SHAKEY项目。
SHAKEY是人类第一次认真尝试构建可移动的、实体的机器人，它可以在现实世界完成各项任务，并且自己想出完成这些任务的方法。
要做到这些，SHAKEY需要感知所处环境，了解自己身处的位置和周围的状况；还要能接收任务，并自己制订完成任务所需要的步骤；然后按步骤执行任务，同时确保在执行过程中一切顺利，达到预期效果。
它所需要完成的任务主要是在类似办公室这样的环境里移动各种盒子。
听上去跟SHRDLU很像，不过SHAKEY可不是SHRDLU那样虚拟的系统，它是一个真实的机器人，能够真真正正地操作物体，这可是一项伟大的挑战。
要想达成目标，SHAKEY要集成好多令人望而生畏的智能系统。
首先，建造它的工程师得解决一个大难题：开发人员要自行建造机器人，它必须足够小，足够灵活，才能在类似办公室的环境里移动。
还得拥有足够强大和精准的传感器，使机器人能够了解周围的情况。
为此，SHAKEY配备了一个电视摄像机和激光测距仪，用来确定它和各物体之间的距离。
为了探知障碍物，它还配备了一个名叫“猫须”
的碰撞探测器。
然后，SHAKEY必须拥有在环境中导航的能力，它还能够制订执行任务所需要的步骤。
为此，开发人员设计了一个名为STRIPS（斯坦福研究所问题解决系统StaituteProblemSolver的缩写）[20]的系统，现在，人们公认STRIPS系统是人工智能规划技术的鼻祖。
最后，所有的智能系统必须流畅、完美地彼此配合，协同工作。
任何人工智能研究人员都会告诉你，上述的所有系统，能成功实现其中一个，都是攻克了大难关；若是能让它们作为一个整体工作，其难度会直线跃升好几个数量级。
当然，听上去SHAKEY很神奇，不过它也充分暴露了当时人工智能的局限性。
为了让SHAKEY正常工作，设计者不得不大大简化机器人所处的环境，还要降低任务难度。
比如，SHAKEY解析它自带的电视摄像机的数据的能力非常有限，几乎只能用来探测障碍物。
即便如此，它所处的环境都必须经过特别的粉刷，还需要精心的照明。
因为电视摄像机功率太大，所以只在有需要的时候才能打开，打开电源后10秒左右才能产生可用的图像。
当时的开发人员一直在与计算机的局限做斗争：比如SHAKEY需要花费15分钟的时间才能设计好怎么完成一项任务，在此期间，它像个傻瓜一样站在那里，一动不动，与周围环境完全隔绝。
由于能够完成SHAKEY相关软件运算的计算机体积都太大，重量也太重，所以得用无线电把SHAKEY连接到一台操控计算机上[21]。
总之，SHAKEY这种机器人没有任何实用意义。
SHAKEY可以说是第一个成为现实的自动移动机器人，它开创了一系列令人惊叹的人工智能新技术，和SHRDLU一样，由于这些成就，它理应在人工智能历史中获得殊荣。
但是SHAKEY的局限性，证明了人工智能离实用的、拥有自主能力的机器人梦想有多遥远，完成这一挑战有多艰巨。
问题解决与搜索
解决问题的能力无疑是区分人类和其他动物的关键能力之一。
互联网上充斥着松鼠[22]和乌鸦[23]的视频，这些动物虽然可以解决一些复杂的问题以获取食物，但就解决抽象问题而言，还没有任何动物能够接近人类的水平（哪怕没有食物作为直接奖励也会去解决问题）。
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