Heutzutage ist die ganze Aufregung im Technologiebereich kaum zu übersehen ChatGPT, Stabile Verbreitungund andere Formen der generativen KI – im Grunde eine fortschrittliche Model der künstlichen Intelligenz, die Inhalte generieren kann, die nicht von den von Menschen generierten Inhalten zu unterscheiden sind.
Generative KIMeine Damen und Herren sind die Schlagwort Heutzutage und in diesem Beitrag werden wir einige der Grundlagen behandeln, wie zum Beispiel:
Was ist generative KI?
Die Technologie hinter generativer KI – Wie funktioniert generative KI?
Anwendungen generativer KI
Wird mir die generative KI meinen Job wegnehmen?
Zukunft der generativen KI
Diese Frage ist schwer zu beantworten, da der Begriff seit der Einführung von ChatGPT bereits seit einigen Monaten ein Schlagwort ist. Davor kannten wir bereits ihren berüchtigten Cousin, die Künstliche Intelligenz.
Wenn Sie künstliche Intelligenz verwenden, um neue Texte, Movies, Audiodateien, Bilder oder Daten jeglicher Artwork zu erstellen, können Sie dies unter „Generative KI“ klassifizieren. Dies ist ein Überbegriff.
Immer wenn künstliche Intelligenz verwendet wird, um etwas Eigenständiges zu erschaffen, nennen wir es generative KI. Es gibt zum Beispiel Web sites wie Mitten auf der Reise die Eingabeaufforderungen von Benutzern verwenden, um völlig neue Bilder zu generieren. Wie dieser:
Ein Benutzer auf der Midjourney-Plattform mit dem Namen Revanchist fragte nach einem „Königreich auf einer schwimmenden Insel, voller Magie, beleuchtet vom Mondlicht”
Und die KI erledigte den Relaxation. Beeindruckend, nicht wahr?
Additionally, in technischer HinsichtGenerative KI bezieht sich auf eine Artwork künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, ohne explizite Anweisungen oder Anleitung von Menschen neue und originelle Inhalte wie Bilder, Movies, Musik oder sogar Texte zu generieren.
ChatGPT, Mitten auf der Reise, Stabile VerbreitungUnd DALL-Esind nur eine Handvoll generativer KI-Instruments, die heute auf dem Markt sind.
Wir haben bereits gesehen, wie leistungsstark ChatGPT sein kann. Was treibt nun diese generativen KI-Instruments an? Werfen wir einen Blick unter die Haube.
Generative KI nutzt komplexe Algorithmen, um neue und originelle Inhalte auf der Grundlage von Mustern und Beziehungen zu generieren, die aus einem großen Datensatz gelernt wurden. Normalerweise wird unüberwachtes oder halbüberwachtes Lernen verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten und Originalausgaben zu generieren.
Zum Beispiel, wenn Sie möchten, dass Ihre KI dazu in der Lage ist malen wie Van Goghmüssen Sie ihm so viele Gemälde dieses Künstlers wie möglich hinzufügen.
Generative KI basiert auf einem neuronalen Netzwerk, das die einzigartigen Eigenschaften oder Merkmale des Stils eines Künstlers erlernen und diese dann anwenden kann, wenn er dazu aufgefordert wird. Dieser Prozess gilt auch für Modelle, die Texte, Bücher, Innere Und Modedesigns, nicht existierende Landschaften, Musikund mehr.
Einige der gebräuchlicheren Begriffe, mit denen Sie vertraut sein müssen, wenn Sie verstehen möchten, wie generative KI funktioniert, sind:
Variational AutoEncoders (VAE) ist ein Algorithmus der künstlichen Intelligenz, der zwei Hauptfunktionen hat: Kodierung und Dekodierung von Informationen. Die VAE verfügt über die Fähigkeit, Daten zu rekonstruieren und in einem „latenten Raum“ zu speichern, was sie zu einem leistungsstarken Werkzeug macht. Durch den Gebrauch von Neuronale NetzeVAEs sind selbstlernend und können Eingabedaten in konvertieren latenter Raum und umgekehrt.
