Was ist generative KI?

Wenn Sie sich in letzter Zeit mit technischen Nachrichten befasst haben, haben Sie sicherlich schon von generativer KI gehört. Dabei handelt es sich um eine Klasse von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), die darauf ausgelegt sind, neue Inhalte wie Bilder, Texte, Musik oder eine andere Form von Daten zu erzeugen. Diese Art der KI unterscheidet sich von anderen, die für bestimmte Aufgaben wie die Erkennung von Objekten in einem Bild oder die Übersetzung von Sprache entwickelt wurden. Generative KI-Modelle sind so konzipiert, dass sie neue Daten erzeugen, die den Trainingsdaten ähnlich sind.

Der Markt für generative KI explodiert, mit Berichte wonach die Größe und der Anteil des Weltmarkts bis 2032 voraussichtlich einen Umsatz von $200,73 Mrd. USD erzielen werden. Ihr Wert wird für 2022 auf $10,63 Mrd. USD geschätzt, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 34,2% von 2023 bis 2032.

Angesichts dieses neuen Umfelds der generativen KI und ihres Potenzials, Industrie und Gesellschaft zu verändern, ist es wichtig, die Technologie zu verstehen.

Wie funktioniert die generative KI?

Generative KI-Algorithmen stützen sich auf neuronale Netze, um neue Daten zu erzeugen, die den dem Modell zur Verfügung gestellten Trainingsdaten ähnlich sind. Diese neuronalen Netze, die das Verhalten des menschlichen Gehirns simulieren sollen, bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten, wobei jeder Knoten eine einfache Berechnung mit den Daten durchführt.

Eines der wichtigsten Dinge, die Sie über generative KI wissen sollten, ist, dass sie normalerweise aus zwei Hauptkomponenten besteht:

1. Generator: Der Generator ist für die Erstellung neuer Daten zuständig.
2. Diskriminierungsmerkmal: Der Diskriminator ist für die Feststellung verantwortlich, ob es sich um echte oder generierte Daten handelt.

Dabei versucht der Generator, Daten zu erzeugen, die von echten Daten nicht zu unterscheiden sind, und der Diskriminator versucht, die Daten entweder als echt oder als erzeugt zu klassifizieren.

Mit Hilfe dieses Trainingsprozesses wird ein Generator erstellt, der Daten erzeugen kann, die den realen Daten sehr ähnlich sind. Nach erfolgreichem Training des Generators kann dieser verwendet werden, um neue Daten zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähnlich sind, aber einen gewissen Grad an Variation oder Neuartigkeit aufweisen.

Anwendungen der generativen KI

Generative KI hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, indem sie es uns ermöglicht, neue Inhalte zu erstellen, die den vorhandenen Daten ähneln, aber ein gewisses Maß an Variation aufweisen. Diese Technologie hat zahlreiche Anwendungen in so unterschiedlichen Bereichen wie Unterhaltung, Gesundheitswesen und Finanzen.

Zu den vielversprechendsten Anwendungen der generativen KI gehören die Bild- und Videosynthese, die Musikkomposition und die Texterstellung, um nur einige zu nennen.

Bild- und Videosynthese

Eine der spannendsten und sich am schnellsten entwickelnden Anwendungen der generativen KI ist die Bild- und Videosynthese. Sie kann von Branchen wie der Film- und Unterhaltungsindustrie zur Erzeugung von Spezialeffekten oder in der Modebranche zur Entwicklung neuer Designs eingesetzt werden.

Einer der beliebtesten Algorithmen für die Bild- und Videosynthese ist das Generative Adversarial Network (GAN), das aus dem bereits erwähnten Generator- und Diskriminatornetzwerk besteht.

GANs wurden eingesetzt, um realistische Bilder von menschlichen Gesichtern bis hin zu Tieren und Landschaften zu erzeugen. Sie können auch zur Erstellung von Videos verwendet werden, indem sie eine Folge von Einzelbildern erzeugen und diese dann zusammenfügen. Mit GANs erzeugte Bilder und Videos können für eine Vielzahl von Anwendungen in der Werbung, in Videospielen und in der virtuellen und erweiterten Realität genutzt werden. Es ist jedoch auch wichtig, auf die Gefahren von GAN-Algorithmen hinzuweisen. Sie sind zum Beispiel die Technologie hinter "gegnerische KI-Angriffe."

