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Generative KI - Eine Einführung

Die Generative KI steht kurz davor, unsere Interaktionen mit Technologie grundlegend zu verändern und komplexe Probleme zu lösen. Diese kleine Einführung beleuchtet ihre Definition, Geschichte, attraktive Anwendungsbereiche und die damit verbundenen Herausforderungen. Tauchen mit mir ein, in die faszinierende Welt der Generativen KI und entdecke ihr enormes Potenzial für die Zukünfte.

 

Generative KI verstehen - Eine Einführung


Die Welt durchläuft zahlreiche Innovationszyklen, die den Lauf der Geschichte verändern. Ein Beispiel dafür ist die Entdeckung der Landwirtschaft, die den Menschen von einem Jäger und Sammler zu einem Schöpfer und Siedler machte. Ebenso revolutionierte Silizium die Medizin und die Astrophysik, und die Dampfmaschine leitete das goldene Zeitalter der Massenproduktion ein. Heute steht die digitale Transformation, angetrieben durch künstliche Intelligenz (KI), im Zentrum dieser Entwicklungen. Generative KI, das Herzstück dieser Geschichte, birgt ein enormes Potenzial und wird die Geschäftswelt massgeblich beeinflussen.


Was ist Generative KI?


Generative KI ist eine fortschrittliche Technologie, die Inhalte in Form von Text, Sprache, Bildern oder synthetischen Daten generieren kann. Sie nutzt Deep-Learning-Modelle und grosse Sprachmodelle, um neuartige Inhalte zu erstellen. Laut McKinsey wird die Leistung der generativen KI bis 2040 mit den besten 25 Prozent der Menschen konkurrieren.


Die Anwendungen der Generativen KI sind vielfältig und erstrecken sich über zahlreiche Branchen. Führende Forschungsunternehmen wie Gartner und Deloitte prognostizieren der Generativen KI ein enormes Potenzial zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten.


Geschichte der Generativen KI


Der Begriff "Generative KI" mag neu erscheinen, seine Geschichte reicht jedoch mehr als 70 Jahre zurück. Die Forschung zur Textanalyse begann in den 1950er Jahren, gefolgt von regelbasierten Systemen und Wissensdatenbanken in den 1960er Jahren. Die 1980er Jahre brachten die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hervor, und in den 2000er Jahren erlebte die KI-Forschung durch maschinelles Lernen und Big Data einen enormen Aufschwung. Mit GPT-3, einem revolutionären KI-Modell, erreichte die generative KI in den 2020er Jahren einen neuen Höhepunkt.


  • Grosse Sprachmodelle (LLMs)

Ein wesentlicher Bestandteil der Generativen KI sind Large Language Models (LLMs). Diese Modelle werden auf grossen, unmarkierten Datensätzen trainiert und können Texte auf der Basis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen generieren. Bekannte LLMs sind OpenAIs GPT-3 und GPT-4, Googles LaMDA und PaLM sowie Metas LLaMA.


  • Generative KI-Modelle und ihre Typen

Generative KI-Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) haben die Fähigkeit, neue Daten zu erzeugen, die den Mustern vorhandener Daten ähneln. Diese Modelle werden in verschiedenen Anwendungen wie der Bilderzeugung, der Datenkompression und der Textgenerierung eingesetzt.


  • Anwendungen der Generativen KI

Generative KI revolutioniert zahlreiche Branchen, darunter Marketing, Bildung, Gesundheitswesen und Fertigung. Beispiele sind die Erstellung von Inhalten, personalisierte Lernpfade, die Generierung medizinischer Bilder und die Optimierung von Lieferketten. Auch Funktionen wie Kundenservice, Marketing und Vertrieb profitieren von den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie.


  • Grenzen der Generativen KI

Trotz ihres Potenzials hat die Generative KI auch Grenzen. Sie hat Schwierigkeiten, den Kontext vollständig zu verstehen, und es mangelt ihr an echter Kreativität und emotionaler Tiefe. Ausserdem besteht die Gefahr von Halluzinationen, bei denen KI-Modelle falsche Inhalte generieren, und es können unbeabsichtigt Vorurteile reproduziert werden.

