Welche Assoziationen haben Sie, wenn Sie von künstlicher Intelligenz hören? Glauben Sie, dass dieses Konzept aus der Welt der Science-Fiction stammt? Tatsächlich ist diese neueste Technologie viel näher an uns dran, als es scheint. Sie ist bereits zu einem festen Bestandteil des täglichen Lebens geworden.
Haben Sie schon einmal mit einem fortschrittlichen Chatbot wie ChatGPT gearbeitet, der Ihnen auf fast jede Frage eine umfassende Antwort geben kann? Oder haben Sie vielleicht DALL-E oder Midjourney benutzt, um beeindruckende Bilder zu erstellen, von denen Sie noch vor kurzem nur träumen konnten? Dieser Artikel erklärt, wie sich die generative künstliche Intelligenz von einem Traum zu einer der wichtigsten Technologien der modernen Welt entwickelt hat.
Was ist generative künstliche Intelligenz?
Um zu verstehen, was generative künstliche Intelligenz ist, müssen wir uns zunächst überlegen, was künstliche Intelligenz ist. Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die maschinelles Lernen und menschliche Logik nutzt, um menschliche Handlungen und Verhaltensweisen nachzuahmen.
Es gibt zwei Haupttypen von künstlicher Intelligenz: traditionelle und generative. Traditionelle künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Lösung spezifischer Aufgaben auf der Grundlage vorhandener Daten. Die Hauptaufgabe der generativen künstlichen Intelligenz besteht darin, auf der Grundlage vorhandener Daten neue, einzigartige Inhalte zu schaffen.
Bei der generativen KI werden neuronale Netze verschiedener Architekturen verwendet, um eigenständig neue Daten oder Originalinhalte zu erstellen. Diese Modelle sind in der Lage, Texte, Bilder, Videos, Musik usw. zu erzeugen. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was solchen Modellen zugrunde liegt und welche Arten von Modellen es gibt.
Modelle der generativen KI
Zu den wichtigsten Modellen der generativen künstlichen Intelligenz gehören:
1. Generative Adversarial Networks (GAN)
Bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die in einem Wettbewerbsmodus trainiert werden: ein Netz erzeugt neue Inhalte und das zweite Netz bewertet deren Realismus. Dieser Prozess zielt darauf ab, die Qualität der generierten Inhalte kontinuierlich zu verbessern.
2. Variational Autoencoder (VAE)
Dieses Modell ist darauf trainiert, komplexe Daten effizient in kompakte numerische Darstellungen zu kodieren, die dann zur Erstellung neuer Inhalte verwendet werden können.
Nehmen Sie zum Beispiel Naturfotos. VAE kann solche Fotos in einer kleinen Menge von Zahlen “komprimieren” - dies ist die “latente Darstellung” des Bildes. Das Modell kann dann diese “latenten Repräsentationen” verwenden, um neue, ähnliche Bilder zu erzeugen.
3. Rekurrentes neuronales Netz (RNN)
Sie erstellen Inhalte unter Berücksichtigung der vorangegangenen Elemente, unter Beachtung von Logik und Konsistenz. Sie ermöglichen es Ihnen, sinnvolle und kohärente Texte sowie Melodien und andere konsistente Datentypen zu erzeugen.
4. Transformatoren
Sie basieren auf einem Aufmerksamkeitsmechanismus, der die Modellierung langfristiger Abhängigkeiten in Daten ermöglicht. Diese Modelle werden häufig für das Sprachverständnis, die Übersetzung und die Generierung von Textdaten verwendet.
Ein Beispiel dafür ist Lingvanex, ein maschineller Übersetzer auf der Grundlage neuronaler Netze der Transformer-Architektur, der die besten Ergebnisse bei der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielt.
Wie funktioniert die generative KI?
Der Prozess aller generativen Modelle der künstlichen Intelligenz besteht im Allgemeinen aus vier Schritten:
1. Datenerhebung und Vorverarbeitung
Die Analyse großer Datenmengen ist der wichtigste Schritt im Prozess der generativen künstlichen Intelligenz. Dabei werden verschiedene Bilder, Videos, Audio-, Text- und andere Materialien gesammelt und analysiert.
2. Training des Modells
Sobald die Daten erfasst sind, wird das Modell der künstlichen Intelligenz trainiert. Während des Trainingsprozesses lernt das Modell mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning die in den Trainingsdaten vorhandenen Muster und Merkmale.
