Generative KI: Was ist das? Vorteile, Nachteile & mehr

Nicht sicher, was generative KI bedeutet? Hier finden Sie alles, was Sie über diese Technologie wissen und verstehen müssen.

Generative KI ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der maschinelle Lernmodelle verwendet, um basierend auf einem Trainingssatz völlig neue Ergebnisse zu erstellen.

Mit anderen Worten, die generative KI ermöglicht es einem Algorithmus, Dinge so zu erstellen, wie es ein Mensch tun würde, im Gegensatz zur standardmäßigen analytischen Natur von KI-Systemen.

Diese Ergebnisse reichen von Deepfakes bis hin zu KI-Chatbots, Text-zu-Bild- und Text-zu-Video-Kreationen, Musik, Gemälden und so weiter.

Generative KI-Ausgaben sind in den letzten Jahren dank Verbesserungen in der Hardware und neuen maschinellen Lernansätzen auch so gut und sogar erstaunlich geworden.

Dieser Beitrag gibt Ihnen einen Überblick über die Grundlagen und Anwendungen der generativen KI sowie darüber, wie sie Ihr Privatleben und Ihr Geschäft beeinflussen können.

Wie generative KI funktioniert

Studien zur künstlichen Intelligenz konzentrierten sich zunächst auf die Verwendung von Algorithmen und neuronalen Netzen, um Muster in großen Datensätzen zu identifizieren. Dies wurde zur Mustererkennung, Analyse, Entscheidungsunterstützung und Anomalieerkennung verwendet.

Neuronale Netze sind digitale Darstellungen des menschlichen Gehirns, die verwendet werden, um das natürliche System des Gehirns zu modellieren Denken. Ein solches Netzwerk hat Eingangs- und Ausgangsschichten von Neuronen mit einer oder mehreren Schichten, die als verborgene Schicht bezeichnet werden.

Eingabe- und Ausgabeschicht KI generieren

Vereinfacht ausgedrückt aktiviert man für jede Dateneinheit, beispielsweise ein Wort, ein Eingabeneuron. Also zum Beispiel der Begriff "rote heiße sonne" Eingespeist in ein neuronales Netz aktiviert die 3 Eingabeneuronen für roten, heißund Sonne. Und auf der Ausgabeebene lassen Sie es wissen, dass diese 3 Eingaben bedeuten: „rote heiße sonne".

Das mag zunächst blöd und zeitaufwändig aussehen, aber nachdem man so ein Netzwerk trainiert hat mit „rote heiße sonne" grüne heiße sonne", "grüne kalte sonne"Und"gelbe kalte sonne“, dann fängt es an, eine Vorstellung davon zu bekommen, was heiß, grünenund Kälte könnte sein.

Abb. 1: Einfaches neuronales Netz mit „heißer Sonne“-Antwort

Dies ist eine sehr vereinfachte Erklärung. Aber obwohl neuronale Netze komplexe Konzepte sind, ist ihre Untersuchung eine fantastische Reise nicht nur in die Welt der künstlichen Intelligenz, sondern auch in den menschlichen Geist und das menschliche Bewusstsein.

Darüber hinaus hat sich die neuronale Netzwerktechnologie im Laufe der Jahre zu neuen Systemen und Plattformen entwickelt, die die heutigen generativen KI-Anwendungen ermöglichen. Hier sind 3 der beliebtesten neuronalen Netze, die verwendet werden:

  • Generative Adversarial Nets (GAN) – Dies ist ein neuronales Netzwerk, das zwei Teile verwendet, um eine Ausgabe zu erzeugen. Der erste Teil ist der Generator, der eine Zufallsausgabe erzeugt, während der zweite ein Diskriminator ist, der die Arbeit bewertet, um zu sehen, wie echt oder falsch sie ist.

