Was ist Generative KI und was kann sie?

Was ist der Unterschied zwischen KI und generativer KI?

Herkömmliche KI-Systeme arbeiten nach vordefinierten Regeln oder Algorithmen, ohne die Fähigkeit, aus Daten zu lernen oder sich mit der Zeit zu verbessern. Im Gegensatz dazu lernt generative KI aus Daten, um neue Instanzen davon zu erzeugen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen, statt durch explizite Programmierung. Generative KI wendet maschinelle Lerntechniken an, um aus Daten zu lernen und neue Dateninstanzen zu erzeugen. Diese Systeme/Modelle können bestimmte Sachen super, aber den Rest gar nicht oder nur schlecht.

Was ist der Unterschied zwischen AI und AGI?

Konversationelle KI ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und auf sie zu reagieren. Sie ähnelt der generativen KI bei der Texterzeugung, zielt aber in erster Linie darauf ab, interaktive Systeme für den Dialog zu schaffen, während sich die generative KI auf die Erzeugung verschiedener Datentypen konzentriert.

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist der heilige Gral der Forhscher und bezieht sich auf hypothetische Systeme, die die menschliche Intelligenz in den meisten Aufgaben übertreffen. Generative KI könnte zwar eine Komponente von AGI sein, konzentriert sich aber auf die Erzeugung neuer Dateninstanzen und nicht auf die umfassenderen Fähigkeiten, die mit AGI verbunden sind.

Hauptmerkmale der generativen KI

Generative KI kann verschiedene Datentypen erzeugen und damit zahlreiche Anwendungen erschließen, wie z. B. die Entwicklung virtueller Assistenten, die menschenähnliche Reaktionen hervorrufen, die Entwicklung von Spielen mit dynamischen Inhalten und die Erzeugung synthetischer Daten für das Training anderer KI-Modelle, insbesondere in Szenarien, in denen die Sammlung realer Daten schwierig ist. ChatGPT von OpenAI basiert Large Language Models (LLM), die Teil der generativen KI ist. Auch die Konkurrenten von Google, Microsoft bauen darauf auf. Damit können über Prompts, was Eingabe eines Nutzers sind, komplett neue Inhalte wie realistishce Videos, neue Texte und Bilder, generiert werden. Jeder Generatiosnvorgang leifert dabei andere Ergebnisse.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI basiert auf den Prinzipien des maschinellen Lernens und kann nicht nur aus Daten lernen, sondern auch neue Dateninstanzen erzeugen, die die Eigenschaften der Eingabedaten nachahmen. Der Prozess umfasst folgende Schritte:

• Datensammlung: Sammeln eines großen Datensatzes mit Inhaltsbeispielen.
• Modelltraining**: Mithilfe von neuronalen Netzen wird das Modell auf das Erkennen von Mustern in den Daten trainiert.
• Generierung: Das trainierte Modell kann dann neue Inhalte generieren, indem es das Gelernte zusammenfasst.
• Verfeinerung: Erstellte Inhalte können verfeinert oder bearbeitet werden, um die Qualität zu verbessern oder bestimmte Anforderungen zu erfüllen.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der die Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmt, ist entscheidend für generative KI. Es nutzt komplexe Architekturen, die als künstliche neuronale Netze bekannt sind, um Daten zu verarbeiten und Muster zu erstellen.

Arten von generativer KI

Es gibt verschiedene generative KI-Modelle, von denen jedes über einzigartige Merkmale verfügt, die sich für unterschiedliche Anwendungen eignen:

• Transformator-basierte Modelle: Modelle wie GPT-3 zeichnen sich durch eine Architektur aus, die den gesamten Kontext des Eingabetextes berücksichtigt und einen äußerst kohärenten und kontextgerechten Text erzeugt.
• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bestehen aus einem Generator und einem Diskriminator und zeichnen sich dadurch aus, dass sie realistische Dateninstanzen erzeugen, indem sie den Generator so trainieren, dass er Daten produziert, die für den Diskriminator nicht von realen Daten zu unterscheiden sind.
• Variationale Autoencoder (VAEs): VAEs nutzen statistische Schlussfolgerungsprinzipien, um Eingabedaten in eine komprimierte Darstellung zu kodieren und neue Daten zu erzeugen, indem sie Zufälligkeiten einführen, um unterschiedliche, aber ähnliche Dateninstanzen zu erzeugen.

Wo wird generative AI verwendet?

Die Fähigkeit der generativen KI, neue Dateninstanzen zu erzeugen, ebnet den Weg für vielfältige und faszinierende Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

• Kunst und Unterhaltung: Generierung einzigartiger Kunstwerke, Komposition von Musik und Schreiben von Drehbüchern.
• Technologie und Kommunikation: Erzeugen von menschenähnlichen Textantworten für überzeugendere Chatbots und virtuelle Assistenten.
• Design und Architektur: Grafikdesigner/innen und Architekt/innen bei der schnellen Entwicklung unverwechselbarer Designs und effizienter Layouts unterstützen.
• Wissenschaft und Medizin: Beschleunigung der Medikamentenentwicklung und Erstellung synthetischer medizinischer Bilder für das KI-Training.
• E-Commerce: Hyperrealistische 3D-Modelle für die Werbung erstellen und personalisierte Marketinginhalte generieren.
• Implementierung von generativer KI: Herausforderungen und Chancen

Während generative KI spannende Möglichkeiten bietet, ist ihre Umsetzung mit technischen und ethischen Herausforderungen verbunden, z. B. Datenanforderungen, Trainingskomplexität, Output-Kontrolle, ethische Bedenken und rechtliche Hürden. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen gemeinsamen Ansatz von Technologen, politischen Entscheidungsträgern und der Gesellschaft, um einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu fördern und Risiken zu minimieren.

Generative KI, einst ein Konzept aus der Science-Fiction, ist heute Realität und verändert die traditionellen KI-Fähigkeiten und ermöglicht noch nie dagewesene Anwendungen. Für Unternehmen stellt sie eine neue Möglichkeit dar, kreative Aufgaben zu automatisieren, die Interaktion mit Kunden zu verbessern und die Effizienz in allen Branchen zu steigern. Während wir ihr Potenzial weiter erforschen, verspricht die generative KI, die Landschaft der Technologie und Innovation neu zu gestalten und die menschliche Kreativität und Produktivität wie nie zuvor zu fördern.