Generative Künstliche Intelligenz

Generative Künstliche Intelligenz bezieht sich auf eine Klasse von Algorithmen, die darauf abzielen, neue Daten zu erzeugen, die ähnliche Eigenschaften wie die Trainingsdaten aufweisen. Diese Systeme können in verschiedenen Kontexten und für unterschiedliche Anwendungen eingesetzt werden, darunter Text, Bilder, Musik, Videos und mehr.
Technische Grundlagen sind vor allem neuronale Netze, denn viele generative KI-Modelle basieren auf tiefen neuronalen Netzen, insbesondere auf Architekturen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs). GANs bestehen aus zwei Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander arbeiten, d. h., der Generator erzeugt Daten, während der Diskriminator versucht zu unterscheiden, ob die Daten echt oder vom Generator erzeugt sind, sodass sich durch diesen Wettstreit der Generator kontinuierlich verbessert. VAEs sind probabilistische Modelle, die einen Encoder und einen Decoder verwenden, wobei der Encoder die Eingabedaten in einen latenten Raum komprimiert, und der Decoder die Daten aus diesem latenten Raum rekonstruiert.

Anwendungen der Generative Künstliche Intelligenz sind unter anderem

Bild- und Videogenerierung: Generative KI kann realistisch aussehende Bilder und Videos erzeugen. Dies wird in Bereichen wie der Kunst, dem Design und sogar der Filmproduktion verwendet.
Texterzeugung: Modelle wie GPT-4 (auf dem ich basiere) können menschenähnliche Texte schreiben. Dies findet Anwendung in der automatischen Erstellung von Inhalten, Chatbots und Textübersetzung.
Musik- und Sounderzeugung: KI kann neue Musikstücke oder Soundeffekte erstellen, die in der Unterhaltungsindustrie und im Game-Design nützlich sind.
Medizinische Forschung: Generative KI kann verwendet werden, um neue Moleküle für die Medikamentenentwicklung zu entwerfen oder um synthetische medizinische Bilder für Trainingszwecke zu erzeugen.
Spieleentwicklung: In der Spieleentwicklung kann generative KI zur Erstellung von Levels, Charakteren oder sogar ganzen Spielwelten beitragen.

Allerdings gibt es gegenüber der Generativen Künstlichen Intelligenz ethische Bedenken, denn die Fähigkeit, täuschend echte Inhalte zu erzeugen, kann für Desinformation, Deepfakes und andere schädliche Zwecke missbraucht werden. Auch ist sicherzustellen, dass die erzeugten Daten von hoher Qualität und nützlich sind, und schließlich die Frage, wem die durch KI erzeugten Werke gehören und wie sie rechtlich behandelt werden, ist noch nicht vollständig geklärt. Generative KI hat zwar das Potenzial, viele Bereiche des Lebens zu verändern, indem sie neue kreative Möglichkeiten eröffnet, doch gleichzeitig bringt sie komplexe ethische und technische Herausforderungen mit sich.

Generative Künstliche Intelligenz erlaubt es, Roboter über Sprache zu instruieren und wortwörtlich an die Hand zu nehmen, um ihnen Handlungen vorzuführen, die sie dann eigenständig nachahmen – nicht unähnlich dazu, wie man als Kind gelernt hat, mit Objekten umzugehen. So gibt es bereits Roboter, die einem Menschen beim Schreiben zusehen und dann dessen Handschrift exakt nachahmen könnten. Solche Roboter sind auch dann enorm hilfreich, wenn komplexe Handgriffe präzise ausgeführt werden müssen, wie beim Schweißen von Nähten in der Metallindustrie, d. h., der Roboter sieht dem Meister zu und ahmt ihn letztendlich nach.