Generative KI hat in letzter Zeit viel Aufsehen erregt. Der Begriff wird verwendet, um sich auf jede Art von künstlichen Intelligenzsystemen zu beziehen, die auf unüberwachten oder halbüberwachten Lernalgorithmen beruhen, um neue digitale Bilder, Videos, Audio und Text zu erstellen. Laut MIT ist die generative KI einer der vielversprechendsten Fortschritte im Bereich der KI in den letzten zehn Jahren.
Durch generative KI können Computer grundlegende Muster lernen, die für die Eingabe relevant sind, wodurch sie ähnliche Inhalte ausgeben können. Diese Systeme stützen sich auf Generative Adversarial Networks (GANs), Variations-Autoencoder und Transformatoren.
Der Hype um generative KI wächst stetig, und Gartner nimmt sie in seine „Emerging-Technologies-and-Trends-Impact-Radar-for-2022“-Bericht. Nach Angaben des Unternehmens ist es eine der wirkungsvollsten und sich am schnellsten entwickelnden Technologien auf dem Markt.
Einige der wichtigsten Vorhersagen aus diesem Gartner-Bericht:
Bis 2025 wird generative KI von 50 % der Initiativen zur Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln verwendet.
Bis 2025 wird generative KI 10 % aller Daten produzieren. Bis 2027 werden 30 Prozent der Hersteller generative KI einsetzen, um die Effektivität ihrer Produktentwicklung zu verbessern.
Generative KI-Techniken
Generative KI kann neue Inhalte erstellen, indem sie vorhandene Texte, Audiodateien oder Bilder verwendet. Es ermöglicht Computern, das zugrunde liegende Muster im Zusammenhang mit der Eingabe zu erkennen, sodass ähnliche Inhalte erstellt werden können.
Generative KI erreicht diesen Prozess durch verschiedene Techniken:
Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken. Es gibt ein Generator-und ein Diskriminatornetzwerk, die gegeneinander ausgespielt werden, um ein Gleichgewicht zwischen den beiden herzustellen. Das Generatornetzwerk erzeugt neue Daten oder Inhalte, die den Quelldaten ähneln. Das Diskriminatornetzwerk unterscheidet zwischen der Quelle und den generierten Daten, um zu erkennen, was dem Original näher kommt. Transformer: Transformer-Modelle umfassen große Namen wie GPT-3, imitieren die kognitive Aufmerksamkeit und können die Bedeutung der Eingabedatenteile messen. Transformers werden darauf trainiert, die Sprache oder das Bild zu verstehen. Sie können auch Klassifizierungsaufgaben lernen und Texte oder Bilder aus großen Datensätzen generieren. Variations-Auto-Encoder: Bei Variations-Auto-Encodern codiert der Encoder die Eingabe in komprimierten Code, während der Decoder die ursprünglichen Informationen aus dem Code reproduziert. Bei korrektem Training kann die komprimierte Darstellung die Eingabedatenverteilung als kleinere dimensionale Darstellung speichern.
Generative KI-Anwendungen
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 gegnerische Netzwerke revolutionieren die Gesundheitsbranche. Sie können lernen, gefälschte Beispiele für unterrepräsentierte Daten zu erstellen, die dann zum Trainieren und Entwickeln des Modells verwendet werden können. GANs werden auch zur Datenidentifizierung verwendet, um den Datenschutz und die Sicherheit zu verbessern. Sie adressieren das Hauptproblem eines Umkehrprozesses, der wertvolle Patientendaten gefährden kann. Musik: Generative KI wird auch in der Musik eingesetzt, indem neuronale Netze geschaffen werden, die das menschliche Gehirn imitieren können. Beispielsweise hat Googles Magenta-Software den allerersten KI-Song erstellt. Einer der größten Vorteile der generativen KI in der Musik ist ihre Fähigkeit, neue Genres zu schaffen. Film: Die Anwendungen der generativen KI in der Filmindustrie nehmen weiter zu. Es ermöglicht Profis, jederzeit unabhängig von den Licht-oder Wetterbedingungen einen Rahmen aufzunehmen, da das Foto nachträglich konvertiert werden kann. Generative KI kann auch Gesichtssynthese und Stimmklonen verwenden, um die Bilder und Videos von Schauspielern für verschiedene Altersgruppen zu verwenden. Medien: Generative KI wird in der gesamten Medienbranche eingesetzt. Zum Beispiel kann es Inhalte durch Superauflösung hochskalieren. Techniken des maschinellen Lernens können Inhalte von geringer Qualität in qualitativ hochwertige umwandeln. Robotik: Generative Modellierung hilft verstärkenden maschinellen Lernmodellen dabei, weniger Verzerrungen aufzuweisen und abstrakte Konzepte in der Simulation und der realen Welt zu verstehen.
