Generative Artificial Intelligence (GAI): Alles was man wissen muss (Guide)

Dieser Artikel ist ein umfassender Leitfaden zur generativen KI (englisch “Generative Artificial Intelligence”, GAI). Es diskutiert die Konzepte hinter der generativen KI, ihre Anwendungen und Funktionsweise sowie die mögliche Zukunft dieser Technologie. GAI hat eine Reihe vielversprechender Anwendungen in verschiedenen Bereichen, die Prozesse neu definieren und/oder neue Geschäftsmodelle erlauben. Aber bevor man damit starten kann, müssen einige Herausforderungen beachtet werden.

Einführung in die generative KI

Generative Künstliche Intelligenz (GAI) ist ein Gebiet, das sich mit der Erstellung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) befasst, die neue Daten generieren können. Dies kann für eine Reihe von Zwecken verwendet werden, z. B. zum Erstellen von Bildern, zum Generieren neuer Inhalte für eine Website, einer progressiven Erstellung der Welt in einem Computerspiel oder sogar zum Entwerfen neuer Produkte. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über GAI und einige der gebräuchlichsten Methoden, die zu seiner Erstellung verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen einem überwachten und einem nicht überwachten Modell für maschinelles Lernen?

Überwachtes maschinelles Lernen (“supervised Machine Learning”) ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die auf der Annahme basiert, dass ein Trainingssatz oder Beispiel verwendet werden kann, um einem Computer beizubringen, wie er eine Aufgabe ausführen soll. Überwachte maschinelle Lernalgorithmen werden in der Regel von einem menschlichen Bediener verwaltet, der beschriftete Trainingsdaten (“Labels”) bereitstellt und dem Algorithmus hilft, Muster in diesen Daten zu erkennen.

Diese Supervised Learning Modelle sind so konzipiert, dass sie mit gekennzeichneten Datensätzen trainiert werden können, bei denen die richtige Antwort im Voraus bekannt ist. Das bedeutet, dass der maschinelle Lernalgorithmus mit dem Feedback eines menschlichen Ausbilders geführt und korrigiert werden kann. 

Unüberwachte maschinelle Lernalgorithmen (“Unsupervised Machine Learning”) hingegen benötigen keine gekennzeichneten Daten und verlassen sich stattdessen auf die natürliche Fähigkeit des Computers, Muster in Daten zu finden.

Folglich lernen Unsupervised Learning Modelle aus Datensätzen ohne Labels, was sie leistungsfähiger, aber auch schwieriger zu verwenden macht.

Kurz gesagt erfordern Überwachte Lernalgorithmen, dass ein Lehrer die Eingabedaten beschriftet, während unbeaufsichtigte Lernalgorithmen aus unbeschrifteten Daten lernen.

Wie werden generative Modelle trainiert?

Wir können ein generatives Modell auf verschiedene Arten trainieren, aber am gebräuchlichsten ist die Verwendung eines neuronalen Netzwerks (Generative Adversial Networks, GANs). Dieses Netzwerk ist eine Art maschinelles Lernmodell, das aus vielen miteinander verbundenen Schichten von Neuronen besteht. Jede Schicht versucht, aus den zuvor eingespeisten Daten zu lernen und nutzt dieses Wissen dann, um die nächsten Daten vorherzusagen. 

Im Prinzip besteht ein Generatives Modell somit damit aus drei Komponenten: 

1. Generator: Meist ein Neuronales Netz, das zufällig Daten erzeugt und zur Prüfung stellt
2. Realer Input (z.B. Bilder oder Text): Dient als Grundlage zur Prüfung
3. Discriminator: Vergleicht die generierten Daten mit dem realen Input und nutzt so-genannte Loss-Functions um zu definieren ob es eine gute Generierung war

Zusammen wiederholt sich dieser Vorgang (Generierung, Diskriminierung) viele hundert bis tausend Male, bis es sehr guten Output erstellt.

Zusammen genommen hat Generative Artificial Intelligence somit die Fähigkeit, eigene einzigartige Muster oder Iterationen zu erstellen, die zur Lösung von Problemen verwendet werden können. Um ein GAN zu trainieren, müssen wir es mit großen Datenmengen und einer Reihe bekannter Regeln oder Einschränkungen versorgen. Die GAI wird dann versuchen, neue Lösungen zu finden, die innerhalb dieser Einschränkungen funktionieren.

Was sind die Vorteile generativer Modelle in Data Science und Wirtschaft?

