Entwicklung der generativen KI und ihrer Anwendungen

Wie andere Formen der künstlichen Intelligenz lernt die generative KI, aus vergangenen Daten Maßnahmen zu ergreifen. Es erstellt brandneue Inhalte – einen Text, ein Bild oder sogar Computercode basierend auf diesem Training, anstatt Daten wie andere KI einfach zu kategorisieren oder zu identifizieren.

In der heutigen, sich schnell entwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz steht die generative KI im Mittelpunkt und hat die Aufmerksamkeit sowohl von Technologiebegeisterten als auch von Branchenexperten auf sich gezogen.

Mit dem Aufkommen leistungsstarker Algorithmen und fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens sind Anwendungen wie ChatGPT zum Stadtgespräch geworden, sorgen weltweit für Schlagzeilen und lösen Gespräche aus.

Generative KI bezieht sich auf den Bereich der KI, der sich auf die Erstellung neuer, origineller Inhalte konzentriert und nicht nur auf die Analyse vorhandener Daten. Es ermöglicht Maschinen, realistische und kreative Ergebnisse wie Texte, Bilder und sogar Musik zu erzeugen, die menschliches Verhalten und Kreativität nachahmen.

Diese bahnbrechende Technologie hat eine Welt voller Möglichkeiten in verschiedenen Branchen eröffnet, darunter die Erstellung von Inhalten, virtuelle Assistenten, Spiele und vieles mehr.

Was ist generative KI?

Wie andere Formen der künstlichen Intelligenz lernt die generative KI, aus vergangenen Daten Maßnahmen zu ergreifen. Es erstellt brandneue Inhalte – einen Text, ein Bild oder sogar Computercode basierend auf diesem Training, anstatt Daten wie andere KI einfach zu kategorisieren oder zu identifizieren.

Jeder hat Tage, an denen er einfach keine Lust hat, eine weitere E-Mail, einen weiteren Artikel oder eine weitere Codezeile zu schreiben. Generative KI unterstützt Ihren kreativen Prozess.

Mithilfe unbeaufsichtigter und halbüberwachter Lernalgorithmen verarbeitet generative KI enorme Datenmengen, um eigene Ergebnisse zu generieren. Ein Beispiel ist, wie Computerprogramme mit großen Sprachmodellen mittlerweile Texte leicht verstehen und neue Inhalte generieren können.

Das neuronale Netzwerk, das den Kern der generativen KI bildet, kann die Merkmale eines bestimmten Bildes oder Textes erfassen und diese dann bei Bedarf nutzen.

ChatGPT von OpenAI ist das bekannteste dieser umfangreicheren generativen KI-Sprachmodelle. Bei einer beliebigen Textaufforderung, etwa einer Phrase oder einem Satz, gibt ChatGPT den nächstlogischsten Text in der Sequenz in natürlicher Sprache zurück.

Entwickler können ChatGPT programmieren, indem sie ihm nur ein paar Beispiele oder Eingabeaufforderungen zeigen. Die meisten Menschen, die mit ChatGPT interagiert haben, waren von seiner Fähigkeit fasziniert, kohärente, qualitativ hochwertige Sprache zu schreiben.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI nutzt maschinelles Lernen, um eine große Menge an visuellen oder Textdaten zu verarbeiten, von denen viele aus dem Internet stammen, und um dann zu bestimmen, welche Dinge am wahrscheinlichsten in der Nähe anderer Dinge erscheinen.

Ein Großteil der Programmierarbeit der generativen KI fließt in die Erstellung von Algorithmen, die die „Dinge“ unterscheiden können, die für die Ersteller der KI von Interesse sind – Wörter und Sätze im Fall von Chatbots wie ChatGPT oder visuelle Elemente für DALL-E.

Aber im Grunde erzeugt die generative KI ihren Output durch die Auswertung eines riesigen Datenkorpus, auf dem sie trainiert wurde, und reagiert dann auf Eingabeaufforderungen mit etwas, das in den von diesem Korpus bestimmten Wahrscheinlichkeitsbereich fällt.

