Was ist Generative KI?

Generative KI hat in letzter Zeit viel Aufsehen erregt. Der Begriff wird verwendet, um auf jedes Art von künstlicher Intelligenz-System hinzuweisen, 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 KI in den letzten zehn Jahren. 

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

Die Hysterie 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. 

Generative KI-Techniken 

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

Generative KI erreicht diesen Prozess durch verschiedene Techniken: 

• Generative adversarial Netze (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen. Es gibt ein Generator- und ein Diskriminator-Netzwerk, die gegeneinander ausgetragen werden, um ein Gleichgewicht zwischen den beiden herzustellen. Das Generator-Netzwerk generiert neue Daten oder Inhalte, die dem Quelldaten ähneln. Das Diskriminator-Netzwerk unterscheidet zwischen den Quell- und den generierten Daten, um zu erkennen, was dem Original näher kommt. 
• Transformer: Transformer-Modelle umfassen große Namen wie GPT-3 und imitieren kognitive Aufmerksamkeit und können die Bedeutung der Teile der Eingabedaten messen. Transformer werden trainiert, um Sprache oder Bilder zu verstehen. Sie können auch Klassifizierungsaufgaben erlernen und Texte oder Bilder aus großen Datenmengen generieren. 
• Variationale Autoencoder: Mit variationalen Autoencodern codiert 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 dimensionslose Darstellung speichern. 

Generative KI-Anwendungen

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

Hier sind einige der wichtigsten Anwendungen von generativer KI: 

• Gesundheitswesen: Generative adversarial Netze revolutionieren die Gesundheitsindustrie. Sie können gelehrt werden, gefälschte Beispiele von unterrepräsentierten Daten zu produzieren, die dann verwendet werden können, um das Modell zu trainieren und zu entwickeln. GANs werden auch für die Datenidentifizierung, die Verbesserung der Datensicherheit und -privatsphäre verwendet. Sie lösen das große Problem des Umkehrprozesses, der wertvolle Patientendaten gefährden kann. 
• Musik: Generative KI wird auch in der Musik verwendet, 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 von generativer KI in der Musik ist ihre Fähigkeit, neue Genres zu erstellen. 
• Bewegtbild: Die Anwendungen von generativer KI in der Filmindustrie wachsen stetig. Sie ermöglichen es Fachleuten, ein Bild zu jedem Zeitpunkt aufzunehmen, unabhängig von den Licht- oder Wetterbedingungen, da das Foto nachträglich umgewandelt werden kann. Generative KI kann auch Gesichtssynthese und Stimmenklonung verwenden, um es Schauspielern zu ermöglichen, ihre Bilder und Videos mit unterschiedlichen Altersgruppen zu verwenden. 
• Medien: Generative KI wird in der gesamten Medienindustrie verwendet. Zum Beispiel kann sie Inhalte durch Superauflösung hochskalieren. Maschinelles Lernen kann niedrigauflösende Inhalte in hochauflösende umwandeln. 
• Robotik: Generative Modellierung hilft maschinellem Lernen, weniger voreingenommen zu sein und abstrakte Konzepte in Simulation und realer Welt zu verstehen. 

Herausforderungen von Generative KI

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

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

Eine weitere Herausforderung von generativer KI sind unerwartete Ergebnisse, wobei Modelle wie GANs schwer zu kontrollieren sind. Wenn dies der Fall ist, können die Modelle instabil sein und unerwartete Ergebnisse liefern. 

Beispiele von Generative KI-Unternehmen

Es gibt viele Unternehmen, die generative KI-Modelle für eine Vielzahl von Anwendungen nutzen: 

• Synthesia: Eines der bekanntesten generativen KI-Unternehmen ist Synthesia, das ein früher Pionier der Video-Synthese-Technologie war. Das im Vereinigten Königreich ansässige Unternehmen wurde 2017 gegründet und implementiert neue synthetische Medientechnologie für die visuelle Inhaltserschaffung sowie zur Reduzierung der Kosten, Fähigkeiten und Sprachbarrieren, die erforderlich sind, um die Technologie zu nutzen. 
• Mostly AI: Mostly AI entwickelte den Synthetic Data Engine, der die Simulation realistischer und repräsentativer synthetischer Daten im großen Maßstab ermöglicht. Es kann automatisch Muster, Struktur und Variation aus vorhandenen Daten lernen. 
• Synthesis AI: Synthesis AI kombiniert neue generative KI-Modelle und sich entwickelnde CGI-Technologien. Laut dem Unternehmen ermöglicht ihre proprietäre Pipeline die Erstellung großer Mengen an Daten für die Ausbildung komplexer Computer-Vision-Modelle. 
• Synthetaic: Ein führendes synthetisches Datenunternehmen, Synthetaic wächst hochwertige Daten für KI. Das Unternehmen RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatisiert die Analyse großer, unstrukturierter Datensätze, damit Sie KI-Modelle schneller als mit herkömmlichen Ansätzen trainieren und bereitstellen können. 
• Aqemia: Ein silico-Arzneimittelentdeckungsunternehmen, Aqemia verlässt sich auf einzigartige quanteninspirierte Algorithmen, um Affinität vorherzusagen, kombiniert mit KI. Diese Technik hilft dabei, innovative Moleküle mit besseren Erfolgschancen schnell zu entdecken. 
• AiMi: Eines der führenden generativen KI-Unternehmen 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 kontinuierlichen Klängen und Bildern untertauchen lassen.

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