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Was ist generative KI?

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Generative KI hat in letzter Zeit viel Aufsehen erregt. Der Begriff bezieht sich auf jede Art von künstlichem Intelligenzsystem, das auf unbeaufsichtigten oder halbüberwachten Lernalgorithmen basiert, um neue digitale Bilder, Videos, Audiodateien und Texte zu erstellen. Laut MIT ist generative KI einer der vielversprechendsten Fortschritte auf dem Gebiet der KI im letzten Jahrzehnt. 

Durch generative KI können Computer grundlegende Eingabemuster erlernen und so ähnliche Inhalte ausgeben. Diese Systeme basieren auf generativen gegnerischen Netzwerken (GANs), Variations-Autoencodern und Transformatoren. 

Der Hype um generative KI nimmt stetig zu und Gartner nimmt sie in seine „Aufkommende Technologien und Trends beeinflussen den Radar für 2022" Bericht. Nach Angaben des Unternehmens handelt es sich um eine der wirkungsvollsten und sich am schnellsten entwickelnden Technologien auf dem Markt. 

Zu den wichtigsten Vorhersagen aus diesem Gartner-Bericht gehören: 

  • Bis 2025 werden 50 Prozent der Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsinitiativen generative KI nutzen.
  • Bis 2025 wird generative KI 10 Prozent aller Daten produzieren. 
  • Bis 2027 werden 30 Prozent der Hersteller generative KI nutzen, um die Effektivität ihrer Produktentwicklung zu steigern. 

Generative KI-Techniken 

Generative KI kann neue Inhalte erstellen, indem sie vorhandene Texte, Audiodateien oder Bilder nutzt. Es ermöglicht Computern, das zugrunde liegende Muster im Zusammenhang mit der Eingabe zu erkennen und so ähnliche Inhalte zu erzeugen. 

Generative KI erreicht diesen Prozess durch verschiedene Techniken: 

  • Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen. Es gibt ein Generator- und ein Diskriminatornetzwerk, die gegeneinander antreten, um ein Gleichgewicht zwischen beiden herzustellen. Das Generatornetzwerk generiert neue Daten oder Inhalte, die den Quelldaten ähneln. Das Diskriminatornetzwerk unterscheidet zwischen der Quelle und den generierten Daten, um zu erkennen, was dem Original näher kommt. 
  • Transformatoren: Zu den Transformer-Modellen gehören große Namen wie GPT-3. Sie imitieren kognitive Aufmerksamkeit und können die Bedeutung der Eingabedatenteile messen. Transformatoren werden darauf trainiert, die Sprache oder das Bild zu verstehen. Sie können auch Klassifizierungsaufgaben erlernen und aus großen Datensätzen Texte oder Bilder generieren. 
  • Variations-Auto-Encoder: Bei Variations-Auto-Encodern kodiert der Encoder die Eingabe in komprimierten Code, während der Decoder die ursprünglichen Informationen aus dem Code reproduziert. Bei korrektem Training kann die komprimierte Darstellung die Eingabedatenverteilung als kleinerdimensionale Darstellung speichern. 

Generative KI-Anwendungen

Es gibt ein breites Anwendungsspektrum für generative KI in vielen Bereichen wie Marketing, Bildung, Gesundheitswesen und Unterhaltung. 

Hier sind einige der Top-Anwendungen generativer KI: 

  • Gesundheitswesen: Generative gegnerische Netzwerke revolutionieren die Gesundheitsbranche. Man kann ihnen beibringen, gefälschte Beispiele für unterrepräsentierte Daten zu erstellen, die dann zum Trainieren und Entwickeln des Modells verwendet werden können. GANs werden auch zur Datenidentifizierung verwendet, um den Datenschutz und die Sicherheit zu verbessern. Sie gehen das Hauptproblem eines Umkehrprozesses an, der wertvolle Patientendaten gefährden kann. 
  • Musik: Generative KI wird auch in der Musik eingesetzt, indem neuronale Netze geschaffen werden, die das menschliche Gehirn nachahmen können. Beispielsweise hat die Magenta-Software von Google den ersten KI-Song überhaupt erstellt. Einer der größten Vorteile der generativen KI in der Musik ist ihre Fähigkeit, neue Genres zu schaffen. 
  • Film: Die Anwendungen generativer KI in der Filmindustrie nehmen weiter zu. Damit können Profis unabhängig von den Licht- oder Wetterbedingungen jederzeit ein Bild aufnehmen, da das Foto anschließend konvertiert werden kann. Generative KI kann auch Gesichtssynthese und Stimmenklonen nutzen, um die Verwendung von Bildern und Videos von Schauspielern unterschiedlichen Alters zu ermöglichen. 
  • Medien: Generative KI wird in der gesamten Medienbranche eingesetzt. Beispielsweise können Inhalte durch Superauflösung hochskaliert werden. Techniken des maschinellen Lernens können minderwertige Inhalte in qualitativ hochwertige umwandeln. 
  • Robotik: Die generative Modellierung trägt dazu bei, dass Modelle für verstärktes maschinelles Lernen weniger Verzerrungen aufweisen und abstrakte Konzepte in der Simulation und der realen Welt verstehen können. 

