Generative Künstliche Intelligenz

Was ist generative künstliche Intelligenz?

Generative künstliche Intelligenz bezieht sich auf eine Teilmenge von KI-Technologien, die auf der Grundlage des Lernens aus einem Datensatz neue Inhalte generieren können, die von Text und Bildern bis hin zu Musik und Code reichen. Im Gegensatz zu diskriminierenden Modellen, die Eingabedaten in Kategorien klassifizieren, können generative Modelle neue Dateninstanzen erstellen, die dem ursprünglichen Datensatz ähneln. Dies wird durch komplexe Algorithmen erreicht, die die zugrunde liegende Verteilung der Daten erfassen, auf denen sie trainiert werden. Generative KI basiert auf dem Prinzip, die Muster, Strukturen und Merkmale der Eingabedaten zu verstehen und zu replizieren, wodurch neuartige Ergebnisse erzeugt werden können, die einen Anschein von Authentizität und Kohärenz bewahren. Diese Modelle stellten einen bedeutenden Durchbruch in der KI dar, da sie die Rolle von Maschinen von passiven Datenanalysatoren zu aktiven Erstellern verlagern, die zu Innovation und Design fähig sind.

Die Entwicklung generativer KI wurde durch Fortschritte bei neuronalen Netzen vorangetrieben, insbesondere durch Deep-Learning-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs). Diese Technologien haben es Maschinen ermöglicht, ein Maß an Kreativität zu erreichen, das bisher als einzigartig für Menschen galt. Die Auswirkungen der generativen KI sind weitreichend und vielfältig und wirken sich auf Branchen von der Unterhaltung bis zur Softwareentwicklung aus. Da diese Modelle immer ausgefeilter werden, werfen sie wichtige Fragen zur Natur der Kreativität, zum Wert von maschinengenerierten gegenüber von Menschen generierten Inhalten und zu den ethischen Überlegungen zu KI-generiertem Material auf. Das Potenzial generativer KI zur Demokratisierung der Inhaltserstellung, zur Personalisierung von Benutzererlebnissen und zur Beschleunigung von Innovationen ist immens, erfordert jedoch auch eine sorgfältige Abwägung ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft.

 

Beispiele für generative künstliche Intelligenz

Deepfakes: Mithilfe von GANs kann die Deepfake-Technologie äußerst realistische Bilder und Videos erzeugen, indem sie das Gesicht einer Person auf den Körper einer anderen überlagert, was oft in Promi-Videos oder zur Erstellung synthetischer Medien verwendet wird.

KI-Kunstgeneratoren: Tools wie DeepArt und Googles DeepDream erzeugen künstlerische Bilder, indem sie die Stilmerkmale eines Bildes auf den Inhalt eines anderen anwenden und so neue Kunstwerke schaffen.

KI-Musikgenerierung: KI-Systeme wie die Jukebox von OpenAI können Musik in verschiedenen Stilen komponieren und so Originalsongs produzieren, die den Stil bestehender Künstler oder Genres nachahmen.

Textgenerierung: GPT-3 und ähnliche Modelle von OpenAI können zusammenhängende und kontextrelevante Texte schreiben, die von Gedichten bis hin zu Nachrichtenartikeln reichen, indem sie nachfolgende Wörter in einer Sequenz vorhersagen.

Entdeckung von Arzneimitteln: Generative Modelle können neue molekulare Strukturen für potenzielle Medikamente vorschlagen, indem sie aus riesigen Datenbanken bekannter chemischer Verbindungen und ihrer Eigenschaften lernen.

Video-Spiele: KI kann Levels, Charaktere und sogar ganze Spielwelten generieren und so personalisierte und sich ständig verändernde Spielerlebnisse bieten.

KI-Sprachgeneratoren: Mit der synthetischen Sprachtechnologie können realistische Voice-Overs und Sprache erzeugt werden, die wie bestimmte Personen klingen, was bei persönlichen Assistenten und Synchronisation nützlich ist.

KI-Modedesign: KI kann neue Designs für Kleidung generieren, indem sie aus aktuellen Modetrends lernt, Designern Inspiration gibt und den Designprozess beschleunigt.

KI-Architekturdesign: Generative Modelle unterstützen Architekten, indem sie Gebäudelayouts und -strukturen vorschlagen, die auf Designbeschränkungen und historischen Architekturstilen basieren.

Personalisierung von Inhalten: Streaming-Dienste nutzen generative KI, um personalisierte Trailer und Content-Snippets zu erstellen, die auf individuelle Benutzerpräferenzen zugeschnitten sind.

KI-Codegenerierung: KI-gestützte Tools können mit einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache funktionalen Programmiercode schreiben und so Entwickler bei der Softwareerstellung unterstützen.