Das Modell erhält X als Eingabe. Der Encoder komprimiert es in die latenter Raum. Der Decoder empfängt als Eingabe die aus dem latenten Raum abgetasteten Informationen und erzeugt so viel wie möglich zu x.
Neuronale Netze sind in der KI verwendete Algorithmen, die sich durch die Erkennung von Mustern in Daten auszeichnen. Ähnlich wie die zahlreichen Neuronen des menschlichen Gehirns besteht ein neuronales Netzwerk aus zahlreichen kleinen fiktiven Einheiten, die als Knoten bezeichnet werden. Diese Knoten sind in Schichten organisiert, in denen Informationen in die Eingabeschicht gelangen, durch die verborgene Schicht wandern und schließlich durch die Ausgabeschicht wieder herauskommen. Unten finden Sie eine visuelle Darstellung eines neuronalen Netzwerks:
Komplexere künstliche neuronale Netze werden über mehrere Schichten verfügen, von denen einige verborgen sind.
Ein künstliches neuronales Netzwerk besteht in seiner einfachsten Kind aus drei Neuronenschichten. Informationen fließen von einem zum nächsten, genau wie im menschlichen Gehirn:
- Die Eingabeschicht: der Eintrittspunkt der Daten in das System
- Die verborgene Ebene: wo die Informationen verarbeitet werden
- Die Ausgabeschicht: Hier entscheidet das System anhand der Daten, wie es weitergeht
Komplexere künstliche neuronale Netze werden über mehrere Schichten verfügen, von denen einige verborgen sind.
Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei GANs um Computerprogramme, die in der Lage sind, neue Inhalte wie Bilder oder Musik zu produzieren. Das Ziel von GANs besteht darin, eine neuartige und synthetische Datenform zu generieren, die Daten aus der Vergangenheit stark ähnelt. Dies wird dadurch erreicht, dass zwei Sätze neuronaler Netze in einem Nullsummenspiel gegeneinander antreten.
Ein GAN besteht aus zwei Teilen, genannt a Generator und ein Diskriminator.
Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein Bild eines Welpen zeichnen, allerdings mit Hilfe eines GAN. Der Generator zeichnet zunächst eine Annäherung an ein Puupy, und der Diskriminator versucht zu erraten, ob es vom Generator erstellt wurde. Wenn der Diskriminator richtig rät, macht sich der Generator wieder an die Arbeit und wird zunehmend besser darin, das Bild zu zeichnen.
Wir wissen jetzt, wie leistungsfähig generative KI ist und haben auch eine kleine Vorstellung davon, wie sie funktioniert. Wohin gehen wir additionally von hier aus? Welche Anwendungsfälle gibt es für generative KI?
Werfen wir schnell einen Blick darauf.
Generative KI kann vielfältige Inhalte erstellen. So viel wissen wir. Aber es gibt auch andere, weniger bekannte Bereiche, in denen die generative KI ein starker Störfaktor sein wird. Hier sind einige davon:
CGIs sind eine lukrative Branche mit einem Wert von mehreren Milliarden Greenback, und generative KI bietet einen besonderen Anwendungsfall. Generative KI ermöglicht die Generierung neuer Movies und Bilder ohne vorhandenes Materials. Es vereint die Kreativität eines 3D-Animators mit den Erzählfähigkeiten eines Drehbuchautors in einem leistungsstarken Computerprogramm und bietet grenzenlose Möglichkeiten. Das ist es, was Generative KI bieten kann.
Das Verfassen von Produktbeschreibungen ist eine Aufgabe, die für jeden Autor ziemlich eintönig und zeitaufwändig sein kann. Dies ist jedoch etwas, das leicht von einer Maschine bewerkstelligt werden kann. Die Entwickler von GPT-3 haben diesen Bedarf erfüllt, indem sie ein leistungsstarkes KI-Software entwickelt haben, das aus einer kurzen Eingabeaufforderung heraus große Textmengen erzeugen kann. Die Ausgabe von GPT-3 ist so beeindruckend, dass Inhaltsmoderatoren Schwierigkeiten haben, zwischen von einem Menschen geschriebenen und von der KI generierten Texten zu unterscheiden.
Es ist möglich, leistungsstarke KI-Modelle zu trainieren, um Arzneimittelverbindungen oder neue Moleküle mit spezifischen Eigenschaften zu erzeugen, die bei der Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln von Vorteil sein können.
