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Hybride Intelligenz: Warum die Zukunft der KI in der Symbiose mit mathematischer Optimierung liegt

Die jüngsten Erfolge von AlphaEvolve in der automatisierten Entwicklung mathematischer Algorithmen haben die KI-Community beeindruckt – doch ein direkter Vergleich zeigt: In vielen kritischen Anwendungsfällen sind klassische Optimierungsverfahren den GenAI-Lösungen überlegen. Diese Erkenntnis öffnet den Blick für ein differenzierteres Verständnis der Stärken und Grenzen generativer KI – und für hybride Ansätze, die die Stärken beider Systeme sinnvoll kombinieren.

Google DeepMind AlphaEvolve [1] hat kürzlich mit neuen Erfolgen für großes Aufsehen gesorgt: Das LLM-basierte System schreibt eigenständig Python-Code, um notorisch schwierige mathematische Probleme zu lösen – und findet dabei Lösungen, die bisherige Rekorde brechen. Von verbesserter Matrixmultiplikation bis hin zu neuen Ansätzen für Kreispackungsprobleme demonstriert AlphaEvolve die kreative Kraft generativer KI in der algorithmischen Entwicklung.

Doch bei aller Begeisterung stellt sich eine fu…