Was ist generative KI? Ja, heutzutage stellen sich alle die gleiche Frage. Seit 2020 sind die Ausgaben für generative KI um 425 Prozent auf über 2 Milliarden US-Dollar gestiegen. Einige der bekanntesten Anwendungen der generativen KI liegen heute im Bereich des maschinellen Lernens. Trainingsdaten können verwendet werden, um mit dieser Methode neue Inhalte wie Fotos, Filme oder sogar Text zu generieren.
ChatGPT, DALL-E 2 und Bing AI sind einige der bekannten generativen KI-Tools.
Was ist generative KI?
Anstatt vorhandene Daten lediglich zu analysieren und zu kategorisieren, versucht die Disziplin der generativen künstlichen Intelligenz (KI) von Grund auf neue Daten zu generieren. Generische künstliche Intelligenz (KI) beschreibt maschinelle Lernsysteme, die aus bereits vorhandenen Daten neue Bedeutungen erzeugen können. ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper und Stable Diffusion gehören neben DeepMinds Alpha Code (GoogleLab) zu den führenden generativen KI-Tools.
Was wird die wichtigste Technologie in den nächsten 50 Jahren sein?
Emad glaubt, dass es sich um generative KI handelt. Ich denke, es ist die Age-Reversal-Technologie. Was denken Sie? pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
— Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis) 8. Februar 2023
Generative künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Technologie, die es ermöglicht, neue Informationen aus vorhandenen Quellen wie Text, Audiodateien und Fotos (KI) zu erstellen. Um die Eingabe zu replizieren, können Computer nun generative künstliche Intelligenz einsetzen, um das zugrunde liegende Muster zu identifizieren.
Es gibt 3 generative KI-Techniken:
- Generative Adversarial Networks (GANs): Zwei separate neuronale Netze – ein „Generator“ und ein „Diskriminator“ – bilden ein GAN. Diese neuronalen Netze konkurrieren miteinander, um einen goldenen Mittelweg zu finden.
- Transformer: Mithilfe von Modellen der menschlichen Kognition können Transformer wie GPT-3, LaMDA und Wu-Dao die relative Wichtigkeit verschiedener Teile eines Eingabedatensatzes bestimmen. Sie werden darin geschult, Sprache und Bilder zu erkennen, neue aus großen Datenbanken zu entwickeln und bestehende zu klassifizieren.
- Variations-Autoencoder: Der Encoder wandelt die Eingabe in einen komprimierten Code um, den der Decoder dann verwendet, um die ursprünglichen Daten wiederherzustellen.
Bedeutung generativer KI-Tools
Das Potenzial von Maschinen, sinnvolle und ästhetisch ansprechende Dinge herzustellen, tritt erst jetzt in die Entwicklungsphase ein. Per Definition bezieht sich generative künstliche Intelligenz auf Fälle, in denen ein Computer etwas Neues generiert, anstatt ein Bestehendes zu analysieren.
Generative KI-Technologien entwickeln sich schnell dahin, schneller und kostengünstiger zu sein als das, was Menschen von Hand erzeugen können, und in einigen Fällen sogar besser als das, was sie produzieren. Soziale Medien, Videospiele, Werbung, Architektur, Computerprogrammierung, Grafikdesign, Produktentwicklung, Recht, Marketing und Vertrieb sind nur einige der Bereiche, die für Innovationen reif sind. Generative KI kann jedoch eine verbesserte, beschleunigte und kostengünstigere Produktion in verschiedenen Verbrauchersektoren ermöglichen. Dies liegt daran, dass einige Aufgaben möglicherweise vollständig durch KI ersetzt werden, während andere mehr von einer engen iterativen kreativen Schleife zwischen Mensch und Maschine profitieren würden. Das Potenzial der generativen KI, die Grenzkosten kreativer und intellektueller Arbeit auf null zu senken, ist aufregend, da es zu massiven Steigerungen des Outputs pro Arbeiter, des BIP und des Aktienkurses führen könnte.
