In letzter Zeit hört man immer mehr über KI-Technologie, sie scheint überall zu sein: Chatbot-Assistenten wie Chat GPT, generierte Musik, Videos, Bilder von DALL-E. Während die einen diese Technologie als Bedrohung ansehen und sagen, dass generative AI Fälschungen und Fehlinformationen erzeugt und Arbeitsplätze wegnimmt, sehen andere in ihr einen Zauberstab, der die Arbeit optimieren und beschleunigen und zu einem unverzichtbaren Helfer werden kann. Was hat es damit auf sich? Lohnt es sich, davor Angst zu haben? Lassen Sie es uns gemeinsam herausfinden.
Was ist generative KI?
Es ist also möglich, neue Inhalte auf der Grundlage der Eingabe verschiedener Arten von Daten zu generieren. Mit dieser Art von Modell ist es also möglich, Eingabedaten in Form von Texten, Bildern, Ton, Animationen, 3D-Modellen und anderen Formen von Daten zu erhalten.
Wie funktioniert generative KI?
Bei der generativen KI handelt es sich um einen rein algorithmischen Ansatz, bei dem davon ausgegangen wird, dass Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewonnen werden, um dann völlig neue Daten zu generieren, die die gegebenen Ursprünge widerspiegeln. Verschiedene generative KI-Modelle zielen darauf ab, unterschiedliche, aber realistische Ergebnisse zu erzielen. Einige sind lose inspiriert von adversarialem Lernen, wie die Familie der Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und adversariales Lernen auf der Grundlage des Aufmerksamkeits Mechanismus des latenten Raums oder adversaries Lernen auf der Grundlage des Transformer-Modells. Hier ist die Funktionsweise:
Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks (GAN) sind neuronale Netze, die neue Informationsmuster mit ähnlichen Eigenschaften wie in der realen Welt erzeugen können. GANs bestehen aus zwei Hauptbestandteilen: dem Generator und dem Diskriminator. Kurz gesagt besteht die Aufgabe des Generators darin, gefälschte Daten zu erzeugen - eine Nachbildung der echten Daten; der Diskriminator hingegen unterscheidet die echten Daten von den gefälschten Daten. Sowohl der Generator als auch der Diskriminator werden gleichzeitig trainiert, um ihren Wettbewerb miteinander zu verstärken. Der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator versucht, den Generator zu fangen.
Variations-Auto-Encoder-Modelle (VAEs)
Ein Variations-Autoencoder (VAE) ist ein unüberwachter Lernansatz für das Training eines neuronalen Netzes, um den Prozess der Komprimierung und Dekomprimierung von Informationen zu erlernen. VAEs bestehen aus zwei Typen: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder destilliert aus den Eingabedaten eine niedrigdimensionale Repräsentation, den sogenannten latenten Raum. Der Decoder nimmt diese latente Raumrepräsentation und versucht, die ursprüngliche Eingangsinformation so genau wie möglich zu rekonstruieren. Die beiden Ziele sind die Minimierung des Rekonstruktionsfehlers und die Maximierung der Vielfalt des latenten Raums.
Transducer
Transducer sind eine Art von neuronaler Netzarchitektur, die eine Eingabesequenz in eine Ausgabesequenz umwandelt oder verändert. Transducer erfüllen ihre Aufgabe, indem sie den Kontext lernen und die Beziehungen zwischen den Komponenten der Sequenz verfolgen. Betrachten wir als Beispiel die folgende Eingabesequenz: „Welche Farbe hat der Himmel?“. Das Wandlermodul verwendet eine interne mathematische Darstellung, die die Beziehungen zwischen den Wörtern sowie ihre Relevanz bestimmt. Der Wandler wendet dieses Wissen an, um das Ergebnis zu erzeugen.
In welchen Bereichen wird es eingesetzt?
Die Möglichkeiten der generativen KI scheinen grenzenlos zu sein. Jeder wird etwas Nützliches für sich finden. Schauen wir uns die beliebtesten Methoden zur Anwendung dieser Technologie und die generative KI-Beispiele an.
- Kunst und Unterhaltung.
