Symbolische KI, auch bekannt als regelbasierte KI oder Good Old-Fashioned AI (GOFAI), ist ein Ansatz der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Wissen explizit durch Symbole und Regeln darzustellen. Im Gegensatz zum maschinellen Lernen, das Muster aus Daten lernt, zielt die symbolische KI darauf ab, für den Menschen verständliches Wissen in einem System zu kodieren, damit es in der Lage ist, Probleme auf eine Art und Weise zu lösen, die der menschlichen Kognition ähnelt. Diese Methode stützt sich auf Logik, Regeln und symbolische Darstellungen und nicht auf statistische Modelle oder neuronale Netze.
Wissensrepräsentation und Reasoning
Im Mittelpunkt der Symbolischen KI steht die Idee, Wissen in einer strukturierten, symbolischen Form darzustellen. Dazu werden häufig Techniken wie regelbasierte Systeme, logische Programmierung und semantische Netze eingesetzt. Diese Darstellungen ermöglichen es KI-Systemen, mit Symbolen umzugehen, Schlüsse zu ziehen und logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein System kann zum Beispiel "Wenn-dann"-Regeln verwenden, um Entscheidungen zu treffen, oder semantische Netze nutzen, um Beziehungen zwischen Konzepten zu verstehen. Expertensysteme, ein klassisches Beispiel für symbolische KI, nutzen eine Wissensbasis aus Regeln und Fakten, um den Entscheidungsprozess eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich nachzuahmen.
Anwendungen der symbolischen KI
Trotz des Aufstiegs des maschinellen Lernens bleibt die symbolische KI in verschiedenen Bereichen relevant, in denen explizite Wissensdarstellung und Schlussfolgerungen entscheidend sind.
Expertensysteme: Symbolische KI zeichnet sich durch die Entwicklung von Expertensystemen aus, die domänenspezifisches Wissen zur Lösung komplexer Probleme einkapseln. In der medizinischen Bildanalyse zum Beispiel können symbolische Systeme entwickelt werden, um Krankheiten auf der Grundlage von logischen Regeln zu diagnostizieren, die aus medizinischem Fachwissen abgeleitet sind. Diese Systeme können Symptome und medizinische Daten interpretieren, um Diagnosevorschläge zu machen, ähnlich wie der Denkprozess eines menschlichen Arztes.
Robotik und Planung: Symbolische KI ist in der Robotik für die Planung und Entscheidungsfindung auf hoher Ebene nützlich. Nehmen wir ein System zur Automatisierung von Roboterprozessen (RPA), das Aufgaben in einem Lagerhaus automatisieren soll. Symbolische KI kann dazu verwendet werden, Pläne für Roboter zu erstellen, die sich im Lagerhaus bewegen, Artikel aufnehmen und sie an bestimmte Orte liefern. Dies steht im Gegensatz zu Ansätzen, die sich darauf verlassen, dass Roboterbewegungen direkt aus Daten gelernt werden.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Während das moderne NLP von statistischen und Deep-Learning-Methoden dominiert wird, spielt die symbolische KI bei bestimmten Aspekten des Sprachverständnisses eine Rolle. Für Aufgaben, die eine tiefgehende semantische Analyse oder eine regelbasierte Texterstellung erfordern, können symbolische Ansätze effektiv sein. In der frühen Chatbot-Entwicklung wurden zum Beispiel symbolische Regeln verwendet, um Benutzeranfragen zu verstehen und zu beantworten, obwohl diese weitgehend durch Modelle ersetzt wurden, die auf großen Datensätzen trainiert wurden.
Symbolische KI vs. Maschinelles Lernen
Der Hauptunterschied zwischen symbolischer KI und maschinellem Lernen liegt in ihrer Herangehensweise an das Lösen von Problemen. Symbolische KI stützt sich auf explizit programmiertes Wissen und Schlussfolgerungsregeln, die sie interpretierbar und transparent machen. Im Gegensatz dazu lernt maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning, implizit aus großen Datensätzen, was oft zu "Black Box"-Modellen führt, die schwer zu interpretieren sind.
Während die symbolische KI bei Aufgaben, die logisches Denken und explizites Wissen erfordern, effektiv ist, kann sie bei Aufgaben, die Wahrnehmung, Mustererkennung oder das Lernen aus verrauschten, unstrukturierten Daten beinhalten, Schwierigkeiten haben - Bereiche, in denen maschinelles Lernen hervorragend ist. Moderne KI kombiniert oft beide Ansätze und nutzt die Stärken beider, um robustere und vielseitigere Systeme zu entwickeln. Ein hybrides System könnte zum Beispiel maschinelles Lernen für die Objekterkennung ( Ultralytics YOLOv8 ) und symbolische KI für Schlussfolgerungen über die erkannten Objekte verwenden.
Grenzen und zukünftige Wege
Symbolische KI steht vor der Herausforderung, komplexe Szenarien in der realen Welt zu skalieren und sich ohne manuelle Neuprogrammierung an neue Informationen anzupassen. Der "Engpass bei der Wissenserfassung" - die Schwierigkeit, große Mengen an Wissen manuell zu kodieren - ist eine große Einschränkung.
Trotz dieser Herausforderungen beeinflussen die Prinzipien der symbolischen KI weiterhin die KI-Forschung. Die Kombination von symbolischem Denken mit maschinellem Lernen in Bereichen wie erklärbare KI (XAI) und neurosymbolische KI ist ein aktiver Forschungsbereich. Diese hybriden Ansätze zielen darauf ab, KI-Systeme zu schaffen, die sowohl intelligent als auch verständlich sind und die Kluft zwischen regelbasierter und datengesteuerter KI überbrücken. Im Zuge der Weiterentwicklung der KI kann die Integration der Stärken der symbolischen KI mit modernen Techniken des maschinellen Lernens den Weg für eine robustere und menschenähnliche künstliche Intelligenz ebnen.