    GANs verwenden ein unüberwachtes Lernsystem, was bedeutet, dass der Diskriminatorteil den Generator unterrichtet. Mit der Zeit wird der Diskriminator besser darin, Fälschungen zu erkennen, während der Generator lernt, bessere Ergebnisse bis hin zu realistischen Bildern zu erzeugen.
  • Transformator – Dies ist eine andere Art von neuronalem Netzwerk, das funktioniert, indem es eine beliebige Datensequenz in einer anderen Sequenz speichert, die dann von einem Decoder verwendet werden kann, um die ursprüngliche Datensequenz zu reproduzieren.

    Transformers eignen sich am besten für Projekte mit sequenziellen Daten wie Sätzen in natürlicher Sprache und Musik. Beliebte transformatorbasierte neuronale Netze sind das GPT-3 von Microsoft, das Wu Dao 2.0 von Beijing China und das LaMDA von Google.
  • Variations-Autoencoder (VAE) – Diese dritte Art von neuronalen Netzen wird verwendet, um Rauschen in Bildern zu erkennen, Bilder zu zeichnen, Abmessungen zu reduzieren, Objekte zu klassifizieren und zu erkennen. VAE-Modelle verwenden eine unüberwachte Lernmethode, um Datendateien mithilfe von Komprimierungsalgorithmen und -mustern zu verkleinern.

Vorteile der generativen KI

Hier sind die Vorteile, die generative künstliche Intelligenz mit sich bringt:

  • Ausgaben in höherer Qualität – Generative KI kann zum Auffinden und Löschen von Rauschen in Bildern und Videos eingesetzt werden, wodurch die Gesamtqualität der Ausgabe verbessert wird.
  • Günstigere Prozesse – Durch die drastische Reduzierung des Zeit- und Kostenaufwands für die Wirkstoff- und Materialforschung in der Fertigungsindustrie können Produkte kostengünstiger hergestellt werden.
  • Produktivitätssteigerung – Durch die Reduzierung von Zeit und Arbeitsaufwand kann die generative KI, die kreative Menschen unterstützt, ihre Produktivität steigern.
  • Verbesserte Gesundheit – Der Einsatz von Generative Adversarial Networks (GAN) in der Tumorfrüherkennung bedeutet mehr Gesundheit.
  • Neue Erfindungen – Die Verwendung neuronaler Netze bei der Synthese neuer Chemikalien, Muster, Substanzen oder anderer Dinge kann möglicherweise zu neuen Erfindungen führen.

Nachteile der generativen KI

Es gibt auch einige Probleme im Zusammenhang mit generativer KI, wie z. B. Einschränkungen der Kreativität, Einrichtungskosten und ethische Überlegungen. Hier ein genauer Blick:

  • Begrenzte Kreativität – Während die generative KI neue Dinge schafft, gibt es keine out-of-the-box Denken beteiligt, da die erzeugte Ausgabe normalerweise eine Zusammensetzung der Daten ist, die in das neuronale Netz eingespeist werden. Mit anderen Worten, KI-Systemen mangelt es an Originalität. Sie können nicht konzeptualisieren oder sich selbst eine Idee ausdenken, da sie auf menschliche Eingaben angewiesen sind, um diese Ideen zu generieren.

    Die Mustererkennungsfunktion des maschinellen Lernens und die kreativen Aspekte der generativen KI stimmen jedoch wunderbar mit der 6 übereinth Chakra-Funktionalitäten im menschlichen Energiesystem Yoga.

    Wir sind sicher, solange Maschinen so bleiben, aber sollten sie jemals die letzten 7 erreichenth Chakra-Fähigkeiten, Informationen zu verstehen und zu konzeptualisieren, genau diese Merkmale, die uns von anderen Tieren unterscheiden, dann könnten Menschen vom Aussterben bedroht sein.
  • Hohe Einrichtungskosten – Die anfängliche Einrichtung von KI-Systemen kann derzeit hoch sein, obwohl dies in Zukunft erwartet wird.
  • Moralische und ethische Überlegungen - Von Deep-Fakes die Politiker und Prominente darstellen, die lustige oder bizarre Dinge zu umstrittenen Apps wie Deep-Nude sagen, die eine Gegenreaktion von Feministinnen auslösten, gibt es keine Grenzen für die möglichen negativen Ergebnisse der Verwendung von generativer KI.