Eine weitere der bemerkenswertesten KI-Technologien auf der Grundlage von GANs ist DALL-E 2Es handelt sich dabei um eine erweiterte Version des ursprünglichen DALL-E-Modells, das von OpenAI entwickelt wurde. Das Generator-Netzwerk kann eine Texteingabe (z. B. eine schriftliche Beschreibung) entgegennehmen und auf der Grundlage dieser Beschreibung ein Bild erzeugen. Sie können ihm zum Beispiel sagen, dass es ein Bild von einer "Katze mit Hut" oder einem "Waschbären im Raumanzug" erstellen soll, und innerhalb von Sekunden haben Sie ein völlig einzigartiges Bild.

Audio und Musik

Generative KI-Algorithmen können auch für die Audio- und Musikkomposition verwendet werden und ermöglichen die Schaffung neuer und einzigartiger Inhalte. Mit dieser Technologie lassen sich neue Melodien, Harmonien, Rhythmen und sogar ganze Musikkompositionen erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln, aber ein gewisses Maß an Variation aufweisen. In der Musikindustrie hat dies viele potenzielle Anwendungen, einschließlich der Erstellung neuer Songs und Remixe.

Beliebte Arten von generativen KI-Algorithmen, die für die Audio- und Musikkomposition verwendet werden, sind das Recurrent Neural Network (RNN), das für die Verarbeitung von Datensequenzen wie Musiknoten konzipiert ist, und der Transformer, der Textsequenzen verarbeiten kann, die musikalische Daten darstellen.

Eines der besten Beispiele für generative KI in diesen Bereichen ist MusikLMEs handelt sich dabei um ein generatives KI-Modell, das speziell für die Musikkomposition entwickelt wurde. Es handelt sich dabei um eine Art Sprachmodell, das auf einem großen Korpus musikalischer Daten trainiert und dann zur Generierung neuer Musikkompositionen verwendet wird.

Da sich die Technologie weiter entwickelt, ist das Potenzial für generative KI im Audio- und Musikbereich enorm, und wir können davon ausgehen, dass in Zukunft viele neue und innovative Anwendungen entstehen werden.

Textgenerierung

Generative KI kann zur Erstellung neuer Texte verwendet werden, was sich als eine der nützlichsten Anwendungen erweist. Dies hat viele potenzielle Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen. In der Kundendienstbranche kann sie beispielsweise verwendet werden, um automatische Antworten auf Kundenanfragen zu generieren. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz des Kundendienstes zu verbessern, indem schnelle und präzise Antworten auf häufige Anfragen gegeben werden.

Eine weitere vielversprechende Anwendung der generativen KI bei der Texterstellung ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). NLP ist ein Teilbereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Mit generativen KI-Modellen lassen sich Chatbots und virtuelle Assistenten entwickeln, die mit Menschen auf natürlichere und menschenähnliche Weise kommunizieren können.

Das bisher beste Modell zur Texterstellung ist ChatGPTDabei handelt es sich um ein großes, von OpenAI entwickeltes Sprachmodell, das Deep Learning nutzt, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Es gehört zur GPT-Familie (Generative Pre-Trained Transformer) von Sprachmodellen und wurde entwickelt, um Gespräche mit Menschen zu führen und eine breite Palette von Fragen zu einer Vielzahl von Themen zu beantworten. Das Modell generiert diese Antworten auf der Grundlage von Eingaben in natürlicher Sprache, die in Form von Textaufforderungen erfolgen.

Revolutionierung von Industrie und Gesellschaft

Generative KI hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, indem sie uns ermöglicht, neue Inhalte zu erstellen, die bestehenden Daten ähneln. Der globale Markt für generative KI wächst in einem noch nie dagewesenen Tempo und bietet ein breites Spektrum an potenziellen Anwendungen in so unterschiedlichen Bereichen wie Unterhaltung, Gesundheitswesen und Finanzen.

Bild- und Videosynthese, Musikkomposition und Texterstellung sind nur einige Beispiele für die vielen möglichen Anwendungen generativer KI.

In jedem dieser Bereiche hat generative KI das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen und konsumieren, zu verändern, indem sie uns ermöglicht, neue und einzigartige Inhalte zu generieren, die auf unsere spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.

Da sich die Technologie weiter entwickelt, können wir davon ausgehen, dass es in Zukunft viele neue und innovative Anwendungen der generativen KI geben wird. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass mit großer Macht auch große Verantwortung einhergeht, und wir müssen wachsam sein, um sicherzustellen, dass diese Technologien zum Guten und nicht zum Schlechten eingesetzt werden. Indem wir gemeinsam ethische Richtlinien für den Einsatz generativer KI entwickeln und umsetzen, können wir sicherstellen, dass diese Technologie einen positiven Einfluss auf die Welt hat und der gesamten Menschheit zugute kommt.