Was ist Generative KI?

Generative KI hat in letzter Zeit viel Aufsehen erregt. Der Begriff wird verwendet, um jedes Art von künstlicher Intelligenz-System zu beschreiben, das auf unsupervised oder semi-supervised Lernalgorithmen angewiesen ist, um neue digitale Bilder, Videos, Audio- und Textdateien zu erstellen. Laut MIT ist generative KI einer der vielversprechendsten Fortschritte im Bereich der KI in den letzten zehn Jahren.

Durch Generative KI können Computer grundlegende Muster relevant für die Eingabe lernen, was es ihnen ermöglicht, ähnliche Inhalte auszugeben. Diese Systeme basieren auf generativen adversarialen Netzen (GANs), variationalen Autoencodern und Transformern.

Die Aufregung um generative KI wächst stetig, mit Gartner, das sie in seinem Bericht “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022” aufgenommen hat. Laut dem Unternehmen ist es eine der einflussreichsten und am schnellsten entwickelnden Technologien auf dem Markt.

Einige der wichtigsten Vorhersagen aus diesem Gartner-Bericht sind:

• Bis 2025 wird generative KI von 50 Prozent der Initiativen für Arzneimittelentdeckung und -entwicklung verwendet.
• Bis 2025 wird generative KI 10 Prozent aller Daten produzieren. 
• Bis 2027 werden 30 Prozent der Hersteller generative KI verwenden, um die Effektivität ihrer Produktentwicklung zu verbessern.

Techniken der Generativen KI

Generative KI kann neue Inhalte erstellen, indem sie vorhandene Texte, Audio-Dateien oder Bilder nutzt. Sie ermöglicht es Computern, das zugrunde liegende Muster in Bezug auf die Eingabe zu erkennen, um ähnliche Inhalte zu produzieren.

Generative KI erreicht dies durch verschiedene Techniken:

• Generative adversarial Netze (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen. Es gibt ein Generator- und ein Diskriminator-Netz, die gegeneinander ausgetragen werden, um ein Gleichgewicht zwischen den beiden herzustellen. Das Generator-Netz erzeugt neue Daten oder Inhalte, die den Quelldaten ähneln. Das Diskriminator-Netz unterscheidet zwischen den Quell- und den erzeugten Daten, um zu erkennen, was dem Original näher kommt. 
• Transformer: Transformer-Modelle umfassen bekannte Namen wie GPT-3 und imitieren kognitive Aufmerksamkeit und können die Bedeutung der Teile der Eingabedaten messen. Transformer können die Sprache oder Bilder verstehen und auch Klassifizierungsaufgaben erlernen und Texte oder Bilder aus großen Datenmengen generieren. 
• Variationale Autoencoder: Mit variationalen Autoencodern kodiert der Encoder die Eingabe in einen komprimierten Code, während der Decoder die ursprünglichen Informationen aus dem Code reproduziert. Wenn sie richtig trainiert werden, kann die komprimierte Darstellung die Verteilung der Eingabedaten als kleinere dimensionale Darstellung speichern.

Anwendungen der Generativen KI

Es gibt eine breite Palette von Anwendungen für generative KI, die sich über viele Bereiche wie Marketing, Bildung, Gesundheitswesen und Unterhaltung erstrecken.

Hier sind einige der wichtigsten Anwendungen der generativen KI:

