Symbolische KI

Symbolische KI ist ein KI-Ansatz, bei dem Wissen und Regeln in einer explizit definierten, logischen Struktur dargestellt werden. Im Gegensatz zu neuronalen Netzwerken (datenbasiert) basiert sie auf expliziten Symbolen und deren Beziehungen. Beispiel: „Alle Katzen sind Tiere" + „Minka ist eine Katze" → „Minka ist ein Tier".

Geschichte: Entstehung in den 1950ern (McCarthy, Minsky), Blütezeit in den 1980ern (Expertensysteme), Rückgang durch maschinelles Lernen in den 1990ern. Merkmale: transparent und interpretierbar, präzise bei klar definierten Regeln, aber starr und schlecht bei Unsicherheit oder großen Datenmengen.

Aktuelle Relevanz: Hybride Systeme (symbolische KI + maschinelles Lernen) versprechen interpretierbare, robuste KI. Symbolische KI wird z. B. in formalen Verifikationssystemen, Planungsalgorithmen und wissensbasierten Systemen eingesetzt.