I sommarferien er det mange som køyrer i ukjende trakter for å sjå seg om og oppleve spanande turistattraksjonar. Endå fleire bilistar har det blitt no under koronaen, sidan vi alle må dra på noregsferie.

Eit viktig verktøy for bilturisten er GPS-en, navigasjonssystemet eller den digitale reiseplanleggjaren. Mange bilmodellar har installert GPS i dashbordet, Garmin eller TomTom kan festast på frontruta, eller kanskje du brukar Google Maps på mobilen.

Navigasjonssystemet kan til dømes hjelpe ein sjåfør å finne den kortaste vegen frå Baroniet Rosendal til Huset Aukrust i Alvdal. I løpet av eitt sekund reknar datamaskina ut den beste ruta og viser kanskje òg eit par alternativ. Han fortel sjåføren at det trengst nærmare ni timars køyring for å komme seg frå den eine attraksjonen til den andre. Sjåføren kan òg leggje inn krav om at det ikkje skal betalast bompengar, at det ikkje skal vere ferjestrekningar, og liknande avgrensingar, og då endrar ruta seg.

Det er ein smart algoritme som finn svaret på dette problemet. Han kan brukast med kva som helst slags startpunkt og reisemål og gjev alltid eit resultat så sant det faktisk finst ein veg mellom punkta. Algoritmen kan òg brukast under sjølve transporten. Vegar kan bli stengde eller det kan vere køar, og då kan navigasjonssystemet foreslå ein alternativ veg medan du køyrer.

Navigasjonsstøtte i sanntid er basert på at GPS-en i bilen kan lokalisere kvar du er, ved hjelp av det satellittbaserte posisjoneringssystemet som han er kopla til, men sjølve utrekningane av den beste vegen skjer faktisk uavhengig av dette systemet.

Algoritmen treng eit målpunkt og eit startpunkt for søket etter den raskaste vegen. I tillegg må han òg ha kartdata, det vil seie informasjon om kor langt det er frå eitt vegkryss til eit anna, fartsgrenser og andre trafikktilhøve. Då kan algoritmen lage eit estimat av kor lang tid som trengst for å køyre frå eitt kryss til det neste.

Algoritmen som vert brukt til slik reiseplanlegging, tilhøyrer faktisk den eldste typen kunstig intelligens-algoritmar og vart utvikla på 1960-talet. Slik teknologi vert kalla «god gammaldags kunstig intelligens» eller GOFAI, good old-fashioned artificial intelligence.

I dag er det slik at kunstig intelligens-systema tileignar seg kunnskap ved å bruke store mengder data og algoritmar for såkalla maskinlæring. I dei 20–30 første åra av kunstig intelligens-historia prøvde ein derimot å utvikle algoritmar som kunne løyse vanskelege problem på ein rask måte ved å byggje inn kunnskap om problemet i algoritmen. Ein kalla gjerne slik kunnskap for heuristikkar – eit ord som ofte vert omsett med tommelfingerreglar.

Den fundamentale algoritmen i navigasjonssystemet vert gjerne kalla «best først»-søk. Han byrjar med startpunktet, finn alle vegar til eit kryss og legg dei i ei sortert liste. Den kortaste vegen så langt, den som ein kan rekne med er beste kandidaten, vert henta ut av lista. Så vert det laga ein ny kandidatveg for kvart av strekka som går ut av det siste krysset på denne korte vegen. Dei nye vegane vert litt lengre enn den vi tok utgangspunkt i.

Desse vert lagde tilbake i lista og erstattar vegen vi tok utgangspunkt i. Lista med vegar vert heile tida halden sortert og veks jamt ettersom vi flyttar oss lenger og lenger vekk frå startpunktet. Om ein ser på korleis vegane på lista ligg på kartet, vil ein oppdage at dei spreier seg om lag som ein sirkel rundt startpunktet.

Når startpunktet er Baroniet Rosendal, vil det kanskje vere vegar både til Stavanger og Aurland på lista. Og sidan Stavanger er nærare Rosendal, vil algoritmen prøve vegar i stavangerområdet først. Dette er ikkje særleg smart, og søket må gjerast meir effektivt.

Det er her heuristikken kjem inn. Algoritmen kan nemleg styre søket ved å bruke den kunnskapen som seier at ein veg mellom to stader ikkje kan vere kortare enn luftlina. Tommelfingerregelen går ut på å rekne ut luftlineavstanden til Alvdal frå endepunktet på den utvalde vegen. Så legg ein denne luftlineavstanden til veglengda og får eit anslag på total veglengd.

Om ein no sorterer lista over kandidatvegar etter dette prinsippet, vil vegen som går til Aurland, vere ein mykje betre kandidat enn stavangervegen. Søket vert styrt vidare mot Alvdal, og vegane ein har sett på, vil liggje innanfor ein ellipse over kartet, med Rosendal og Alvdal i kvar sin ende. I kunstig intelligens-feltet seier ein at vi har ein A*-algoritme (A-stjerne-algoritme).

Liknande tommelfingerreglar er i bruk når reiarlaga skal planleggje ruter over verdshava for skipa sine. Det vil vere kostnader med kvart strekk. Her avheng kostnaden av avstand, forventa vêr, havstraumar og lastestorleik. For reiarlaga gjeld det å bruke så lite tid og drivstoff som råd.

Kanskje treng dei meir komplekse algoritmar enn det navigasjonssystemet i bilen brukar. Firmaet StormGeo med base i Bergen sel løysingar på slike komplekse problem, og dei brukar nok mange slags heuristikkar i algoritmane sine. God gammaldags kunstig intelligens lever i beste velgåande og leverer gode løysingar til lands og til havs.

Bjørnar Tessem og Lars Nyre