Generative KI bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die neue Datenproben aus der gleichen Verteilung wie ein bestimmter Satz von Trainingsdaten erzeugen kann. Dies wird oft durch Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und andere generative Modelle erreicht. Generative KI kann realistische und hochwertige Daten wie Bilder, Texte und Audiodaten erzeugen.
- Generative adversarische Netzwerke (GANs): Eine Standardmethode, die in der generativen KI verwendet wird. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen - dem Generator, der neue Datenproben erzeugt, und dem Diskriminator, der die erzeugten Daten anhand realer Daten bewertet. Die beiden Netze werden gemeinsam trainiert und verbessern sich gegenseitig auf spieltheoretische Weise, bis der Generator realistische Daten erzeugt.
- Anwendungen: Generative KI hat viele Anwendungen, darunter die Erstellung realistischer Bilder, die Generierung von Text, die Sprachsynthese, die Erstellung von Kunstwerken, die Datenerweiterung und die Simulation realer Szenarien für das Training anderer maschineller Lernmodelle.
- Herausforderungen: Trotz ihres Potenzials ist die generative KI mit Herausforderungen verbunden. Dazu gehören der Bedarf an großen Trainingsdaten, hohe Rechenressourcen und ethische Bedenken im Zusammenhang mit der Generierung gefälschter oder irreführender Inhalte.
- Weiterentwicklungen: Kontinuierliche Fortschritte in der generativen KI verschieben die Grenzen des Machbaren, ermöglichen eine realistischere und vielfältigere Datengenerierung und erweitern den Anwendungsbereich.