 
  • Zukunft der Generativen KI

Die Zukunft der Generativen KI ist vielversprechend und wird die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und komplexe Probleme lösen, nachhaltig verändern. Sie wird einen entscheidenden Beitrag zur schnellen Erstellung von Inhalten, zu natürlichen und intuitiven Gesprächen und zur Skalierung der Personalisierung leisten.


 

Die Geschichte der Generativen KI - Meilensteine und Entwicklungen


Die Geschichte der Generativen KI reicht bis in die 1950er Jahre zurück und umfasst zahlreiche bedeutende Entwicklungen. Von den Anfängen der Textanalyse bis zu modernen Sprachmodellen wie GPT-3 hat jede Phase einen wichtigen Beitrag zur heutigen Leistungsfähigkeit der KI geleistet.


1950er Jahre: Textanalyse - der Beginn der KI

In den 1950er Jahren begann die KI-Forschung mit einfachen Computerprogrammen zur Textverarbeitung und -analyse. Diese Systeme sollten Textdaten ähnlich wie Menschen verstehen und manipulieren.


1960er Jahre: Regelbasierte Systeme und Wissensbasen

In den 1960er und 1970er Jahren verlagerte sich der Schwerpunkt der KI-Forschung auf regelbasierte Systeme und Wissensbasen. Es wurden Expertensysteme entwickelt, die menschliches Wissen durch explizite Regeln abbildeten. Diese Systeme konnten spezifische Probleme lösen, waren aber durch den hohen manuellen Aufwand und die begrenzte Anpassungsfähigkeit eingeschränkt.


1980er Jahre: Aufkommen der Natural Language Processing (NLP)

Die 1980er und 1990er Jahre brachten die Natural Language Processing (NLP) hervor, deren Ziel es war, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Obwohl diese Systeme in der Lage waren, komplexere Sprachaufgaben zu bewältigen, waren sie noch weit von einem menschenähnlichen Sprachverständnis entfernt.


2000er Jahre: Maschinelles Lernen und Big Data

Der Beginn des neuen Jahrtausends markierte mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens und der Verfügbarkeit grosser Datenmengen einen bedeutenden Wandel in der KI-Forschung. Algorithmen des maschinellen Lernens, insbesondere neuronale Netze, haben sich als äusserst effektiv bei der Lösung einer Vielzahl von KI-Aufgaben erwiesen.


2020er Jahre: GPT-3 und der Durchbruch der Generativen KI

In den 2020er Jahren brachte GPT-3, ein revolutionäres KI-Modell, die Generative KI und NLP einen grossen Schritt voran. GPT-3 wurde auf einer riesigen Textmenge vortrainiert und war in der Lage, hoch kohärente und kontextuell relevante Texte zu generieren. Die Entwicklung von GPT wird mit GPT-3.5 und GPT-4 fortgesetzt, die die Leistungsfähigkeit weiter verbessern.


Schlussfolgerung

Die Geschichte der Generativen KI ist geprägt von kontinuierlichem Fortschritt und Innovation. Jedes Jahrzehnt hat einen wichtigen Beitrag zur heutigen Leistungsfähigkeit der KI geleistet. Die Entwicklung von LLMs und anderen generativen Modellen hat die Möglichkeiten der KI erheblich erweitert und ebnet den Weg für zukünftige Fortschritte.


 

Anwendungen und Zukunft der Generativen KI - Potentiale und Herausforderungen


Generative KI revolutioniert durch ihre vielfältigen Anwendungen zahlreiche Branchen und Funktionen. Von der Erstellung von Inhalten bis hin zur personalisierten Medizin bietet Generative KI zahlreiche Möglichkeiten. Gleichzeitig gibt es Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen.


Mögliche Anwendungen von Generativer KI

  • Marketing, Werbung und Unterhaltungsindustrie Generative KI unterstützt die Schaffung von Inhalten in Form von Kunst, Musik und Literatur. Sie wird auch bei der Entwicklung von Videospielen und beim Schreiben von Drehbüchern eingesetzt, um Umgebungen, Charaktere und Dialoge zu generieren.


