{"id":199661,"date":"2026-01-28T16:50:47","date_gmt":"2026-01-28T15:50:47","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=199661"},"modified":"2026-02-26T08:54:51","modified_gmt":"2026-02-26T07:54:51","slug":"symbolische-ki-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/symbolische-ki-was-ist-das","title":{"rendered":"Symbolische KI: Was ist das?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Die Geschichte der k\u00fcnstlichen Intelligenz gliedert sich in zwei Hauptphasen. Eine davon ist die \u00c4ra der symbolischen KI. Was umfasst dieser mysteri\u00f6se Begriff? Was sind die St\u00e4rken und Begrenzungen eines solchen Ansatzes?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Seit dem <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/open-ai-chatgpt-gpt-4-ist-da\">Aufkommen von ChatGPT<\/a> Ende November 2022 steht die generative KI im Rampenlicht. Doch dieser Diensttyp basiert auf einem relativ neuen Ansatz der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der ein besonders ressourcenintensives Training erfordert. Die <b>Anf\u00e4nge der KI<\/b> beruhen auf einem anderen Modell, der symbolischen KI, die nach einer Phase der Missbilligung durchaus wieder an Glaubw\u00fcrdigkeit gewinnen k\u00f6nnte&#8230;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-symbolische-ki\">Was ist symbolische KI?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2026\/02\/notes-medical-stethoscope-1250x590.jpg\" alt=\"\" style=\"width:1000px;height:auto\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Die ersten Versuche, eine maschinelle Intelligenz zu simulieren, stammen aus den <b>Arbeiten von Alan Turing<\/b> und f\u00fchren uns in die sp\u00e4ten 1950er Jahre. Tats\u00e4chlich m\u00fcssen wir jedoch bis zum britischen Philosophen <b>Thomas Hobbes<\/b> (1588\u20131679) zur\u00fcckgehen, um die Anf\u00e4nge solcher Arbeiten zu finden. Hobbes meinte, dass <b>\u201eDenken bedeutet, Symbole zu manipulieren, und vern\u00fcnftiges Denken bedeutet, zu rechnen\u201c<\/b>. Der Franzose Descartes (1596\u20131650) ging in die gleiche Richtung und behauptete, dass das Universum in der Sprache der Mathematik geschrieben sei. Seiner Meinung nach ist die gesamte Realit\u00e4t mathematisch.<\/p>\n\n\n\n<p>Auf der Grundlage solcher Theorien war es m\u00f6glich, Maschinen zur <b>Manipulation von Symbolen zu konzipieren, die das menschliche Denken emulieren<\/b>. Diese Disziplin wurde zur symbolischen KI. Sie wurde 1959 effektiv ins Leben gerufen, als die Forscher Herbert Simon, Allen Newell und Cliff Shaw versuchten, einen Computer zu bauen, der Probleme \u00e4hnlich wie der Mensch l\u00f6sen kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Tats\u00e4chlich strebt die symbolische KI danach, <b>Wissen in Form von Regeln darzustellen<\/b>, die auf Symbole angewendet werden, die Objekte oder Konzepte unserer Welt repr\u00e4sentieren. Daraus resultierte eine <b>logikbasierte Programmierung<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein h\u00e4ufig gegebenes Beispiel ist eine medizinische Diagnose: WENN ein Patient h\u00e4ufig niest UND juckende Augen hat, DANN handelt es sich wahrscheinlich um eine saisonale Allergie, SONST gehe zur n\u00e4chsten Regel \u00fcber.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Ansatz f\u00fchrte zur Entstehung von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/expertensystem-alles-ueber-diesen-typ-von-ki\">Expertensystemen<\/a> und <b>Entscheidungsunterst\u00fctzungssystemen<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-hauptanwendungen-der-symbolischen-ki\">Die Hauptanwendungen der symbolischen KI<\/h2>\n\n\n\n<p>Die symbolische KI wurde in vielen Bereichen eingesetzt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">Natural Language Processing (NLP)<\/a> mit Assistenten wie Siri oder Alexa,<\/li>\n\n\n\n<li>Medizinische Diagnosen,<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/autonomes-fahrzeug\">Autonome Fahrzeuge<\/a>,<\/li>\n\n\n\n<li>Roboter, die Hindernissen ausweichen und mit Menschen interagieren k\u00f6nnen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-der-niedergang-der-symbolischen-ki\">Der Niedergang der symbolischen KI<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2026\/02\/graph-performance-ai-apprentissage-neuronal-1250x590.jpg\" alt=\"\" style=\"width:1000px;height:auto\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Bis Ende der 80er Jahre war die symbolische KI der Hauptweg der <b>Forschung<\/b> und der <b>Entwicklung von Anwendungen<\/b>. Doch dieser Ansatz zeigte nach und nach seine Grenzen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Da die symbolische KI auf programmierten Regeln basiert, ist ihre Lernf\u00e4higkeit gering. Ein solches System wird daher <b>Schwierigkeiten haben, sich anzupassen<\/b>, wenn es auf eine unvorhergesehene Situation trifft.<\/li>\n\n\n\n<li>Die symbolische KI <b>erfordert eine umfassende Wissensbasis<\/b>, um korrekt zu funktionieren. Ist dieses Fundament unvollst\u00e4ndig, wird ihre Effektivit\u00e4t reduziert.<\/li>\n\n\n\n<li>Eine symbolische KI basiert auf pr\u00e4zisen Wissensdarstellungen und <b>wird bei unsicheren oder mehrdeutigen Daten verwirrt sein<\/b>.<\/li>\n\n\n\n<li>Die genaue Formenerkennung und damit die <b>Biometrie ist mit einer symbolischen KI kaum realisierbar<\/b>.