Symbolische KI (GOFAI)

Ansätze mit expliziten Symbolen, Logik und Wissensbasen: häufig gegenüber datengetriebenem ML/Lernen abgegrenzt.

Symbolische KI arbeitet mit logischen Regeln und explizit kodiertem Wissen Theorembeweise, Planer, Frames, Expertensysteme. Vorteile: nachvollziehbare Schritte dort, wo Regeln zutreffen. Nachteil: fragil, sobald Alltagskontext nicht im Regelwerk steht.

Viele frühe KI-Erwartungen stützten sich darauf; später gewannen maschinelles Lernen und Deep Learning stark an Boden: ohne dass symbolische Methoden völlig verschwänden (Hybride, Wissensgraphen, Neuro-Symbolik).