DEUTSCH — CHATGPT UND KI-KURZARTIKEL

Einführung in die generative künstliche Intelligenz: Entwicklung, Modelle und Anwendungen

ERKUNDUNG DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ IN KLEINEN DOSIERUNGEN VON WISSEN

1 — Einführung

“KI ist das neue Stromnetz” stammt von Andrew Ng, einem renommierten Informatiker, Unternehmer und Professor an der Stanford University.

Genau wie das Stromnetz in der Vergangenheit verschiedene Industrien revolutionierte, hat KI das Potenzial, in verschiedenen Bereichen der zeitgenössischen Gesellschaft ebenso revolutionär zu wirken.

In diesem Szenario erweist sich KI als eine transformative Kraft, die unser Leben auf bisher unvorstellbare Weise formt.

Es ist möglich, dass wir in eine neue Ära eintreten, die Ära der KI-basierten Wirtschaft, in der unser gesamtes Leben von KI-Anwendungen und Agenten durchdrungen ist.

KI steht für computergestützte Systeme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Dazu gehören Fähigkeiten wie Lernen, Denken, Problemlösung, Verständnis natürlicher Sprache, Mustererkennung und visuelle Wahrnehmung.

Das Potenzial der KI-Technologie ist überwältigend, und zum ersten Mal können wir auf unserem Planeten eine Intelligenz haben, die der unseren überlegen ist.

Wie wir Menschen müssen auch KI-Systeme trainiert werden, sie müssen zuerst lernen, um dann eine Art von Intelligenz bieten zu können.

Anfangs erforderte das Training von KI-Systemen erhebliche menschliche Intervention und stellte bedeutende Herausforderungen in Bezug auf die Organisation von Daten, Labeling, Zeit, Kosten und Updates dar.

Mit dem Aufkommen von KI-Modellen namens Neuronale Netzwerke fand eine Revolution statt, und jetzt können KI-Systeme ohne direkte menschliche Intervention trainiert werden, was außergewöhnliche Effizienzgewinne ermöglicht.

Dieser explosive Übergang, den wir heute oft als Generative KI bezeichnen, markiert nicht nur einen technologischen Fortschritt, sondern definiert auch neu, wie wir die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen verstehen.

2 — Schwache KI und Starke KI

Künstliche Intelligenz (KI) manifestiert sich derzeit in mindestens zwei unterschiedlichen Kategorien, von denen jede ihre eigenen Merkmale und spezifischen Anwendungen hat:

• Schwache KI
• Starke KI

A) Schwache KI

Schwache KI, auch als Spezialisierte KI bekannt, ist darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben innerhalb klar definierter Grenzen zu erfüllen.

Diese Systeme sind stark von spezifischen Trainingsdaten abhängig, die mit ihrem Tätigkeitsbereich oder den Aufgaben, die sie ausführen sollen, verbunden sind.

Anwendungen der KI zur Bewertung, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, bilden eine spezifische Kategorie von Anwendungen und fallen daher in diese Kategorie.

Ein weiteres Beispiel sind Modelle, die darauf trainiert sind, Muster in medizinischen Bildern für die Diagnose zu erkennen. Dies ist eine spezifische Anwendung, wie die Bewertung eines Röntgenbildes, um das Vorhandensein eines Tumors zu identifizieren, und basierend auf den Merkmalen dieses Tumors zu beurteilen, ob er gutartig oder bösartig sein kann.

Spracherkennungssysteme, Empfehlungsalgorithmen auf Streaming-Plattformen und Chatbots, die auf spezifische Dienste wie Kundensupport und virtuelle Assistenten in spezifischen Aufgaben spezialisiert sind, stellen weitere Anwendungen der Schwachen KI dar.

Schwache KI zeigt eine hohe Effizienz in spezifischen Kontexten, aber ihre Anwendung ist auf die Aufgaben beschränkt, für die sie programmiert wurde.

Aufgrund ihrer Effizienz bei spezialisierten Aktivitäten steht sie vor Herausforderungen, wenn es darum geht, sich an neue Szenarien anzupassen, für die sie ursprünglich nicht programmiert wurde.

B) Starke KI

Starke KI, auch bekannt als AGI (Artificial General Intelligence), repräsentiert ein fortgeschritteneres und ehrgeizigeres Niveau der KI, das darauf ausgelegt ist, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen, die ein Mensch ausführen kann.