<\/li>\n\n\n\n<li>Die Generierung von sowohl originellen als auch relevanten Inhalten w\u00e4re mit diesem Ansatz schwierig zu konzipieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/machine-learning-engineer\">Bilde Dich im Bereich K\u00fcnstlicher Intelligenz weiter<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"der-durchbruch-des-machine-learning\">Der Durchbruch des Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>Ab den 90er Jahren setzte sich ein anderer Ansatz durch, die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronalen Netze<\/a>, mit zwei Hauptformen, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\">das Machine Learning und das Deep Learning<\/a>. In diesem Kontext analysiert das System riesige Datenmengen und versucht mittels eines langen, teils empirischen Trainings, mathematische Beziehungen zwischen dem, was wahrgenommen wird, und dem, was man erreichen will, zu erfinden. Gro\u00dfe Durchbr\u00fcche ereigneten sich ab 2010, die die <b>Entstehung von \u00e4u\u00dferst popul\u00e4ren Anwendungen<\/b> wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\">ChatGPT<\/a> und Midjourney erm\u00f6glichten.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Problem bleibt jedoch: Diese Systeme basieren auf <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/mapreduce\">Big-Data-Verarbeitung<\/a> und sind manchmal verwirrend, <b>anf\u00e4llig f\u00fcr bestimmte Fehler<\/b>. So musstest Du m\u00f6glicherweise mehrere Anl\u00e4ufe unternehmen, um das gew\u00fcnschte Bild auf einer Anwendung wie Stable Diffusion zu erhalten. Manchmal hattest Du sogar den Eindruck, dass eine solche generative KI nicht versteht, worum es Dir genau geht. Tats\u00e4chlich operieren die <b>neuronalen KIs<\/b> oft, ohne dass man eine Logik in ihrem Betrieb erkennen kann. Es handelt sich eher um einen Sieg der Datenmenge gegen\u00fcber dem reinen Denken.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"eine-rueckkehr-der-symbolischen-ki\">Eine R&uuml;ckkehr der symbolischen KI?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2026\/02\/table-comparaison-performances-sources-energies-1250x590.jpg\" alt=\"\" style=\"width:1000px;height:auto\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Die symbolische KI k\u00f6nnte jedoch noch nicht ihr letztes Wort gesprochen haben, da einige, wie IBM, nun <b>die beiden Ans\u00e4tze mit dem sogenannten neuro-symbolischen KI<\/b> kombinieren m\u00f6chten. Kurz gesagt, die neurale KI w\u00fcrde zur Form- und Informationserkennung dienen und von einer symbolischen KI unterst\u00fctzt werden, die eine vorhersehbare Logik auf die analysierten Daten anwenden w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n<p>Tats\u00e4chlich hat die <b>symbolische KI ihre Vorteile<\/b>. Da ihr Denkprozess codiert ist, k\u00f6nnen wir leicht nachvollziehen, wie sie zu einem Schluss gekommen ist und ihn gegebenenfalls anpassen. Zudem ist sie weitaus weniger rechenintensiv und daher umweltfreundlicher: Sie verbraucht im Durchschnitt 143-mal weniger Energie als ein Machine-Learning-Modell. Au\u00dferdem kann die symbolische KI <b>in bestimmten pr\u00e4zisen Anwendungen, wie der E-Mail-Filterung<\/b>, durchaus geeignet sein.<\/p>\n\n\n\n<p>So scheint die symbolische KI nach fast zwei Jahrzehnten der Missachtung vor einem gro\u00dfen Comeback zu stehen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/machine-learning-engineer\">Bilde Dich mit Liora weiter<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Was ist symbolische KI?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Symbolische KI basiert auf der Idee, dass Denken die Manipulation von Symbolen ist (zur\u00fcckgehend auf Hobbes und Descartes). Ab 1959 versuchten Forscher, Computer zu bauen, die Probleme wie Menschen l\u00f6sen. Dabei wird Wissen in Form von Regeln dargestellt, die auf Symbole f\u00fcr Objekte oder Konzepte angewendet werden (z.B. medizinische Diagnose: WENN Niesen UND juckende Augen, DANN Allergie). Dies f\u00fchrte zu logikbasierter Programmierung und Expertensystemen.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Die Hauptanwendungen der symbolischen KI\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Symbolische KI wurde in verschiedenen Bereichen eingesetzt: Natural Language Processing (NLP) mit Assistenten wie Siri oder Alexa, medizinische Diagnosen, autonome Fahrzeuge sowie Roboter, die Hindernissen ausweichen und mit Menschen interagieren k\u00f6nnen.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Der Niedergang der symbolischen KI\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Bis Ende der 80er Jahre dominierte die symbolische KI, zeigte aber zunehmend Grenzen: geringe Lernf\u00e4higkeit (Anpassungsprobleme bei unvorhergesehenen Situationen), Abh\u00e4ngigkeit von umfassenden Wissensbasen, Schwierigkeiten mit unsicheren\/mehrdeutigen Daten, kaum realisierbare pr\u00e4zise Formenerkennung (Biometrie) und Probleme bei der Generierung origineller und relevanter Inhalte.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Der Durchbruch des Machine Learning\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Ab den 90er Jahren setzten sich neuronale Netze mit Machine Learning und Deep Learning durch. 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