Symbolische KI: Die Ursprünge der künstlichen Intelligenz

Bevor neuronale Netzwerke und Deep Learning die KI-Landschaft dominierten, war die künstliche Intelligenz vor allem durch einen Ansatz geprägt: die symbolische KI. Sie basiert auf Logik, Regeln und explizitem Wissen – wie ein digitales Notizbuch, das Maschinen bei der Entscheidungsfindung unterstützt.

Auch wenn die symbolische KI heute weniger im Rampenlicht steht, spielt sie weiterhin eine wichtige Rolle in der Forschung. Hybride Ansätze, die symbolische und datenbasierte Methoden kombinieren, zeigen ihre Relevanz in modernen Anwendungen.

In diesem Artikel erkläre ich dir, was symbolische KI ist, wie sie funktioniert und welche Vor- und Nachteile sie mit sich bringt.

Was versteht man unter symbolischer KI?

Definition

Symbolische KI ist ein Ansatz der künstlichen Intelligenz, bei dem Wissen und Regeln in einer klar definierten, logischen Struktur dargestellt werden. Im Gegensatz zu datenbasierten Ansätzen wie neuronalen Netzwerken basiert sie auf expliziten Symbolen, die Begriffe und deren Beziehungen repräsentieren.

Funktionsweise

• Wissensrepräsentation: Informationen werden durch Symbole (z. B. Wörter oder Zahlen) und deren Beziehungen gespeichert.

• Logikbasierte Entscheidungsfindung: Entscheidungen basieren auf vordefinierten Regeln, die logisch hergeleitet werden.

Beispiel

Ein symbolisches System könnte folgende Regeln enthalten:

• „Alle Katzen sind Tiere.“

• „Minka ist eine Katze.“

Das System schließt daraus: „Minka ist ein Tier.“

Die Entwicklung der symbolischen KI

Die Anfänge

Die symbolische KI entstand in den 1950er Jahren, als Forscher wie John McCarthy und Marvin Minsky begannen, Maschinen zu entwickeln, die Probleme mithilfe logischer Regeln lösen konnten.

Höhepunkt in den 1980er Jahren

In den 1980er Jahren waren Expertensysteme – ein Hauptanwendungsgebiet der symbolischen KI – weit verbreitet. Sie wurden in Bereichen wie Diagnostik und Produktionsplanung eingesetzt.

Rückgang in den 1990er Jahren

Mit dem Aufstieg datengetriebener Methoden wie maschinellem Lernen verlor die symbolische KI an Bedeutung. Sie war oft nicht in der Lage, Unsicherheiten oder große Datenmengen zu bewältigen.

Symbolische KI vs. datenbasierte KI

AspektSymbolische KIDatenbasierte KIWissensquelleExplizites Wissen, manuell codierte RegelnMuster und Beziehungen in DatenEntscheidungsfindungLogik und SchlussfolgerungWahrscheinlichkeitsberechnungenAnwendungsbereichRegelbasierte Systeme, ExpertensystemeBilderkennung, SprachverarbeitungFlexibilitätStark begrenzt, benötigt genaue RegelnSehr flexibel, kann neue Muster lernen

Vorteile der symbolischen KI

Transparenz

• Die Regeln und Schlussfolgerungen sind klar definiert und leicht nachvollziehbar.

Präzision

• Entscheidungen basieren auf expliziten Regeln, wodurch Fehlerquellen identifiziert und behoben werden können.

Ethische Kontrollierbarkeit

• In sicherheitskritischen Bereichen wie Medizin oder Recht ermöglicht die Nachvollziehbarkeit symbolischer Systeme eine bessere Einhaltung ethischer Standards.

Kein großer Datenbedarf

• Im Gegensatz zu datenbasierten Methoden benötigt die symbolische KI keine riesigen Datensätze.

Herausforderungen der symbolischen KI

Begrenzte Skalierbarkeit

• Symbolische Systeme sind nur so gut wie die Regeln, die ihnen vorgegeben werden. Dynamische Probleme sind schwer abzubilden.

Umgang mit Unsicherheit

• Symbolische KI hat Schwierigkeiten, mit unvollständigen oder mehrdeutigen Informationen umzugehen.

Manuelle Regel Codierung

• Das Erstellen und Aktualisieren der Regeln erfordert viel menschlichen Aufwand und Fachwissen.

Eingeschränkte Lernfähigkeit

• Symbolische KI kann nicht wie datenbasierte Systeme aus Erfahrung oder neuen Daten lernen.

Anwendungen der symbolischen KI

• Expertensystem

  • Beispiel: Diagnostiksysteme in der Medizin, die Krankheiten anhand logischer Schlussfolgerungen identifizieren.

  • Vorteil: Präzise und nachvollziehbare Diagnosen.

Wissensmanagement

• Systeme, die große Mengen an explizitem Wissen speichern und abrufen können, z. B. für technische Dokumentation oder juristische Beratung.

Automatisierte Planung

• Anwendungen in der Logistik, z. B. Routenoptimierung oder Produktionsplanung.

Hybride KI

• Die Kombination aus symbolischer und datenbasierter KI ermöglicht es, die Stärken beider Ansätze zu nutzen.

Symbolische KI in der modernen Forschung

1. Neuronale-symbolische Systeme

Hybride Systeme kombinieren die Flexibilität neuronaler Netze mit der Interpretierbarkeit symbolischer KI.

2. Erklärbare KI (XAI)

Symbolische KI findet Anwendung in Projekten zur erklärbaren KI, um komplexe Modelle transparenter zu machen.

3. Wissenserweiterung

Symbolische Systeme dienen als Grundlage für ontologische Datenbanken, die strukturiertes Wissen für datenbasierte KI bereitstellen.

Beispiel einer Hybridlösung:

Ein selbstfahrendes Auto könnte symbolische KI nutzen, um Verkehrsregeln zu verstehen, und datenbasierte KI, um Straßensituationen wie das Verhalten anderer Fahrzeuge zu analysieren. Die Kombination beider Ansätze führt zu einer robusteren und sicheren Technologie.

Die Zukunft der symbolischen KI

Integration mit Deep Learning

• Hybride KI wird voraussichtlich die Lücke zwischen symbolischer und datenbasierter KI schließen.

Ethische Anwendungen

• In sicherheitskritischen Bereichen könnte die symbolische KI aufgrund ihrer Transparenz eine Schlüsselrolle spielen.

Automatisierte Regeln Generierung

• Künftige Systeme könnten Regeln automatisch aus Daten extrahieren, wodurch der manuelle Aufwand minimiert wird.

Fazit

Symbolische KI mag in der Ära des Deep Learning etwas in den Hintergrund geraten sein, doch ihre Stärken – Transparenz, Präzision und Nachvollziehbarkeit – bleiben relevant. In Kombination mit datenbasierten Ansätzen könnte sie die Grundlage für eine neue Generation hybrider KI-Systeme bilden.

Wenn du an KI-Lösungen arbeitest, die sowohl leistungsstark als auch erklärbar sein müssen, lohnt es sich, die symbolische KI wieder in den Fokus zu rücken.