Viele Einzelpersonen erhalten gutes Geld für Wissensarbeit und kreative Arbeit, die beide durch die generative KI verbessert werden sollen. Der Einsatz von generativer KI könnte die Produktivität und Innovation in bestimmten Bereichen um mindestens 10 % steigern. Das bedeutet, dass sie sich in jeder Hinsicht verbessern, einschließlich Geschwindigkeit, Effizienz und Leistungsfähigkeit. Infolgedessen könnte der durch generative KI geschaffene wirtschaftliche Wert in Billionen von Dollar liegen.
Generative KI-Anwendungen
Das Feld der generativen künstlichen Intelligenz (KI) wächst schnell und umfasst mittlerweile viele Anwendungen. Fotos, Langtexte, E-Mails, Posts in sozialen Netzwerken, Audioaufnahmen, strukturierte Daten und sogar Quellcodes sind nur einige der Arten von Informationen, die sie verarbeiten können. Darüber hinaus können sie Originalmaterial erstellen, übersetzen, Fragen beantworten, Stimmungsanalysen durchführen, zusammenfassen und sogar kurze Videos erstellen. Unternehmen könnten stark von der Einführung dieser universellen Content-Engines profitieren. Derzeit sind einige der häufigsten Anwendungen der generativen KI im Marketingkontext. Zukünftige Anwendungen der generativen KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften können die Erkennung von Krankheiten und die Identifizierung potenzieller Therapien umfassen.
Betrachten Sie vorerst die folgenden Beispiele für generative KI in Aktion, denen Sie möglicherweise begegnen:
- Werbetexten
- Schreibassistenten
- Codegenerierung
- Kunsterzeugung
- Spielen
- Media-Werbung
- Design
- Soziale Netzwerke
Beste generative KI-Tools
Wir haben bereits einige der besten generativen KI-Tools überprüft:
- Kunstzüchter KI
- Bing-KI
- Google Bard-KI
- ChatGPT
- Google MusicLM-KI
- Wälzer KI
- StarryAI
- Chinchilla AI
- Uberduck-KI
- MyHeritage KI-Zeitmaschine
- Meta Galactica-KI
- Erstelle-ein-Video-Meta-KI
- Wombo-Traum
- DALL-E 2
- Stabiler Diffusions-KI-Kunstgenerator
Generative KI-Bilder
Die Mehrheit der oben genannten generativen KI-Lösungen konzentriert sich auf die Erzeugung neuer Bilder. KI-Tools, die Grafiken in zwei, drei oder sogar vier Dimensionen erzeugen können, benötigen als Ausgangspunkt eine Texteingabe. Sehen Sie sich diese Beispiele von Fotos an, die von künstlicher Intelligenz generiert wurden:
Ein Beispiel für die beeindruckenden Ergebnisse, die generative KI erzielen kann, ist die Erstellung fotorealistischer Darstellungen von Menschen. Unten finden Sie ein Beispiel für generative KI, das leicht als Foto durchgehen könnte.
Die Erstellung von Avataren ist eine gängige Anwendung von KI im Bereich der Bildgenerierung. TikTok ist eine der am weitesten verbreiteten Plattformen zum Teilen von Instanzen generativer KI.
@dawnaiapp
Generative KI-Techniken machen es einfach, die Rolle einer beliebigen historischen Figur anzunehmen, sei es ein Astronaut, eine edle Person des 19. Jahrhunderts, ein Ritter des Mittelalters oder ein Pharao des alten Ägypten.
Generative KI-Bilder sind nicht die einzigen Beispiele für künstliche Intelligenz. Wussten Sie, dass OkCupid von ChatGPT generierte Übereinstimmungsfragen testet? Mit der Verbesserung der generativen KI werden der Liste neue Beispiele hinzugefügt.
Source: Was ist generative KI und warum ist sie wichtig?