  • Bildungssektor Im Bildungsbereich ermöglicht Generative KI personalisiertes Lernen durch die Erstellung massgeschneiderter Aufgaben und Lernmaterialien. Virtuelle Labore simulieren Experimente und Szenarien für praxisnahe Lehrveranstaltungen.


  • Gesundheitswesen Generative KI wird eingesetzt, um synthetische medizinische Bilder zu erzeugen, neue Medikamente zu entdecken und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Dies verbessert die diagnostische Genauigkeit und beschleunigt den Entwicklungsprozess neuer Medikamente.


  • Verarbeitende Industrie In der Fertigungsindustrie unterstützt Generative KI das Produktdesign, die Qualitätssicherung und die Optimierung von Lieferketten. Sie generiert optimierte Produktdesigns und synthetische Daten für Qualitätstests.


  • Software- und Technologieindustrie Generative KI unterstützt Entwickler bei der Generierung von Code-Snippets, der Fehlererkennung und der Simulation von Cyber-Angriffen zur Verbesserung der IT-Sicherheit.


Herausforderungen der Generativen KI

  1. Kontext verstehen Generative KI hat Schwierigkeiten, den Kontext vollständig zu erfassen, was manchmal zu unsinnigen oder irrelevanten Antworten führt. Sie halluziniert sozusagen. Ein guter Artikel dazu: When A.I. Chatbots Hallucinate

  2. Echte Kreativität Generative KI kann kreative Stile imitieren, aber es fehlt ihr an echter Kreativität, Vorstellungskraft und emotionaler Tiefe

  3. Halluzinationen Generative KI neigt zu Halluzinationen und generiert manchmal falsche Inhalte, die auf ihrem eigenen Verständnis von Szenarien basieren. Hier ein Artikel dazu: You searched Google. The AI hallucinated an answer

  4. Bias und Fairness Generative KI-Modelle können unbeabsichtigt Vorurteile in ihren Trainingsdaten reproduzieren und zu verzerrten Ergebnissen führen. Hier hat Google gerade letzthin wieder Danebengegriffen. Wie hierGoogle: Google apologizes for ‘missing the mark’ after Gemini generated racially diverse Nazis


 

Zukunft der Generativen KI

Die Zukunft der Generativen KI ist vielversprechend und wird die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und komplexe Probleme lösen, nachhaltig verändern. Sie wird einen wesentlichen Beitrag zur schnellen Erstellung von Inhalten, zu natürlichen und intuitiven Gesprächen und zur Skalierung der Personalisierung leisten. Die Herausforderung besteht darin, ihr Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig ihre Grenzen zu respektieren.


Fazit


Die Herausforderungen meistern: Nicht alles ist rosig

Trotz ihrer Fähigkeiten hat Generative KI auch ihre Mängel. Sie hat manchmal Schwierigkeiten, den Kontext zu erfassen, kann ohne menschliche Kreativität ein wenig fantasielos sein und ja, sie kann halluzinieren – völlig bizarre Inhalte erzeugen. Ausserdem besteht die ständige Sorge um KI-Vorurteile, die nicht so grossartige menschliche Vorurteile widerspiegeln.

Den Weg in die Zukunft ebnen: Die KI-Revolution annehmen

Generative KI ist eine Reise, kein Ziel. Es geht darum, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen. Während sie sich entwickelt, verspricht sie, nicht nur intelligentere Werkzeuge, sondern auch tiefere Einblicke und intuitivere Interaktionen in allen Lebens- und Arbeitsbereichen zu liefern. Bist du bereit, ihr Potenzial zu nutzen und die Welle der KI-Innovation zu reiten?



Die Zukunft annehmen: Bist du bereit für Generative KI?

Generative KI lernt immer noch und entwickelt sich weiter. Es ist nicht die Frage, ob sie unsere Welt umgestalten wird, sondern wann. Bist du bereit für diese wilde Fahrt?


 

PS: Language Tool hat mir der Rechtschreibung geholfen, ChatGPT mit der Historie der Generativen KI und DeepL verbesserte meine Formulierungen =)

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