Gene­ra­ti­ve AI bezieht sich auf eine Klas­se von Algo­rith­men, die dar­auf aus­ge­rich­tet sind, neue Daten zu erstel­len. Hier­bei lernt das Sys­tem aus Mus­tern und Struk­tu­ren bestehen­der Daten. Anders als bei tra­di­tio­nel­len KI-Metho­den, ermög­licht Gene­ra­ti­ve AI eine krea­ti­ve Her­an­ge­hens­wei­se an die Problemlösung.

Funktionsweise von Generative AI

Die Funk­ti­ons­wei­se basiert auf soge­nann­ten Gene­ra­ti­ve Models, wel­che mit gro­ßen Men­gen an Daten trai­nie­ren, um Mus­ter zu erken­nen und eine inter­ne Reprä­sen­ta­ti­on der Daten zu erstel­len. Ein bekann­tes Bei­spiel für ein Gene­ra­ti­ves Modell ist der Gene­ra­ti­ve Adver­sa­ri­al Net­work (GAN) Ansatz.

Generative Adversarial Networks (GANs): Das Herzstück

GANs bestehen aus zwei neu­r­a­len Netz­wer­ken — dem Gene­ra­tor und dem Dis­kri­mi­na­tor. Der Gene­ra­tor ist dar­auf aus­ge­rich­tet, neue Daten zu erstel­len, wäh­rend der Dis­kri­mi­na­tor die Echt­heit die­ser Daten bewer­tet. Der Gene­ra­tor ver­sucht, Daten zu pro­du­zie­ren, die für den Dis­kri­mi­na­tor schwer von ech­ten Daten zu unter­schei­den sind, und der Dis­kri­mi­na­tor wird trai­niert, genau­er zwi­schen ech­ten und gene­rier­ten Daten zu unterscheiden.

Anwendungen von Generative AI

Die Anwen­dun­gen sind viel­fäl­tig und rei­chen von der Erstel­lung von rea­lis­ti­schen Bil­dern und Vide­os bis hin zur Ent­wick­lung von Tex­ten und Musik. In der Medi­zin kön­nen bei­spiels­wei­se Bil­der für die Aus­bil­dung von Ärz­ten ein­ge­setzt werden.

Trotz der fas­zi­nie­ren­den Mög­lich­kei­ten gibt es auch Her­aus­for­de­run­gen und ethi­sche Über­le­gun­gen. Eine miss­bräuch­li­che Nut­zung wäre theo­re­tisch mög­lich, denn anhand der Trai­nings­da­ten der KI kön­nen die Ergeb­nis­se beein­flusst wer­den und somit Mei­nun­gen und Ansich­ten der Ent­wick­ler dar­stel­len oder gar gefälsch­te Infor­ma­tio­nen gene­rie­ren. Gene­ra­ti­ve AI hat das Poten­zi­al, die Gren­zen des­sen, was Maschi­nen schaf­fen kön­nen, zu erwei­tern. Von der Kunst über die Medi­zin bis hin zur For­schung bie­tet die­se Tech­no­lo­gie zahl­rei­che Anwen­dungs­be­rei­che. Bei die­ser Tech­no­lo­gie han­delt es sich zwei­fel­los um einen Mei­len­stein in der Ent­wick­lung der Künst­li­chen Intel­li­genz. Sie wird die Zukunft unse­rer digi­ta­len Welt maß­geb­lich beeinflussen.

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