Die Verwendung generativer Modelle hat viele Vorteile. Wir können sie für eine Vielzahl von Aufgaben verwenden, einschließlich prädiktiver Modellierung, Mustererkennung und Klassifizierung. Im Kern können die Ergebnisse sogar die Basis für neue Geschäftsmodelle bilden. Doch es gibt noch mehr Vorteile:

• Sie sind vielseitig: Generative Modelle können verwendet werden, um eine Vielzahl von Datentypen zu generieren, einschließlich Text, Bilder und Ton. Diese können findige Unternehmen für neue Geschäftsmodelle nutzen.
• Sie sind schnell: Generative Modelle erfordern kein explizites Training wie herkömmliche KI-Modelle. Stattdessen können sie automatisch aus Daten lernen, um ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Dies macht sie zu einer guten Option für schnelle Datenanalyseaufgaben.
• Sie sind anpassungsfähig: Generative Modelle können leicht modifiziert werden, um sie an die spezifischen Anforderungen Ihres Datensatzes anzupassen. Dies hilft dabei, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
• Neue Ideen generieren: Wenn Sie ein generatives Modell verwenden, können Sie verschiedene Möglichkeiten erkunden und neue Erkenntnisse gewinnen, auf die Sie sonst vielleicht nicht gekommen wären. Dies kann nützlich sein, wenn Sie versuchen, ein Problem zu lösen oder wenn Sie nach möglichen Lösungen suchen.
• Genauigkeit verbessern: Generative Modelle können Ihnen helfen, genauere Ergebnisse zu erzielen, indem sie aus Daten lernen und Ergebnisse vorhersagen, die wahrscheinlich auf den bisher verwendeten Daten basieren. Dies kann besonders hilfreich sein, wenn Sie mit schwierigen Datensätzen arbeiten oder mit Unsicherheiten umgehen.
• Neue Erkenntnisse generieren: Wenn Sie ein generatives Modell verwenden, können Sie neue Erkenntnisse generieren, die vorher nicht möglich waren. Dies hilft, komplexe Probleme zu verstehen oder nach neuen Lösungsansätzen zu suchen.
• Verschiedene Möglichkeiten erkunden: Wenn Sie ein generatives Modell verwenden, können Sie verschiedene Möglichkeiten erkunden und neue Erkenntnisse gewinnen, die mit anderen Methoden möglicherweise nicht möglich gewesen wären. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie versuchen, ein Problem zu lösen, oder wenn Sie nach möglichen Lösungen suchen. 
• Neue statistische Methoden: Sie können Ihnen helfen, neue statistische Methoden zu entwickeln, die den generativen Charakter von Daten berücksichtigen.

Stand der Technik bei generativen Modellen

Generative Künstliche Intelligenz (GAI) ist ein schnell wachsendes Gebiet mit vielen Potenzialen zur Verbesserung verschiedener Aspekte der KI. In diesem Bereich gibt es jedoch noch viel mehr zu lernen und zu erforschen.

Generative Modelle sind das Herzstück von GAI und wurden für Aufgaben wie Bildgenerierung, Textgenerierung und maschinelles Lernen verwendet. Diese Modelle können in zwei Hauptkategorien eingeteilt werden: deterministische und probabilistische Modelle.

• Deterministische Modelle basieren auf einem Satz von Regeln, die bei gleichem Input immer den gleichen Output erzeugen. Diese Modelle sind häufig effizienter und benutzerfreundlicher, da sie keine Angabe von Parametern oder Einschränkungen durch den Benutzer erfordern. Sie können jedoch weniger genau sein, da ihre Ausgaben möglicherweise nicht immer realistisch oder datengetreu sind. 

• Wahrscheinlichkeitsmodelle hingegen lassen je nach Eingabe eine gewisse Variabilität in ihrer Ausgabe zu, indem sie statistischige Wahrscheinlichkeiten zur Generierung einsetzen. Diese Modelle hingegen sind in der Regel genauer, können jedoch schwieriger zu verwenden sein, da sie von Benutzern verlangen, Wahrscheinlichkeiten für jede mögliche Ausgabe anzugeben.

Wie unterscheiden sich generative Modelle von historischem/verstärkendem Lernen?

