Die klassische symbolische KI basiert auf expliziten Regeln, logischen Ableitungen und formalen Wissensrepräsentationen. Während diese Methoden in klar strukturierten Domänen gut funktionieren, stoßen sie in komplexeren, unscharfen oder dynamischen Umgebungen an erhebliche Grenzen.
Die Wissensakquisition ist eine der größten Herausforderungen der symbolischen KI. Ein Expertensystem oder regelbasiertes System benötigt eine vollständige und korrekte Wissensbasis, die manuell erstellt und gepflegt werden muss.
🔹 Probleme:
📌 Beispiel: Ein medizinisches Expertensystem benötigt eine riesige Menge an Diagnosewissen. Neue Erkenntnisse aus der Forschung müssen kontinuierlich integriert werden, was eine rein manuelle Pflege unmöglich macht.
Mit wachsender Anzahl an Regeln und Fakten steigt die Komplexität exponentiell.
🔹 Probleme:
📌 Beispiel: Ein regelbasiertes System zur automatisierten Rechtsberatung muss Tausende von Gesetzestexten, Präzedenzfällen und Ausnahmen verarbeiten. Dies führt schnell zu unübersichtlichen und schwer wartbaren Regelwerken.
Die klassische symbolische KI arbeitet in einem deterministischen Rahmen. Sie setzt voraus, dass alle Fakten klar definiert und wahr oder falsch sind. In der Realität ist Wissen jedoch oft unsicher, unvollständig oder mehrdeutig.
🔹 Probleme:
📌 Beispiel: Ein Expertensystem für
Wettervorhersagen kann nicht mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten, sondern
nur mit fixen Regeln wie:
„Wenn es bewölkt ist, dann regnet es.“ → Diese Regel ist oft
falsch, weil Regen nicht immer folgt. Moderne
KI-Methoden nutzen deshalb probabilistische Ansätze wie
Bayes-Netze.
Symbolische KI-Systeme sind nicht lernfähig. Sie benötigen eine statische Regelbasis, die manuell aktualisiert werden muss.
🔹 Probleme:
📌 Beispiel: Ein klassisches Schachprogramm, das auf festen Regeln basiert, kann keine neuen Strategien lernen, sondern nur die programmierten Abläufe ausführen. Moderne KI-Schachsysteme (wie AlphaZero) verwenden dagegen neuronale Netze, die sich durch Training selbst verbessern.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine große Herausforderung für die klassische symbolische KI.
🔹 Probleme:
📌 Beispiel: Ein regelbasiertes System zur Sprachverarbeitung könnte bei der Frage „Wer ist der Präsident?“ keine sinnvolle Antwort geben, wenn es keine aktuelle Wissensbasis hat. Moderne KI-Modelle nutzen maschinelles Lernen (z. B. GPT-Modelle), um Kontext und Bedeutung zu erschließen.