Neurosymbolische Erklärungen für Hitori‑Puzzles: SAT‑Solver trifft LLM

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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Auf dem Open‑Access‑Portal arXiv wurde die neue Studie „Explaining Hitori Puzzles: Neurosymbolic Proof Staging for Sequential Decisions“ veröffentlicht. Sie präsentiert einen neuartigen Ansatz, der die Leistungsstärke von klassischen Entscheidungs­verfahren mit der Flexibilität großer Sprachmodelle kombiniert, um komplexe Entscheidungsfolgen verständlich zu machen.

Der Fokus liegt auf dem beliebten Logik‑Puzzle Hitori, bei dem die Spieler Zahlenblöcke so markieren müssen, dass keine Zahl doppelt vorkommt und die verbleibenden Felder zusammenhängend bleiben. Die lokalen Regeln lassen sich durch kurze, formale Beweise erklären, während die globale Zusammenhangs­regel besser mit visuellen Darstellungen veranschaulicht wird. Diese Kombination macht Hitori zu einem idealen Testfeld für die neu entwickelte Technik.

Das Team hat ein Tool entwickelt, das SAT‑Solver nutzt, um die logischen Schritte zu bestimmen, und ein großes Sprachmodell, das die Ergebnisse in leicht verständliche Erklärungen übersetzt. In Experimenten konnte gezeigt werden, dass das System Menschen dabei unterstützt, Hitori‑Puzzles schneller und mit weniger Fehlern zu lösen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass neurosymbolische Erklärungen nicht nur die Lösung selbst, sondern auch das Verständnis der zugrunde liegenden Logik verbessern.

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