Die wichtigsten Merkmale von AGI umfassen die Fähigkeit zur Verallgemeinerung und Anpassungsfähigkeit, wodurch sie in der Lage ist, eine breite Palette von Problemen zu verstehen und zu lösen, auch in unbekannten Kontexten. Dazu muss sie autonom aus verschiedenen Datenquellen lernen, den Kontext verstehen und ein tieferes Verständnis für Sprache, Logik und Denken haben.

Unsere Generative KI-Systeme und multimodalen Modelle wie ChatGPT, Bard, Claude und andere sind nur eine kleine Auswahl dessen, was die Starke KI in Zukunft leisten könnte.

Starke KI befindet sich noch in den frühen Entwicklungsstadien, und ihr Fortschritt hängt von der kontinuierlichen Weiterentwicklung fortschrittlicher Algorithmen, leistungsfähigerer Hardware und einem tieferen Verständnis der Prinzipien der künstlichen Intelligenz ab.

Die Herausforderungen sind enorm, sowohl aus technischer als auch ethischer Sicht, sowie in Bezug auf Sicherheit, Kontrollen, Governance und andere kritische Bereiche, die die Weltordnung beeinflussen können.

3 — Ansatz der Generativen Künstlichen Intelligenz

Was derzeit Aufmerksamkeit und Investitionen auf sich zieht, sind die Ansätze der KI, die als Generative KI bezeichnet werden und spezifisch oder multimodal sein können, um Daten unterschiedlicher Art zu verstehen und zu reproduzieren.

Generative KI bezieht sich auf eine Kategorie von Algorithmen und KI-Modellen, die die Fähigkeit haben, autonom neue Daten zu generieren, basierend auf Mustern und Informationen, die während des Trainings gelernt wurden.

Ein solches Modell, das zum Beispiel auf Bildern von Katzen trainiert wurde, kann neue Bilder von Katzen erstellen, die im Originaldatensatz nicht vorhanden sind, und damit seine Fähigkeit demonstrieren, originale Inhalte auf der Grundlage des während des Trainings Gelernten zu generieren.

ChatGPT ist ein generatives KI-Modell, bei dem alles mit einem Prompt beginnt, der Text, Bilder, Videos oder andere Arten von Daten zur Interpretation sendet.

Das endgültige Ergebnis der Ausgabe sind neue Inhalte, die auf Trainingsdaten basieren und auch in Text, Bilder, Videos, Code, virtuelle Umgebungen und andere Arten von Daten übersetzt werden können.

4 — Einige bekannte Modelle für Generative KI auf dem Markt

Das GPT von OpenAI, ein Vorreiter in seiner Kategorie, hat eine neue Ära der Interaktion zwischen Menschen und KI eingeleitet, während Modelle wie das Gemini von Google die Grenzen künstlicher Kreativität erweitern.

Das bekannteste Generative-KI-Modell auf dem Markt ist das GPT (Generative Pretrained Transformer) von OpenAI, das vom ChatGPT verwendet wird.

Es gibt auch andere Modelle wie das BERT von Google, das Llama von Meta, das Turing-NLG von MS, das ERNIE von China, das Claude von Anthropic und andere.

Diese Modelle begannen mit einer einzigen Funktion, wie der Generierung von Texten, und entwickelten sich weiter, um andere Arten von Inhalten zu erstellen, wie zum Beispiel Bilder, Videos und Audio.

KI-Modelle, die mit nur einem Datentyp arbeiten, werden als Unimodal bezeichnet und entwickeln sich zu Bimodal und Multimodal.

Es gibt sehr gute Modelle für die Generierung von Bildern, wie Midjourney und DALL-E, andere für die Erstellung von Videos, wie Pika und Synthesia, und andere für die Generierung von Computercode, wie Github Copilot und AlphaCode.

Generative KI wird in verschiedenen Bereichen implementiert und erzielt beeindruckende Ergebnisse.

5 — Neuronale Netze und der Fortschritt der LLMs

Die Generative KI erzeugt Inhalte, die als synthetisch bezeichnet werden und denen, die von Menschen erzeugt werden, sehr nahekommen, oft so nahe, dass man nicht weiß, ob sie von Maschinen generiert wurden oder nicht.

Die Hauptalgorithmen und -techniken zur Nutzung dieser Fähigkeit der Generative KI stammen aus den sogenannten Künstlichen Neuronalen Netzen, die ähnlich wie menschliche Neuronen Daten verarbeiten und aus einer Vielzahl von Daten lernen können.

Je mehr Trainingsdaten vorhanden sind, desto besser werden sie.

Deep Learning besteht aus tiefen neuronalen Netzen mit vielen Elementen und Neuronen und hat eine enorme Fähigkeit zur Wissensgenerierung.

