Von Leistung zu Verständnis: Vision für erklärbare Algorithmenentwicklung
Automatisiertes Algorithmendesign hat einen neuen Meilenstein erreicht: Große Sprachmodelle (LLMs) können jetzt komplette Optimierungsheuristiken generieren, riesige Designräume erkunden und sich durch iteratives Feedback anpassen. Trotz dieser rasanten Fortschritte bleibt die Forschung überwiegend leistungsorientiert und bleibt im Dunkeln, wenn es darum geht, warum ein Algorithmus funktioniert, welche Bausteine entscheidend sind und wie Designentscheidungen mit den zugrunde liegenden Problemstrukturen verknüpft sind.
In ihrem Beitrag argumentieren die Autoren, dass der nächste Durchbruch nicht in mehr Automatisierung liegt, sondern in der Kombination von Automatisierung mit systematischem Benchmarking, das Verständnis schafft. Sie skizzieren eine Vision für erklärbares automatisiertes Algorithmendesign, die auf drei Säulen beruht:
1. LLM-gesteuerte Entdeckung von algorithmischen Varianten,
2. Erklärbares Benchmarking, das die Leistung einzelnen Komponenten und Hyperparametern zuordnet,
3. Problemklassendeskriptoren, die das Verhalten von Algorithmen mit der Struktur des Lösungsraums verbinden.
Diese Elemente bilden einen geschlossenen Wissensschleifen, in dem Entdeckung, Erklärung und Generalisierung sich gegenseitig verstärken. Durch diese Integration verschiebt sich das Feld von blindem Suchverhalten hin zu interpretierbaren, klassenspezifischen Algorithmendesigns. Das Ergebnis ist ein beschleunigter Fortschritt und gleichzeitig wiederverwendbare wissenschaftliche Erkenntnisse darüber, wann und warum Optimierungsstrategien erfolgreich sind.