Geschichte der generativen KI

Die aufregende Reise der generativen KI kann in den 1950er und 1960er Jahren stattfinden, als Pioniere der künstlichen Intelligenz sich aufmachten, die Möglichkeiten dieses sich entwickelnden Bereichs zu untersuchen. KI-Forscher konzentrierten sich zunächst auf die Entwicklung regelbasierter Systeme, die menschliche Denk- und Entscheidungsprozesse nachbilden konnten.

Die Idee generativer Modelle nahm jedoch im Laufe der Zeit Gestalt an und revolutionierte eine Reihe von Branchen, darunter Spracherkennung, Bildverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Um die Jahrtausendwende wurden neue generative Modelle wie Bayes'sche Netzwerke und Markov-Modelle verfügbar, die die Robotik und Computer Vision erheblich voranbrachten. Die Erfindung des Deep Learning und die anschließende Weiterentwicklung haben jedoch die Messlatte für generative KI höher gelegt.

Die Technologie der tiefen neuronalen Netzwerke hat es Forschern und Entwicklern ermöglicht, erhebliche Fortschritte in der generativen KI zu erzielen. Ein wichtiger Meilenstein war die Entwicklung von Generative Adversarial Networks (GANs) im Jahr 2014, die außergewöhnlich lebensechte Bilder, Filme und sogar Töne produzierten, die authentischen, von Menschen erstellten Inhalten ähnelten.

Heutzutage wird generative KI in einer Vielzahl von Anwendungen in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt. Es geht über das hinaus, was als traditionelle Kunst und Kreativität gilt, und ermöglicht die Schaffung faszinierender Musikkompositionen und fesselnder Kunstwerke.

Darüber hinaus hat es Unternehmen in die Lage versetzt, frische Waren herzustellen, die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern und die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen, völlig zu verändern. Der Bereich der generativen KI wird mit der Weiterentwicklung der Technologie und der steigenden Datenverfügbarkeit noch weiter wachsen und unzählige Möglichkeiten für Kreativität und Entdeckungen eröffnen.

Verwendung generativer Modelle

1. Textgenerierung

Es ist die Anwendung generativer KI, die vor allem für die wachsende Akzeptanz von KI bei der Erstellung von Inhalten verantwortlich ist. Sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen nutzen häufig generative KI-Technologien wie ChatGPT.

Der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung neuer Inhalte wird durch die Textgenerierung mithilfe generativer KI-Modelle verringert. Dies ist besonders nützlich für Marketingbemühungen, bei denen Unternehmen schnell und effektiv große Mengen an Inhalten produzieren müssen.

Darüber hinaus können diese Tools auch dabei helfen, textbasierte Berichte zu erstellen und komplexe Geschäftsberechnungen durchzuführen. Das Bild oben zeigt ein Beispiel für die Verwendung von chatGPT zur Berechnung der Rendite der Werbeausgaben über eine Eingabeaufforderung. Ebenso können Sie es für Geschäftsberichte und Berechnungen verwenden.

2. Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist eine weitere Anwendung der generativen KI, die eine Textanalyse umfasst, um die Stimmung oder Emotion des Benutzers zu bestimmen. Dies kann für Unternehmen nützlich sein, die die Stimmung der Kunden gegenüber ihren Produkten oder Dienstleistungen überwachen möchten.

Die Stimmungsanalyse kann auch zur Überwachung sozialer Medien, zur Marktforschung und mehr eingesetzt werden. Nehmen Sie ein Beispiel für ein generatives KI-Tool, das dabei hilft, die Stimmung hinter jedem geschriebenen Text zu analysieren. Es analysiert die Syntax und den Kontext des Textes, um festzustellen, ob die Stimmung positiv oder negativ ist.

3. Bilderzeugung und -verbesserung

Sie können generative KI zur Bildgenerierung und -verbesserung nutzen. Solche generativen KI-Tools nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um alles von abstrakter Kunst bis hin zu fotorealistischen Landschaften zu erstellen. Darüber hinaus können sie Bilder verbessern, indem sie die Bildqualität verbessern, z. B. Rauschen entfernen oder die Farbbalance verbessern.