Beliebte generative KI-Anwendungen 

Die generative KI-Technologie kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, in denen normalerweise menschliche Kreativität erforderlich wäre. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die beliebtesten Anwendungen und Branchen.

  • Bilder – Die Generierung völlig neuer KI-Kunst, entweder mithilfe eines Text-zu-Bild-Erstellungssystems oder durch automatisches Bearbeiten von Bildern, z. B. durch Hinzufügen von Gesichtszügen, Brillen usw. Die unbeliebte Deep-nude-App ging sogar so weit, Menschen automatisch auszuziehen.
  • Videos – Generative KI wird auch bei der Videoerstellung eingesetzt, indem beispielsweise das Bild einer Person in ein sprechendes Video umgewandelt wird, um das Bild berühmt zu machen Mona Lisa Malen Sie ein Lächeln und sprechen Sie digitale Avatare, die wie echte Menschen aussehen und klingen.
  • Text – Dazu gehören geschriebener Text und Computercode mit Natural Language Processing (NLP). Von Chatbots über Grammatik-Korrekturleser bis hin zu Schreibassistenten für Texter und Programmierer – die Domäne ist riesig.
  • Hollywood Filme – Abgesehen von der einfachen Erstellung von Videos kann die generative KI in noch kreativeren Situationen eingesetzt werden, z. B. bei der Erstellung völlig unterschiedlicher Gesichter eines Schauspielers mithilfe von Deepfakery, der Änderung ihres Alters, beeindruckender Charaktere wie Marvels Warlord Thanos und sogar von KI-generierten Geschichten und Drehbücher.
  • Musik – Von mitspielenden neuronalen Netzen bis hin zu komplexeren Systemen, die Musik in einer Vielzahl von Genres entweder halbunterstützt oder vollautomatisch komponieren, wird die generative KI gleichermaßen die Musikindustrie revolutionieren.
  • Gesundheitswesen – Eine Reihe von Anwendungen, einschließlich der Erweiterung von Körperscans, um bessere Informationen für die Diagnose bereitzustellen.
  • Mode – Von verschiedenen Stilen bis hin zu personalisierten, individuellen Outfits, Farben, Trendprognosen und Texturen ist die generative KI gleichermaßen bereit, die Modebranche zu revolutionieren.
  • E-Commerce-Personalisierung – Techniken, die verwendet werden, um die Vorlieben eines Kunden vorherzusagen und sogar proaktive Lösungen, Erfahrungen, gezielte Kommunikation, personalisierte Produktempfehlungen usw. anzubieten.
  • Datenerweiterung – Der Prozess der Erstellung neuer Datenpunkte aus bestehenden, aber begrenzten Daten, um die Menge an verfügbaren Informationen zu erhöhen.
  • Fertigungsanilagen – Generative KI hilft bei der Synthese neuer Materialien, Chemikalien und Medikamente, die die Produktionskosten senken können.

Generative KI-Projektideen

Der beste Weg zu lernen ist oft, indem man etwas tut. Wenn Sie sich also für die generative KI und die Möglichkeiten interessieren, die sie bietet, dann gibt es keinen besseren Weg, sie auszuprobieren, als mit einem Testprojekt. Im Folgenden finden Sie einige Ideen, die Sie zum Laufen bringen:

  1. Produzieren Sie nicht vorhandene Gesichter.
  2. Gesichtsalterung oder Manipulations-App.
  3. Erstellen Sie neue menschliche Posen aus Bildern.
  4. Produzieren Sie höhere Bildauflösungen.
  5. Kolorieren Sie Schwarz-Weiß-Bilder.
  6. Erstellen Sie 3D-Objekte aus 2D-Bildern.
  7. Zeichentrickfiguren erstellen.
  8. Rauschen aus Bildern entfernen.
  9. NLP-Intentklassifizierungs-Chatsystem.
  10. Kurze Zusammenfassungen langer Artikel.
  11. Erstellung von Text-zu-Bild-Kunstwerken.
  12. CT-Scan-Erkennung zur Verbesserung der Krebsdiagnose.