Herausforderungen der generativen KI

Bei all ihren Vorteilen und Anwendungsmöglichkeiten birgt generative KI auch einige Herausforderungen. Einerseits kann es von böswilligen Akteuren genutzt werden, um böswillige Aktivitäten durchzuführen, beispielsweise um Menschen zu betrügen oder Spam-Nachrichten zu erstellen. 

Generative KI-Algorithmen benötigen viele Trainingsdaten, um Aufgaben erfolgreich auszuführen. Gleichzeitig können GANs keine völlig neuen Bilder oder Texte ausgeben, sie müssen Daten nehmen und diese kombinieren, um eine neue Ausgabe zu erstellen. 

Eine weitere Herausforderung der generativen KI sind unerwartete Ergebnisse, wobei einige Modelle wie GANs schwer zu kontrollieren sind. In diesem Fall können die Modelle instabil sein und ein unerwartetes Ergebnis erzeugen. 

Beispiele für generative KI-Unternehmen

Es gibt viele Unternehmen, die sich mit generativer KI für die unterschiedlichsten Anwendungen beschäftigen: 

  • Synthesia: Eines der bekanntesten generativen KI-Unternehmen ist Synthesia, ein früher Pionier der Videosynthesetechnologie. Das in Großbritannien ansässige Unternehmen wurde 2017 gegründet und implementiert neue synthetische Medientechnologie für die Erstellung visueller Inhalte sowie zur Reduzierung der Kosten, Fähigkeiten und Sprachbarrieren, die für die Nutzung der Technologie erforderlich sind. 
  • Hauptsächlich KI: Mostly AI hat die Synthetic Data Engine entwickelt, die die Simulation realistischer und repräsentativer synthetischer Daten im großen Maßstab ermöglicht. Es kann automatisch Muster, Strukturen und Variationen aus vorhandenen Daten lernen. 
  • Synthese-KI: Synthesis AI kombiniert neuartige generative KI-Modelle und sich weiterentwickelnde CGI-Technologien. Nach Angaben des Unternehmens ermöglicht die proprietäre Pipeline die Generierung riesiger Datenmengen für das Training anspruchsvoller Computer-Vision-Modelle. 
  • Synthetisch: Synthetaic, ein führendes Unternehmen für synthetische Daten, baut hochwertige Daten für KI auf. RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) des Unternehmens automatisiert die Analyse großer, unstrukturierter Datensätze, sodass Sie KI-Modelle schneller trainieren und bereitstellen können als herkömmliche Ansätze. 
  • Akämie: Aqemia, ein auf Silico-Medikamentenforschung spezialisiertes Unternehmen, setzt auf einzigartige quanteninspirierte Algorithmen, um Affinität in Kombination mit KI vorherzusagen. Diese Technik hilft dabei, schneller innovativere Moleküle mit besseren Erfolgsaussichten zu entdecken. 
  • AiMi: Als eines der führenden Unternehmen für generative KI in der Musikbranche liefert AiMi einen dynamischen, endlosen Fluss elektronischer Musik, der in Echtzeit wiederbelebt wird. Mit AiMi können Sie Musiklandschaften erstellen, die Sie in kontinuierlichen Klang und visuelle Effekte eintauchen lassen.

Dies sind nur einige der vielen Unternehmen, die generative KI-Modelle nutzen, um innovative und sich ständig weiterentwickelnde Technologien einzuführen.  

 

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Autor, der sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Publikationen weltweit zusammengearbeitet.