Was ist generative KI?

Generative KI ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die in der Lage sind, neue Daten zu generieren, die den Trainingsdaten ähneln. Anders als diskriminative KI, die darauf abzielt, Muster in Daten zu erkennen und zu klassifizieren, zielt generative KI darauf ab, neue Inhalte zu schaffen, die originell und kreativ sind. Ein Aspekt der generativen KI ist es, Maschinen zu entwickeln, die den Turing-Test bestehen können. Dieser Test, der von Alan Turing vorgeschlagen wurde, bewertet die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das von dem eines Menschen nicht zu unterscheiden ist. Ein System gilt als erfolgreich, wenn ein menschlicher Bewerter nicht zuverlässig zwischen den Antworten der Maschine und denen eines Menschen unterscheiden kann.

Generative KI-Modelle werden typischerweise mit unüberwachten oder halbüberwachten Lernmethoden trainiert. Beim unüberwachten Lernen lernt das Modell aus Datensätzen ohne explizite Kennzeichnungen, während beim halbüberwachten Lernen eine Kombination aus gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten verwendet wird.

Es gibt verschiedene Arten von generativen KI-Modellen, darunter:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander antreten. Der Generator versucht, neue Daten zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln, während der Diskriminator versucht, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Durch diesen Wettbewerbsprozess lernen beide Netze, sich zu verbessern, und der Generator wird schließlich in der Lage sein, realistische und überzeugende Daten zu erzeugen.
• Variational Autoencoder (VAEs): VAEs sind eine weitere Art von generativen Modellen, die darauf abzielen, die zugrunde liegende Struktur der Trainingsdaten zu lernen und neue Daten zu generieren, die diese Struktur widerspiegeln.
• Autoregressive Modelle: Diese Modelle generieren Daten sequenziell, wobei jedes neue Element auf den vorherigen Elementen basiert. Ein bekanntes Beispiel ist das GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) Modell, das in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren.

Vergleich der generativen KI-Modelle:

Obwohl GANs, VAEs und autoregressive Modelle alle zur Generierung neuer Daten verwendet werden, haben sie unterschiedliche Stärken und Schwächen. GANs sind besonders gut darin, realistische Bilder und Videos zu erzeugen, können aber schwierig zu trainieren sein und neigen manchmal zu Instabilität. VAEs sind besser interpretierbar als GANs und können für Aufgaben wie die Dimensionsreduktion und die Anomalieerkennung verwendet werden. Autoregressive Modelle eignen sich gut für die Generierung von sequenziellen Daten wie Text und Musik, können aber bei der Modellierung komplexer Abhängigkeiten in den Daten an ihre Grenzen stoßen. Die Wahl des besten Modells hängt von der spezifischen Anwendung und den gewünschten Ergebnissen ab.

Ein Blick in die Geschichte der generativen KI

Die Geschichte der generativen KI lässt sich bis in die frühen Tage der künstlichen Intelligenz zurückverfolgen. Einer der ersten Meilensteine war die Entwicklung von ELIZA in den 1960er Jahren, einem Chatbot, der einfache Gespräche simulieren konnte. In den 1980er Jahren wurden Hidden Markov Models (HMMs) entwickelt, die zur Spracherkennung und -synthese eingesetzt wurden.

Ein bedeutender Durchbruch gelang im Jahr 2014 mit der Entwicklung von Generative Adversarial Networks (GANs) durch Ian Goodfellow. GANs haben die generative KI revolutioniert und zu einer Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Bereichen geführt.