Generative Künstliche Intelligenz: Das Konzept verstehen

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Generative Künstliche Intelligenzen

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In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Konzept dergenerative künstliche IntelligenzEine Kategorie von Algorithmen, mit denen aus vorhandenen Daten neue Inhalte erstellt werden können.

Generative künstliche Intelligenzen eröffnen zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen, z. B. in der audiovisuellen Industrie, in der Kunst oder beim Design physischer Objekte.

Kategorien für Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (IA) ist ein sehr weites Feld, das sich in mehrere Unterkategorien unterteilen lässt:

• Deterministische KIs : Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, ganz bestimmte Probleme mit vorgegebenen Regeln zu lösen. Sie entwickeln kein neues Wissen und sind nicht lernfähig.
• Adaptive KIs : Im Gegenteil, sie sind in der Lage, auf der Grundlage ihrer bisherigen Erfahrungen zu lernen und sich ständig zu verbessern.
• Generative KIs : Dies ist das zentrale Thema unseres Artikels. Diese künstlichen Intelligenzen haben die Fähigkeit, kunstvolle Dinge auf originelle und manchmal sogar beispiellose Weise zu erschaffen.

So generative künstliche Intelligenzen sind ein besonders aufstrebender Zweig der KI, der auf Techniken des maschinellen und tiefen Lernens beruht (Machine Learning und Deep Learning), um aus vorhandenen Daten innovative Inhalte zu generieren.

Wie funktionieren generative KIs?

Um das Konzept besser zu verstehen, ist es hilfreich, sich mit den Methoden zu beschäftigen, die von generativen künstlichen Intelligenzen angewandt werden. Unter ihnen stechen zwei Ansätze häufig hervor:

1. Generative Modelle  : Sie werden verwendet, um aus einer kleineren Eingabe komplexe und große Datendarstellungen zu erstellen.
2. Generative antagonistische Netzwerke (GAN) : Bei dieser Technik wird ein Wettstreit zwischen zwei neuronalen Netzen durchgeführt, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Generative Modelle: ein probabilistischer Ansatz

Diese Methode beruht auf der Idee, dass die beobachteten Daten aus einem verborgenen Generierungsprozess hervorgehen, der mithilfe von Wahrscheinlichkeiten modelliert werden kann. Generative Modelle versuchen also, die zugrunde liegende Struktur der Daten zu erlernen, um neue Instantiierungen vorschlagen zu können. Zu den Arten von generativen Modellen gehören :

• • Probabilistische grafische ModelleDiese Methode bietet eine Formalisierung der kausalen Annahmen über die Daten.
  • Modelle mit latenten VariablenEs gibt auch andere Methoden, wie Boltzmann-Netzwerke und Auto-Encoder, die versuchen, verborgene Darstellungen von Daten zu entdecken.

Generative antagonistische Netzwerke (GAN): Die Kunst des Wettbewerbs

Die Methode der generative antagonistische Netzwerke (GAN) wurde 2014 von Ian Goodfellow, einem Forscher auf dem Gebiet des Deep Learning, eingeführt. Bei dieser Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an:

• • Das Netzwerk generatorDas Ziel dieser Methode ist es, Daten zu erstellen, die den Referenzdaten so ähnlich wie möglich sind.
  • Das Netzwerk DiskriminatorIn diesem Fall ist es wichtig, dass die vom Generator erzeugten Fälschungen von echten Daten unterschieden werden.

Dieser Wettbewerb veranlasst den Generator, seine Fähigkeit, überzeugende Daten zu erstellen, ständig zu verbessern, während der Diskriminator ebenfalls besser wird, um Betrügereien zu erkennen. Letztendlich führt die GAN-Methode zu sehr guten Ergebnissen bei der Erstellung von originellen und realistischen Inhalten.

Anwendungsbeispiele für generative KIs

Generative Künstliche Intelligenz findet in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung:

Visuelle Künste

Künstlerische Werke wie Gemälde oder Zeichnungen können mithilfe generativer KI erzeugt werden. Beispielsweise reproduzieren Algorithmen den Stil berühmter Maler, um neue Werke in ihrer Nachfolge zu schaffen.

Audiovisuelle Künste

Generative Algorithmen sind auch in der Lage, Musik zu komponieren, Drehbücher für Filme zu schreiben oder sogar Videos zu kategorisieren und zu bearbeiten, um daraus originelle Montagen zu erstellen.

Literatur

KIs wurden entwickelt, um Gedichte oder Geschichten zu schreiben und dabei verschiedene literarische Stile zu übernehmen. Sie können auch beim Schreiben helfen, indem sie Ideen für Dialoge, Charaktere oder Handlungsstränge vorschlagen, die auf bestehenden Texten basieren.

Entwerfen von physischen Objekten

In den Bereichen Industriedesign und Architektur können generative KIs eingesetzt werden, um originelle Formen für Objekte oder Gebäude zu entwerfen. Die Algorithmen werden dann mit Daten wie technischen, ökologischen, ästhetischen oder auch kulturellen Einschränkungen gefüttert.

Generative KI: Herausforderungen und Perspektiven

Die Entwicklung und der Einsatz generativer künstlicher Intelligenzen wirft jedoch mehrere Fragen auf:

• Originalität Wie innovativ sind Kreationen, die aus generativer KI hervorgehen? Sind sie nicht einfach nur ein Spiegelbild der bereitgestellten Lerndaten?
• Verantwortung : Wer ist für die von einer KI erzeugten Schöpfungen verantwortlich? Der Entwickler des Algorithmus, der Eigentümer der Daten oder niemand, da die KI "unabhängig" ist?
• Ethik : Wie kann verhindert werden, dass Algorithmen Stereotypen, Vorurteile oder Diskriminierungen, die in den ursprünglichen Daten vorhanden sind, reproduzieren und verstärken?

Schließlich sind die zukünftigen Entwicklungen der generative künstliche Intelligenzen könnten neue Dimensionen wie die Berücksichtigung menschlicher Emotionen oder das Selbstbewusstsein einbeziehen.