4. Videoerstellung

Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können generative KI-Tools auch Videos basierend auf Ihren Texteingaben oder Dateneingaben erstellen. Die Videoerstellungsfunktion ist besonders nützlich für Werbe-, Unterhaltungs- und Bildungsunternehmen. Vermarkter können auch auf KI-Modellen basierende Tools nutzen, um alles von kurzen Werbespots bis hin zu abendfüllenden Spielfilmen zu erstellen.

5. Codegenerierung

Die Codegenerierung ist eine weitere spannende Anwendung dieser wunderbaren Technologie. Generative KI-Modelle wie GPT-3 können auf großen Codemengen aus verschiedenen Programmiersprachen trainiert werden, um neuen Code zu erstellen.

Mithilfe der KI-gestützten Codegenerierung kann der Prozess der Erstellung von Website-Vorlagen, der Erstellung von API-Clients oder sogar der Entwicklung ganzer Softwareanwendungen automatisiert werden. Letztendlich kann Code, der von einem generativen KI-Modell generiert wird, den Entwicklungsprozess beschleunigen und den Bedarf an manueller Codierung verringern.

Ein einfaches Beispiel ist Playground von Open AI, mit dem Sie programmierbare Befehle über Texteingabeaufforderungen erstellen können.

6. Konvertierung von Sprache in Sprache

Die Sprach-zu-Sprache-Konvertierung ist ein wirkungsvolles Merkmal der meisten generativen KI-Modelle. Dabei wird eine natürliche Sprache in Echtzeit in eine andere umgewandelt. Dies kann für verschiedene Anwendungen nützlich sein, beispielsweise für die Sprachübersetzung und das Dolmetschen.

7. Text-to-Speech-Generierung

Unter Text-to-Speech-Generierung versteht man die Umwandlung von geschriebenem Text in gesprochenes Audio mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit dieser Funktion können Aufgaben wie das Erstellen von Hörbüchern, das Erstellen von Sprachassistenten und mehr automatisiert werden.

8. Audioerzeugung

Mit maschinellen und Deep-Learning-Modellen können Sie generative KI nutzen, um neue Audioinhalte zu erstellen. Mit nur wenigen Klicks können Sie mithilfe von KI-Modellen alles erstellen, von Musik über Soundeffekte bis hin zu Voiceovers.

9. Generierung und Erweiterung synthetischer Daten

Bei der synthetischen Datengenerierung handelt es sich um die Erstellung einzigartiger Daten aus der Eingabe des Originaldatensatzes. Dies ist nützlich, wenn nicht genügend Daten zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen vorhanden sind oder wenn es schwierig ist, neue Daten zu erhalten.

Synthetische Daten können Bilder von Objekten erzeugen, die in der realen Welt nicht existieren, beispielsweise ein neuer Autotyp oder eine fiktive Kreatur.

Dall-E verwendet beispielsweise mehrere Modelle, darunter einen Transformator, ein latentes Darstellungsmodell und CLIP, um englische Phrasen in Code zu übersetzen. Darüber hinaus generiert dieser Code Bilder und ordnet vorhandene Bilder danach, wie eng sie mit der angegebenen Phrase in Zusammenhang stehen.

Daten zur Unterstützung Ihrer generativen KI

Die grundlegenden Modelle, die zur Generierung generativer KI verwendet werden, und die Ergebnisse, die sie erzeugen, erfordern menschlichen Input, um die Qualität und Genauigkeit ihrer Ergebnisse sicherzustellen, unabhängig davon, ob Sie sie zur Veränderung Ihres Geschäfts oder zur Entwicklung generativer KI-Tools verwenden.

Darüber hinaus benötigen generative KI-Lösungen menschliche Erfahrung, um domänenspezifische Lösungen wie Anwendungen für den Rechts-, Medizin- und Finanzsektor zu erstellen.

TagX kann Ihnen dabei helfen, sicherzustellen, dass Ihre generativen KI-Lösungen über die hochwertigen Daten verfügen, die erforderlich sind, um Ihren Kunden das beste Erlebnis zu bieten.

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