Generative Modelle unterscheiden sich darin, dass sie nicht aus einer Reihe bekannter Beispiele lernen, sondern aus den Daten selbst. Generative Modelle erzeugen neue Daten, die für Lern- oder Vorhersagezwecke verwendet werden können. Dies steht im Gegensatz zum Reinforcement Learning, das typischerweise Feedback aus vergangenen Erfahrungen verwendet, um zukünftiges Verhalten zu verbessern.

Generative Modelle unterscheiden sich daher in einigen grundlegenden Punkten vom historischen/bestärkenden Lernen:

• Erstens produzieren sie ihre eigenen Daten, anstatt bereits vorhandene Datensätze zu verwenden. Auf diese Weise können sie verschiedene Muster und Lösungen erkunden, ohne durch die Verfügbarkeit von Trainingsbeispielen eingeschränkt zu werden. 
• Zweitens sind generative Modelle in der Regel komplexer als historische/bestärkende Lernmodelle und in der Lage, ausgefeiltere Verhaltensweisen zu erzeugen. 
• Drittens werden generative Modelle oft verwendet, um neue Designs oder Produkte zu erstellen, anstatt einfach von bestehenden zu lernen.

Beispiele für den Einsatz von generativer KI

Hier sind einige Beispiele für generative KI als Business-Anwendungen.

GPT-3 & ChatGPT

Es gibt ein neues maschinelles Lernmodell “on the block” – und es kann relativ einfach eine Vielzahl von Texten generieren. GPT-3 oder Generative Pre-Trained Transformer der dritten Generation ist ein maschinelles Lernmodell für neuronale Netzwerke, das mithilfe von Internetdaten trainiert wurde, um jede Art von Text zu generieren. 

Das bedeutet, dass GPT-3 im Gegensatz zu anderen Modellen des maschinellen Lernens, die hinsichtlich ihrer Fähigkeiten (z. B. Bilderkennung) vordefiniert sind, aufgrund ihrer vielfältigen Möglichkeiten und Flexibilität für alle möglichen Zwecke verwendet werden kann. 

Sie können es beispielsweise für Content-Marketing, Kundendienstantworten oder sogar das Erstellen von Artikeln verwenden! Ein weiteres interessantes Merkmal von GPT-3 ist sein neuronales Deep-Learning-Netzwerk – das über 175 Milliarden maschinelle Lernparameter verfügt! Dadurch ist es in der Lage, qualitativ hochwertige Texte zu erstellen, die auf Datensätzen aus der realen Welt basieren. Dies macht es zu einem hervorragenden Werkzeug für Bereiche wie Natural Language Processing (NLP) und Information Retrieval (IR).

Der absolute Hype im Bereich generative Sprachmodelle ist momentan ChatGPT, das auf GPT-3 basiert und speziell aufbereitet wurde, um flüssig mit menschlichen Nutzern zu interagieren.

DALL-E

DALL-E ist ein maschinelles Lernmodell, das Bilder aus Textbeschreibungen erstellen kann. Es wurde von OpenAI erstellt und enthüllt eine Vielzahl neuer Informationen zur Bilderzeugung. 

• DALL-E erstellt Bilder für eine breite Palette von Konzepten, die in natürlicher Sprache ausgedrückt werden können, wie z. B. Blumen, Sterne und Menschen. 
• DALL-E ist in der Lage, plausible Bilder für eine Vielzahl von Sätzen zu generieren, die die kompositorische Struktur der Sprache untersuchen. Beispielsweise kann ein Bild erstellt werden, das eine Blume darstellt, deren Stiel vom Wind straff gezogen wird, oder ein Bild, das ein von Bäumen umgebenes Gebäude zeigt, unter dem Menschen spazieren gehen oder Autos fahren. 
• DALL-E verwendet GPT-3, das modifiziert wurde, um Bilder anstelle von Generative Adversarial Networks (GANs) zu generieren. Dies macht es genauer, realistische Bilder für Szenarien mit komplexer Semantik wie Szenen mit Tieren oder Gebäuden in Wolken zu erzeugen. 
• Der für die Entwicklung verwendete Trainingsdatensatz umfasst rund 12 Milliarden eindeutige beschriftete Bilder von Objekten und Szenen, der größte, der jemals für die Feinabstimmung eines maschinellen Lernmodells verwendet wurde.

Chatbots

Chatbots sind eine wunderbare Möglichkeit, den Kundenservice zu verbessern, mehr Leads zu generieren und Marketingkampagnen mit Leichtigkeit durchzuführen. Sie können sie für eine Vielzahl von Zwecken verwenden, von der Generierung von Berichten bis zur Bereitstellung textbasierter Antworten. Sie werden immer schlauer, also ist nicht abzusehen, welche Wunder sie in Zukunft vollbringen können!

