In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es zwei große Denkrichtungen, die auf den ersten Blick kaum unterschiedlicher sein könnten, die Symbolische KI und die Generative KI.
Während die eine auf Logik und Regeln setzt, verlässt sich die andere auf Muster und Wahrscheinlichkeiten. Beide haben Stärken – und beide ihre Grenzen. Genau deshalb arbeiten Forschende heute daran, diese Ansätze zu kombinieren. Das Ergebnis: neurosymbolische KI.
Symbolische KI – Logik und vordefinierte Regeln
Symbolische KI war die erste große Ära der KI-Forschung. Systeme dieser Art denken wie Logiker: Sie arbeiten mit vordefinierten Regeln, logischen Ausdrücken und klaren Schlussfolgerungen.
Wenn ein System weiß, dass „wenn A, dann B“, kann es daraus weitere Schlüsse ziehen. So entstanden z. B. frühe Expertensysteme, die in der Medizin Diagnosen stellten oder in der Industrie Abläufe optimierten.
Stärken
- Transparent und gut nachvollziehbar
- Sehr zuverlässig bei klar strukturierten Problemen
Schwächen
- Muss alles explizit wissen – kein selbstständiges Lernen
- Schwer anpassbar an neue, komplexe Situationen
Generative KI – Lernen aus Daten
Generative KI steht für den modernen, datengetriebenen Ansatz: Systeme wie GPT oder DALL·E lernen aus riesigen Mengen an Text, Bildern oder anderen Daten. Sie erkennen Muster und generieren daraus neue Inhalte – sei es ein Text, ein Bild oder eine kreative Idee.
Stärken:
- Extrem flexibel
- Kann aus Beispielen lernen, ohne dass jemand Regeln vorgibt
- Besonders stark bei Sprache, Bildern oder offenen Fragestellungen
Schwächen:
- Oft schwer erklärbar („Black Box“)
- Kann Fehler oder Halluzinationen produzieren
- Kein eingebautes logisches Verständnis
Neurosymbolic AI – Das Beste aus zwei Welten
Da keiner der beiden Ansätze allein perfekt ist, setzen viele Forscher:innen heute auf neurosymbolische KI. Die Idee:
Neuronale Netze verstehen und interpretieren unstrukturierte Daten, während symbolische Systeme für Logik, Struktur und Erklärbarkeit sorgen.
So können KI-Systeme zum Beispiel Freitext analysieren, kreative Ideen entwickeln und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Schlüsse logisch oder regelkonform sind. Dieses Zusammenspiel macht sie besonders interessant für Bereiche wie Medizin, Recht, Bildung oder autonomes Fahren, wo Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit entscheidend sind.
Warum diese Kombination so wichtig ist
Die Zukunft intelligenter Systeme liegt nicht nur im reinen Lernen, sondern auch im Verstehen und Erklären.
Neurosymbolische KI bietet genau das:
- Lernfähigkeit + Logik
- Kreativität + Struktur
- Flexibilität + Verlässlichkeit
Sie bringt damit zwei Welten zusammen, die sich lange gegenüberstanden – und schafft die Grundlage für KI-Systeme, die nicht nur „schlau“, sondern auch vernünftig, transparent und vertrauenswürdig sind.
Fazit
- Symbolische KI liefert Regeln und klare Logik.
- Generative KI bringt Flexibilität und Mustererkennung.
Neurosymbolische KI verbindet beides – und könnte der Schlüssel zur nächsten großen Entwicklungsstufe künstlicher Intelligenz sein.
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In einem weiteren Artikel zeigen wir, wie wir als Team neurosymbolische Ansätze ganz konkret in der Software-Qualitätssicherung (QA) einsetzen – und wie KI-Agenten dabei helfen, Testprozesse intelligenter und effizienter zu gestalten.
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