Cyc ist ein 1984 von Douglas Lenat begonnenes Projekt, das menschliches Alltagswissen von Hand in Logik formalisiert — der umfangreichste und langlebigste Versuch, Common Sense explizit aufzuschreiben.
Douglas Lenat startete Cyc 1984 am Forschungsverbund MCC in Austin, ab 1994 in der eigens gegründeten Firma Cycorp. Der Name kommt von encyclopedia. Die Diagnose dahinter: Expertensysteme scheiterten nicht an ihrem Fachwissen, sondern an allem, was darum herum selbstverständlich ist — dass Wasser nach unten fließt, dass Menschen schlafen, dass ein Toter nicht mehr einkaufen geht. Dieses unausgesprochene Alltagswissen wollte Lenat vollständig aufschreiben. Seine Schätzung: etwa eine Million Regeln, ein bis zwei Jahrzehnte Arbeit.
Das Wissen wird in CycL notiert, einer Sprache auf Basis der Prädikatenlogik, und von geschulten Wissensingenieuren eingegeben — nicht aus Texten gelernt. Widersprüche zwischen Kontexten fängt Cyc über Mikrotheorien ab: Aussagen gelten jeweils in einem abgegrenzten Rahmen, sodass sich religiöse, physikalische und alltagsweltliche Beschreibungen derselben Sache nicht ins Gehege kommen. Über die Jahrzehnte wuchs die Wissensbasis auf einige Millionen Aussagen bei einem Aufwand von über 1000 Personenjahren.
Cyc ist das am längsten durchgehaltene KI-Projekt der Geschichte — rund vier Jahrzehnte, Lenat starb 2023. Sein erklärtes Ziel hat es nicht erreicht: Eine allgemeine, belastbare Alltagsintelligenz ist daraus nicht entstanden. Teile wurden als OpenCyc und ResearchCyc veröffentlicht, OpenCyc 2017 eingestellt; Cycorp bestand mit Anwendungsprojekten für einzelne Kunden fort. Die Gründe stehen exemplarisch dafür, wo Symbolische KI an Grenzen stößt: Der Aufwand pro Regel sinkt nicht mit der Größe der Wissensbasis, die Konsistenzprüfung wird schwerer, und außerhalb des Kodierten bleibt das System blind.
Genau die Aufgabe, an der Cyc jahrzehntelang von Hand arbeitete, lösen LLM beiläufig: Alltagswissen erwerben sie implizit beim Pretraining aus großen Textkorpora, weil dieses Wissen in der Sprache mitgeführt wird. Was Lenat als Kodierproblem verstand, erwies sich als Datenproblem. Der Vergleich ist aber kein reiner Sieg, sondern ein Tausch: Cycs Wissen ist nachlesbar, prüfbar, gezielt korrigierbar und liefert nachvollziehbare Ableitungsketten. Das Wissen eines Sprachmodells steckt in Milliarden Parametern, lässt sich nicht einzeln inspizieren oder berichtigen und kommt ohne Garantie für Richtigkeit — siehe Halluzination.
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