Music Generation

Musik war schon immer ein mächtiges Werkzeug in der menschlichen Kommunikation. Es kann starke Emotionen hervorrufen, Menschen auf persönlicher Ebene verbinden und dazu beitragen, einzigartige Inhalte zu erstellen, die das Herz ansprechen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Musikerzeugung eröffnet grenzenlose Möglichkeiten. 

Von Ambient-Sounds bis hin zu kompletten Songs sind den Möglichkeiten der generativen KI keine Grenzen gesetzt. Darüber hinaus benötigen Sie keine musikalische Erfahrung oder Ausbildung – alles, was Sie brauchen, ist ein kreativer Kopf und einige maschinelle Lernalgorithmen! 

Abgesehen davon, dass sie Spaß macht und unterhaltsam ist, hat die generative KI auch ein großes Marketingpotenzial – sie ermöglicht es Ihnen, tiefere Verbindungen zu Ihrem Publikum aufzubauen, indem Sie ansprechende Inhalte erstellen, die ihre Emotionen ansprechen. 

Häufige Fragen (FAQ)

Wie funktioniert GAI?

GAI-Algorithmen verwenden künstliche neuronale Netze (KNNs), um neue Dateninstanzen von Grund auf neu zu generieren. Diese ANNs sind dem neuronalen Netzwerk des Gehirns nachempfunden, wodurch sie in der Lage sind, komplexe Muster und Verhaltensweisen zu lernen, die auf andere Weise nicht erreicht werden könnten.

Wie unterscheidet sich generative künstliche Intelligenz von traditioneller KI?

Herkömmliche KI konzentriert sich auf das automatische Lernen und Verbessern vorgegebener Regeln. Die generative künstliche Intelligenz hingegen verfolgt einen kreativeren Ansatz, indem sie Algorithmen erlaubt, Inhalte nach bestimmten Anweisungen zu generieren. 

Was sind einige beliebte Anwendungen der generativen künstlichen Intelligenz?

Einige beliebte Anwendungen der generativen künstlichen Intelligenz sind Marketingforschung, Werbung und kreatives Design. Darüber hinaus wurde es in Bereichen wie Finanzen und Recht verwendet, um neue Ideen für Lösungen für komplexe Probleme zu generieren.

Welche technische Grundlage hat generative künstliche Intelligenz?

Herkömmliche KI-Ansätze beruhen auf vorprogrammierten Regeln oder Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Daten zu analysieren und vorhersagbare Ergebnisse zu erzielen. GAI hingegen versucht, Maschinen zu bauen, die in der Lage sind, ihre Umgebung zu erkunden und auf der Grundlage dessen, was sie beobachten, neue Ideen zu generieren. Dieser Prozess wird oft als „Learning by Doing“ bezeichnet und gilt als effektiver bei der Generierung neuartiger Lösungen, als sich auf vorgegebene Regeln zu verlassen.

Warum ist generative künstliche Intelligenz wichtig?

Viele glauben, dass GAI das Potenzial hat, viele Branchen zu revolutionieren, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung und Logistik. Seine Fähigkeit, selbst neuartige Lösungen zu entwickeln, könnte zu erheblichen Kosteneinsparungen und Optimierungen führen, während seine Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen, zu einer verbesserten Genauigkeit und Effizienz im Betrieb führen könnte.

Zusammenfassung

Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz entwickelt sich auch ihre Fähigkeit, selbst neue Ideen und Erkenntnisse zu generieren. Generative KI ist somit der Start in einen nächsten Schritt der Zukunft: Nicht nur historische Daten verstehen, sondern auch neue Daten zu produzieren. Eine Zukunft, die noch immer vom Mensch bestimmt wird, aber mit den verschiedenen Anwendungsfällen viel facettenreicher wird.

Wenn es um generative künstliche Intelligenz (GAI) geht, gibt es viel Verwirrung und Fehlinformationen. Dieser Leitfaden zielt darauf ab, einige der häufigsten Missverständnisse über GAI aufzuklären und Ihnen einen Überblick darüber zu geben, was es ist, wie es funktioniert und einige der vielversprechendsten Anwendungen für seine Verwendung. Am Ende hoffe ich, dass Sie ein besseres Verständnis dafür bekommen haben, was GAI ist und wohin es in Zukunft gehen könnte.