Symbolische KI-Systeme basieren auf der Manipulation von Symbolen und logischen Regeln zur Wissensdarstellung und Problemlösung.

Typische Methoden umfassen Wissensbasen, logische Schlussfolgerungen und Expertensysteme.

Im Gegensatz zu datengetriebenen Ansätzen wie maschinellem Lernen sind symbolische Systeme erklärbar und folgen expliziten Regeln.

Sie eignen sich besonders für Aufgaben, bei denen Wissen strukturiert und transparent abgebildet werden muss, wie in der Planung oder Diagnose.

Herausforderungen liegen in der Skalierbarkeit und der Umgang mit unsicherem oder unvollständigem Wissen.