3. Erstellung von Inhalten
Sobald das Training abgeschlossen ist, ist das Modell vollständig darauf vorbereitet, Inhalte zu erstellen und auf neue Anweisungen zu reagieren. Es verwendet die Muster und Vorlagen, auf denen es trainiert wurde, um neue Inhalte zu erstellen oder Ergebnisse entsprechend den erhaltenen Anweisungen vorherzusagen.
4. Bewertung, Anpassung und Verbesserung
Es ist wichtig, die Qualität der vom Modell generierten Inhalte zu bewerten und die Parameter gegebenenfalls anzupassen. Menschen oder intelligente Maschinen überprüfen die Leistung der generativen künstlichen Intelligenz anhand spezieller Bewertungsmetriken. KI ist in der Lage, aus Fehlern zu lernen und sich zu verbessern, was zu einem besseren Endprodukt führt.
Auswirkungen der generativen KI
Generative künstliche Intelligenz hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Bereiche des menschlichen Lebens:
- Förderung von Forschung und Innovation:
Generative KI hilft Forschern, komplexe Daten zu analysieren, neue Muster zu finden und innovative Konzepte zu entwickeln. In der Pharmazie wird sie zum Beispiel zur Erstellung und Optimierung von Proteinsequenzen eingesetzt, um die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen und die Medizintechnik zu verbessern.
- Verbesserung der Qualität der Kundenbetreuung:
Chatbots und virtuelle Assistenten, die auf generativer KI basieren, sind in der Lage, mit Kunden in natürlich gesprochener Sprache zu interagieren. Sie geben relevante und personalisierte Antworten auf Anfragen und verbessern das Serviceniveau und die Benutzererfahrung.
- Erstellung neuer Inhalte und Produkte:
Generative KI hat großes Potenzial für die Erstellung innovativer, hochwertiger und einzigartiger Inhalte für Marketing, Bildung, Unterhaltung und andere Bereiche. Sie dient als Quelle für kreative Ideen bei der Entwicklung von Logos, Videos, Musik, Kleidung, Möbeln, Spielen und anderen Produkten.
- Verbesserung der maschinellen Übersetzung und Lokalisierung:
Generative KI ist ein Schlüsselelement in Übersetzungsanwendungen, das genaue und natürliche Übersetzungen liefert. Sie ermöglicht die Anpassung von Texten an die sprachlichen und kulturellen Besonderheiten anderer Sprachen und Regionen und verbessert so die Qualität der Lokalisierung von Inhalten.
Insgesamt bieten sich mit der neuesten generativen KI-Technologie neue Möglichkeiten zur Beschleunigung der Forschung, zur Verbesserung der Kundenerfahrung, zur Entwicklung neuer Produkte und origineller Inhalte sowie zur Verbesserung der Qualität der maschinellen Übersetzung.
Als maschineller Übersetzer, der auf neuronalen Netzen basiert, bietet Lingvanex dank der eingebauten generativen KI eine Reihe von Vorteilen. Dies führt zu einer genaueren und natürlicheren Übersetzung mit besserem Kontextverständnis und der Fähigkeit, sich an jedes Fachgebiet anzupassen. Die besonderen Qualitäten von Lingvanex sind seine Vielsprachigkeit (es werden 109 Sprachen weltweit unterstützt) und seine ständige Selbstlernfähigkeit, die dazu beiträgt, die Qualität der Übersetzungen im Laufe der Zeit zu verbessern.
Schlussfolgerung
Künstliche Intelligenz wird zu einem festen Bestandteil unseres Lebens. Früher oder später wird jeder mit ihrem Einfluss konfrontiert, sei es im Alltag oder im Beruf. Vor allem die generative KI hat sowohl positive als auch negative Seiten.
Erstens bietet sie ein großes Potenzial für die Produktion origineller Inhalte und die Förderung der Kreativität. Zweitens wird die Optimierung von Prozessen und deren Geschwindigkeit die Effizienz und Produktivität verbessern. Es stellen sich jedoch auch ethische Fragen, wie z. B. die Originalität und mögliche Voreingenommenheit der Algorithmen. Es ist wichtig, diese Aspekte zu berücksichtigen und generative künstliche Intelligenz verantwortungsbewusst einzusetzen, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen und gleichzeitig mögliche Einschränkungen zu minimieren.