In der Welt der Kunst und Unterhaltung leistet die künstliche Intelligenz Pionierarbeit bei der Erstellung einzigartiger Kunstwerke, von Gemälden und Zeichnungen bis hin zu Musik, Videos und Spielen. Sie aktualisiert auch bestehende Inhalte, indem sie Schwarz-Weiß-Fotos Farbe hinzufügt, veraltete Bilder restauriert und hochauflösende Bilder aus niedriger aufgelösten zusammenfügt, sowie völlig neue generative KI-Bilder erstellt. - Kommunikation und Übersetzung.
Immer mehr Übersetzungslösungen greifen auf den Einsatz von generativer KI zurück. Ein Beispiel dafür ist der Lingvanex-Übersetzer. Dank dieser Technologie ist die Übersetzung so genau und kohärent, als ob ein Mensch übersetzen würde. Lingvanex bietet auch Sprachübersetzungen in Echtzeit an, die ebenfalls auf den neuesten Technologien basieren. - Bildung und Forschung.
Was bedeutet generative KI für die Bildung? Sie steht für einen unverzichtbaren Assistenten: die Entwicklung aller Arten von Aufgaben für Lehrer: Tests, Prüfungen und alles, was in jedem Bildungssystem unter die Kategorie Aufgaben fällt. Sie ist auch nützlich für das Verständnis komplexer Ideen und die Erstellung von Notizen oder Aufsätzen sowie für die Erstellung von Präsentationen. - Wirtschaft und Marketing.
Helfen Sie Unternehmen und Vermarktern, einen interessanten Slogan, Logos, Produktnamen und eine Show zu erstellen. Es ist auch eine der besten Möglichkeiten, persönliche Empfehlungen, Bewertungen und Feedback an Kunden zu geben. - Gesundheitswesen und Medizin.
Generative KI Tools spielen eine Schlüsselrolle bei der medizinischen Diagnose, der Erstellung von medizinischen Berichten und der Entwicklung von Medikamenten. Sie entwickelt auch lebensechte simulierte Modelle der menschlichen Anatomie, Physiologie und Pathologie für Anwendungen in der Ausbildung und bei Tests.
Mögliche Schwierigkeiten
Auch wenn die generative KI wie eine Art Zauberstab erscheint, der alles kann, gibt es doch einige Einschränkungen zu beachten. Hier sind einige von ihnen:
- Qualität und Quantität der Daten.
In den meisten Fällen besteht nach wie vor der Bedarf an einer beträchtlichen Menge an Daten von guter Qualität, was eine Herausforderung darstellt; andererseits ist die Qualität der verfügbaren Daten oft sehr schlecht oder eher verrauscht, verzerrt und unvollständig. - Ethische und soziale Aspekte.
Zu den ethischen Problemen der generativen KI gehören der Schutz der Privatsphäre, die Sicherheit, die Authentizität, die Rechenschaftspflicht und die Fairness - viele Verstöße in Fällen, in denen ein mächtiger Akteur sie missbrauchen könnte, um irreführende Inhalte oder Deepfakes, Spam oder Propaganda zu produzieren. - Bewertung und Validierung.
Sie ist rein subjektiv, da es keine anerkannten Maßstäbe gibt, an denen die Qualität und Vielfalt der Ergebnisse gemessen werden könnte. Außerdem muss man die menschliche Wahrnehmung und Präferenzen berücksichtigen. Letztendlich kann die generative KI durchaus neue Bereiche der Kreativität und Innovation hervorbringen, aber ihre Herausforderungen müssen durch eine ausgewogene Betrachtung des Potenzials der KI und ihrer Fallstricke angegangen werden.
Fazit
Sollten Sie also Angst vor KI haben und sie nutzen? Jetzt, da Sie wissen, wie sie funktioniert und welches Potenzial sie hat, können Sie die Frage mit einem klaren Nein beantworten. Jeden Tag entscheiden sich mehr und mehr Unternehmen dafür, generative KI in ihrer Arbeit einzusetzen, und sie tun das Richtige, denn diese Technologie kann Menschen von monotoner Arbeit befreien und ihnen die Möglichkeit geben, produktiver zu arbeiten, und sie hilft auch, die Qualität und Geschwindigkeit aller Arbeitsprozesse zu verbessern. Wenn auch Sie bei der Wahl Ihrer Software von den Vorteilen der neuesten Technologie profitieren wollen, sollten Sie sich an denjenigen orientieren, die diese Technologie bereits eingeführt haben.