Die neuronalen Netze, die als LLMs (Large Language Models) bezeichnet werden, werden für die Verarbeitung von Textinhalten eingesetzt und darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen.

Dieses Forschungsgebiet der KI wird als NLP (Natural Language Processing) bezeichnet, das sich auf neuronale Netze stützt, um menschliche Sprache zu erlernen.

Die LLMs, mit ihren Netzwerken von Dutzenden von Schichten von Neuronen und Milliarden von Parametern, entfalten sich als umfangreiche Wissensdatenbanken und erweitern unser Verständnis der Fähigkeiten der Generativen KI.

6 — Anwendungen von Generative AI — Multidisziplinäre Auswirkungen

Die Anwendungen von Generative AI, von der Content-Produktion bis zur Softwareentwicklung, durchdringen verschiedene Branchen wie visuelle Kunst, Bildung und Spiele.

Der Einfluss von Generative AI ist bereits in der Bildung, im Produktdesign, in der Robotik und in der Filmindustrie spürbar.

Das transformative Potenzial dieser Technologie ist offensichtlich und führt zu tiefgreifenden Veränderungen in der Art und Weise, wie wir alltägliche Aktivitäten durchführen.

Einige Bereiche und Anwendungen:

• Content-Produktion und Veröffentlichung (ChatGPT, Bard, MS Copilot).
• Visuelle Kunst, Grafikdesign, Werbung (DALL-E, Midjourney).
• Videoproduktion, Werbung, visuelle Effekte (Synthesia, Pika).
• Softwareentwicklung (AlphaCode, Github Copilot).
• Musikkomposition, Soundtracks (AIVA, Jukedeck).
• Spiele, Animation, Geschichtenerzählung (Artbreeder).

Viele weitere Bereiche werden ebenfalls beeinflusst, darunter Bildung und Training, Produktdesign, Robotik, Biologie, Filmindustrie und viele andere.

7 — Herausforderungen, Chancen und zukünftige Perspektiven

Während wir uns über die Errungenschaften von Generative AI wundern, ist es entscheidend, die ethischen und technischen Herausforderungen anzuerkennen, die damit einhergehen. Wir müssen Enthusiasmus mit einer sorgfältigen Reflexion über ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft ausbalancieren.

Wenn wir in die Zukunft blicken, wird Generative AI weiterhin die Schnittstelle zwischen Technologie und Kreativität gestalten.

Die Zusammenarbeit zwischen Sprachmodellen, fortgeschrittenen neuronalen Netzwerken und dem immensen Potenzial von LLMs verspricht, neue Grenzen der Innovation zu erschließen.

Letztendlich liegt es an uns als Gesellschaft, die Verwendung dieser Technologie zu lenken, um sicherzustellen, dass sie positiv zum menschlichen Fortschritt beiträgt.

In diesem dynamischen Umfeld erweist sich Generative Künstliche Intelligenz nicht nur als Werkzeug, sondern auch als Partner auf der Reise, neue Möglichkeiten zu entdecken und die Zukunft der Innovation zu gestalten.

8 — Schlussbetrachtungen

Die Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI) tritt als transformative Kraft hervor, die in der Lage ist, originale Inhalte zu generieren und verschiedene Bereiche zu revolutionieren.

An der Schnittstelle zwischen menschlicher Vorstellungskraft und algorithmischer Innovation positioniert sich die Generative AI nicht nur als Werkzeug, sondern als Co-Autor bei der Schaffung einer Zukunft voller unerforschter Möglichkeiten.

Von der Einführung des GPT durch OpenAI (November 2022) bis hin zu den neuesten Modellen wie Gemini, Llama, Claude haben wir signifikante Fortschritte in der Fähigkeit gesehen, nicht nur Texte, sondern auch Bilder, Videos und Code zu erstellen.

Es ist die Ära der Multimodalen Generativen KI, die die Intelligenz der Maschine über Text und Wort hinaus erweitert, sondern auch auf andere Kommunikationsformen wie die Generierung von Audio, Bildern, Videos, Computercode, virtuellen Umgebungen usw.

Dieses Phänomen läutet eine neue Ära ein, in der die Zusammenarbeit zwischen menschlicher Kreativität und künstlicher Intelligenz außergewöhnliche Ergebnisse hervorbringen wird.

Dies ist ein einzigartiger Moment in der Technologie, der unser Leben ähnlich wie der Mikrocomputer, das Internet und das Smartphone beeinflussen wird.

Andrew Ng hat recht. “KI ist tatsächlich die neue Elektrizität”.

Autor: José Antonio (Zezinho).

1 Andrew Ng — https://bit.ly/494fBFY