Die besten generativen KI-Tools

Viele Einzelpersonen und Organisationen haben eine breite Palette von Tools entwickelt, die Ihnen bei Ihrem generativen KI-Projekt auf die eine oder andere Weise helfen können. Im Folgenden sind einige der beliebtesten dieser Tools aufgeführt:

  • OpenAI – Natural Language Processing GPT-3 und die Natural Language to Code Translation Codex-Modelle.
  • GAN-Labor – Generative Adversarial Network in Ihrem Browser.
  • Nachtcafé – KI-Kunstgenerator.
  • TorchGan – GAN-Trainingsrahmen mit Pytorch.
  • Pygan – Python-Bibliothek zur Implementierung von GANs.
  • TF-GAN – Leichte Tensorflow-Tools für GANs.
  • Google Cloud-KI – Sammlung von KI-Tools von Google.
  • KI-Duett – Damit können Sie mit dem Computer ein Klavierduett spielen.
  • Kunstzüchter – Remixen Sie Bilder, um einzigartige Kunstwerke zu erstellen.
  • Code T5 – Transformer-basiertes Modell zum Verstehen und Generieren von Code.
  • Mimikry AI – Kopieren und ahmen Sie jede Stimme nach.
  • GAN-Toolkit – GAN-Modellrahmen ohne Code.
  • HyperGAN – Zusammensetzbares Python-Framework mit UI und API.
  • Tiefer Traum – Computer-Vision-Programm.
  • Imaginär – Nvidia Deep Imaging PyTorch-Bibliothek.
  • Karikaturisieren – Erstellen Sie Cartoon-ähnliche Bilder.
  • Tensorflow – Beliebte Plattform für maschinelles Lernen.
  • Scikit-lernen – Eine weitere Plattform für maschinelles Lernen in Python.
  • GIB IHR – Beeindruckender Text-zu-Bild-Ersteller.

Startups mit generativer KI

Es gibt zahlreiche Startups, die sich darauf konzentrieren, den einen oder anderen Aspekt der generativen KI zur Lösung von Problemen zu nutzen. Hier sind einige:

  • Umformulieren.ai – Hyperpersonalisierte Marketingvideos im großen Maßstab.
  • DeepStory – KI-Geschichten und Drehbuchgenerator.
  • Musiker – KI-generierte Musik.
  • Synthesia – Videogenerierung mit Text.
  • Musikbox – KI-generierte Musik mit Auto-Encodern.
  • TAT – Erstellen Sie KI-Videos aus Fotos.
  • Genie AI – Rechtsvorlagen plus ein KI-Anwalt.
  • Meistens KI – Synthetischer Datengenerator für die KI-Entwicklung.

Fazit

Am Ende dieser Studie über generative KI haben Sie gesehen, was es ist, was es nicht ist, wie es funktioniert und was es Unternehmen hilft, es zu erreichen.

Wir alle können sicher sein, dass die Branche der künstlichen Intelligenz weiter wachsen wird. Wenn Sie also ein Entwickler sind, verwenden Sie es. Und wenn Sie ein Geschäftsinhaber sind, nutzen Sie es.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke ist ein Computer-Enthusiast, der es liebt, eine große Auswahl an Büchern zu lesen. Er hat eine Vorliebe für Linux gegenüber Windows/Mac und verwendet
Ubuntu seit seinen Anfängen. Sie können ihn auf Twitter über sehen Bongotrax

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