• Gesundheitswesen: Generative adversarial Netze revolutionieren die Gesundheitsbranche. Sie können so programmiert werden, dass sie falsche Beispiele von unterrepräsentierten Daten erzeugen, die dann verwendet werden können, um das Modell zu trainieren und zu entwickeln. GANs werden auch für die Datenidentifizierung, die Verbesserung der Datensicherheit und die Lösung des Problems des Umkehrprozesses verwendet, der wertvolle Patientendaten gefährden kann. 
• Musik: Generative KI wird auch in der Musik eingesetzt, indem neuronale Netze erstellt werden, die das menschliche Gehirn imitieren. Zum Beispiel erstellte Googles Magenta-Software das erste je erstellte AI-Lied. Einer der größten Vorteile der generativen KI in der Musik ist ihre Fähigkeit, neue Genres zu erstellen. 
• Bewegtbild: Die Anwendungen der generativen KI in der Filmindustrie wachsen weiter. Sie ermöglicht es Fachleuten, ein Bild zu jedem Zeitpunkt aufzunehmen, unabhängig von den Licht- oder Wetterbedingungen, da das Bild nachträglich umgewandelt werden kann. Generative KI kann auch Gesichtssynthese und Stimmenklonung verwenden, um die Bilder und Videos von Schauspielern mit verschiedenen Altersgruppen zu verwenden. 
• Medien: Generative KI wird in der gesamten Medienindustrie eingesetzt. Zum Beispiel kann sie Inhalte durch Superauflösung aufwerten. Mit maschinellen Lernalgorithmen können niedrigauflösende Inhalte in hochauflösende umgewandelt werden. 
• Robotik: Generative Modellierung hilft maschinellen Lernalgorithmen, weniger voreingenommen zu sein und abstrakte Konzepte in Simulation und realer Welt zu verstehen.

Herausforderungen der Generativen KI

Trotz all ihrer Vorteile und Anwendungen birgt generative KI auch einige Herausforderungen. Sie kann von böswilligen Akteuren verwendet werden, um schädliche Aktivitäten wie Betrug oder die Erstellung von Spam-Nachrichten durchzuführen.

Generative KI-Algorithmen benötigen große Mengen an Trainingsdaten, um ihre Aufgaben erfolgreich auszuführen. Gleichzeitig können GANs keine völlig neuen Bilder oder Texte ausgeben, sondern müssen Daten kombinieren, um ein neues Ergebnis zu erzeugen.

Eine weitere Herausforderung der generativen KI sind unerwartete Ergebnisse, da einige Modelle wie GANs schwer zu kontrollieren sind. Wenn dies der Fall ist, können die Modelle instabil sein und unerwartete Ergebnisse produzieren.

Beispiele für Unternehmen mit Generativer KI

Es gibt viele Unternehmen, die sich mit generativer KI für eine Vielzahl von Anwendungen befassen:

• Synthesia: Eines der bekanntesten Unternehmen für generative KI ist Synthesia, das ein früher Pionier der Video-Synthese-Technologie war. Das in Großbritannien ansässige Unternehmen wurde 2017 gegründet und setzt neue synthetische Medientechnologie für die Erstellung visueller Inhalte ein, um die Kosten, Fähigkeiten und Sprachbarrieren zu reduzieren, die erforderlich sind, um diese Technologie zu nutzen. 
• Mostly AI: Mostly AI entwickelte den Synthetic Data Engine, der es ermöglicht, realistische und repräsentative synthetische Daten im großen Maßstab zu simulieren. Es kann automatisch Muster, Struktur und Variation aus vorhandenen Daten lernen. 
• Synthesis AI: Synthesis AI kombiniert neue generative KI-Modelle und fortschrittliche CGI-Technologien. Laut dem Unternehmen ermöglicht ihre proprietäre Pipeline die Erzeugung großer Mengen an Daten für die Ausbildung komplexer Computer-Vision-Modelle. 
• Synthetaic: Ein führendes Unternehmen für synthetische Daten, Synthetaic, wächst hochwertige Daten für KI. Das Unternehmen verwendet RAIC (Rapid Automatic Image Categorization), um die Analyse großer, unstrukturierter Datenmengen zu automatisieren, sodass Sie KI-Modelle schneller als mit herkömmlichen Ansätzen trainieren und bereitstellen können. 
• Aqemia: Ein Unternehmen für Arzneimittelentdeckung in Silico, Aqemia, verlässt sich auf einzigartige quanteninspirierte Algorithmen, um die Affinität vorherzusagen, kombiniert mit KI. Diese Technik hilft dabei, innovative Moleküle mit besseren Erfolgschancen schnell zu entdecken. 
• AiMi: Eines der führenden Unternehmen für generative KI in der Musikindustrie, AiMi, liefert einen dynamischen, endlosen Fluss von elektronischer Musik, der in Echtzeit reanimiert. Sie können AiMi verwenden, um Musiklandschaften zu erstellen, die Sie in kontinuierlichem Klang und visuellen Effekten untertauchen lassen.

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