Generative KI auf Basis künstlicher neuronaler Netze ist derzeit in aller Munde und dominiert Diskussionen über „Künstliche Intelligenz“. Vergleichsweise wenig Beachtung erfahren derweil regel- und logikbasierte Systeme, die anhand strukturierter Daten Schlussfolgerungen ziehen können – und das beweisbar, mit Quellenbelegen und gänzlich ohne Halluzinationen. Diese Technologie wechselte sich in den vergangenen 60 Jahren immer wieder mit den neuronalen Netzen ab und versprach zuletzt in den 1990ern, das dominante KI-Paradigma zu werden. Weil dafür jedoch erst möglichst viel Wissen der Welt in einem maschinenlesbaren Format vorliegen muss, stieß dieses Prinzip jedoch lange an Skalierungsgrenzen – denn diese Beschreibung wurde meist händisch gemacht. Damals hätte sich niemand träumen lassen, dass seit 2012 im Freien-Wissen-Projekt Wikidata zigtausende Freiwillige über 114 Millionen solcher maschinenlesbarer Datensätze zu Orten, Menschen, Institutionen und Konzepten und ihren Verknüpfungen angelegt haben. Das Projekt dient heute als Grundlage für die Arbeit in Wikipedia, wird aber bereits seit Jahren ganz unauffällig im Hintergrund für Fragestellungen ausgewertet – wer das Sprachassistenzsystem im Handy nach der Einwohnerzahl der eigenen Stadt gefragt hat, hatte vermutlich schon Kontakt zu Wikidata. In diesem kombinierten Vortrag und Workshop wird in die Grundlagen regelbasierter KI und Wissensgraphen eingeführt. Danach ist Gelegenheit für erste eigene Gehversuche in Wikidata.