Herausforderungen der generativen KI
Mit all ihren Vorteilen und Anwendungen bringt die generative KI auch einige Herausforderungen mit sich. Zum einen kann es von schlechten Akteuren verwendet werden, um böswillige Aktivitäten wie das Betrügen von Menschen oder das Erstellen 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 nehmen und sie zusammenfügen, um eine neue Ausgabe zu erstellen.
Eine weitere Herausforderung der generativen KI sind unerwartete Ergebnisse, wobei einige Modelle wie GANs schwer zu kontrollieren sind. Wenn dies der Fall ist, können die Modelle instabil sein und ein unerwartetes Ergebnis erzeugen.
Beispiele für Unternehmen für generative KI
Es gibt viele Unternehmen, die mit generativer KI für eine Vielzahl von Anwendungen zu tun haben:
Synthesia: Eines der bekanntesten Unternehmen für generative KI ist Synthesia, ein früher Pionier der Videosynthesetechnologie. Das in Großbritannien ansässige Unternehmen wurde 2017 gegründet und implementiert neue synthetische Medientechnologien für die Erstellung visueller Inhalte sowie zur Reduzierung der Kosten, Fähigkeiten und Sprachbarrieren, die für die Nutzung der Technologie erforderlich sind. Mostly AI: Mostly AI hat die Synthetic Data Engine entwickelt, die die Simulation realistischer und repräsentativer synthetischer Daten in großem Maßstab ermöglicht. Es kann automatisch Muster, Strukturen und Variationen aus vorhandenen Daten lernen. Synthesis AI: Synthesis AI kombiniert neuartige generative KI-Modelle und sich entwickelnde CGI-Technologien. Nach Angaben des Unternehmens ermöglicht seine proprietäre Pipeline die Generierung riesiger Datenmengen zum Trainieren anspruchsvoller Computer-Vision-Modelle. Synthetaic: Als führendes Unternehmen für synthetische Daten entwickelt Synthetaic qualitativ hochwertige Daten für KI. Das RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) des Unternehmens automatisiert die Analyse großer, unstrukturierter Datensätze, sodass Sie KI-Modelle schneller als mit herkömmlichen Ansätzen trainieren und einsetzen können. Aqemia: Aqemia, ein Silico-Unternehmen für Arzneimittelforschung, verlässt sich auf einzigartige, von Quanten inspirierte Algorithmen, um die Affinität in Kombination mit KI vorherzusagen. Diese Technik hilft, innovativere Moleküle mit besseren Erfolgschancen schnell zu entdecken. AiMi: Als eines der führenden generativen KI-Unternehmen in der Musikindustrie liefert AiMi einen dynamischen, endlosen Fluss elektronischer Musik, der in Echtzeit wiederbelebt wird. Mit AiMi können Sie Musiklandschaften erstellen, die Sie in kontinuierliche Klänge und Bilder eintauchen lassen.
Dies sind nur einige der vielen Unternehmen, die generative KI-Modelle nutzen, um innovative und sich ständig weiterentwickelnde Technologien einzuführen.