Dieser Ansatz kann die für die Forschung erforderliche Zeit von Jahren auf einige Tage oder sogar Stunden reduzieren. Tatsächlich spielte die KI-Technologie eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung des Pharmaunternehmens Moderna einen Impfstoff gegen die Coronavirus-Pandemie entwickeln.
Wie bereits gezeigt, kann generative KI genutzt werden, um bemerkenswerte Bilder zu erzeugen. Diese Bilder werden ständig besser und in vielen Fällen ist es schwierig, zwischen Kunstwerken zu unterscheiden, die von einem Menschen erstellt wurden, und solchen, die von einer Maschine erstellt wurden. Diese Technik kann es kleineren Agenturen ermöglichen, Originalkunstwerke zu erstellen, was bisher nur Groups mit erheblichen finanziellen Ressourcen möglich conflict.
Als ChatGPT im November 2022 mit großer Aufregung veröffentlicht wurde, löste dies weit verbreitete Panik aus.
Zahlreiche Quellen, darunter YouTube-Movies, LinkedIn-Beiträge, Instagram Tales und sogar einige Weltuntergangspropheten, behaupteten, dass die Ära der Inhaltserstellung und des Textens zu Ende sei.
Aber warten Sie, halten Sie Ihre Pferde!
Das Aufkommen generativer KI-Instruments wie ChatGPT sollte nicht befürchtet werden, da sie menschliche Arbeitskräfte wahrscheinlich nicht ersetzen werden. Stattdessen können sie dazu beitragen, die Effizienz zu steigern.
Generative KI zeichnet sich durch Aufgaben aus, die Mustererkennung und -vorhersage beinhalten, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Wiederkehrende Aufgaben, wie das Erstellen von Produktbeschreibungen, sind die idealen Kandidaten für die Automatisierung mithilfe generativer KI.
Man kann die generative KI als den nächsten Fortschritt in der Entwicklung von betrachten Konversations-KI.
Der Einsatz generativer KI erfreut sich in der Datenanalyse zunehmender Beliebtheit. Diese Technologie ermöglicht es Wissensarbeitern, ihre Zeit zu optimieren und hat so die Möglichkeit, aus den von ihnen analysierten Daten tiefergehende und aufschlussreichere Erkenntnisse zu gewinnen.
Während ich dies schreibe, befinden sich weltweit viele Unternehmen in einem wettbewerbsintensiven Bestreben, generative KI-Technologie in ihre jeweiligen Produkte zu integrieren.
In letzter Zeit, Google hat einen eigenen KI-Chatbot namens veröffentlicht Google Barde, das als Different zu ChatGPT dient. Bard verfügt über vergleichbare Funktionen wie ChatGPT und nutzt Googles LaMDA (Sprachmodell für Dialoganwendungen) Technologie.
Wie andere Unternehmen auch Microsoft hält auch mit dem Suchwettlauf Schritt. Nachdem Microsoft Milliarden von Greenback in das Unternehmen investiert hat, das ChatGPT entwickelt hat, hat es bereits damit begonnen, Einladungen an Benutzer für seine ChatGPT-basierte Suchmaschine zu versenden. Bing.
Die potenziellen Bereiche, in denen generative KI eingesetzt werden kann, erweitern sich täglich und das ist wirklich beeindruckend. Wir können die generative KI nicht einfach abtun, sondern müssen lernen, mit ihr zu koexistieren.
Wie Stephen Hawking einmal sagte: „Intelligenz ist die Fähigkeit, sich an Veränderungen anzupassen.“
Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit zum Lesen genommen haben. Ich hoffe, es hat Ihnen Spaß gemacht, es zu lesen. Ich gehe davon aus, dass dieser Artikel wertvolle Erkenntnisse geliefert und Ihre Neugier auf die Zukunft der künstlichen Intelligenz geweckt hat. Bleiben Sie dran für weitere zum Nachdenken anregende Inhalte und spannende Fortschritte auf diesem Gebiet.
Entdecken Sie weiter, lernen Sie weiter und nutzen Sie weiterhin die Möglichkeiten der KI!
