Generative KI vs. andere Formen von KI.

Künstliche Intelligenz ist die Simulation menschlicher Intelligenz durch eine Maschine. Obwohl schon in der antiken Mythologie von solchen Maschinen die Rede ist, dauerte es viele Jahrhunderte, bis 1951 mit dem Dameprogramm der University of Manchester erstmals KI in der Lage war, gegen menschliche Spielende anzutreten und sie zu schlagen. Das war die früheste Form von Game-KI.

Heute ist KI allgegenwärtig, vor allem auf Smartphones und in Mobile Apps. Ihre Aufgaben reichen von der Gesichts- und Spracherkennung über Spam-Filter bis zu Grammatikvorschlägen und Übersetzung.

Es gibt keine Form von KI, die alles kann. So wie es verschiedene Computer-Programme für Textverarbeitung, Tabellenkalkulation und digitales Compositing gibt, hat auch jeder KI-Typ eigene Schwerpunkte. Im Alltag begegnest du vor allem KI, die sich in 3 allgemeine Kategorien unterteilen lässt.

Diese Form von KI führt speziell definierte Aufgaben aus, lernt aber keine neuen Fertigkeiten. Beispiele sind Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildgenerierung. Siri, der Google Assistant oder Alexa sind Beispiele für Produkte auf Basis schwacher KI. Sie können Sprachbefehle verstehen und verarbeiten, aber keine präzisen medizinischen Diagnosen abgeben.

Wie der Name schon andeutet, reagieren diese Maschinen ausschließlich auf Stimuli, z. B. die Bewegung einer Figur auf einem virtuellen Schachbrett. Sie bauen kein Gedächtnis auf, das sie bei künftigen Aufgaben abrufen können, sind aber nützlicher Teil des digitalen Lebens. Beispiele für reaktive Maschinen sind Spam-Filter oder Empfehlungssysteme, die dein Verhalten überwachen und vorschlagen, was du als Nächstes anschauen oder kaufen könntest.

Der nächste Entwicklungsschritt sind Maschinen, die erworbenes Wissen speichern, daraus lernen und auf Basis der erworbenen Erkenntnisse neue Aufgaben ausführen können. Diese Form von KI ist praktisch bei der Erstellung von Prognosen. Sie findet in allen Bereichen Verwendung, in denen künftige Trends eine Rolle spielen, z. B. im Finanzwesen oder bei der Wettervorhersage. Dieser KI-Typ ist heute am weitesten verbreitet. Sie begegnet dir unter anderem in Chatbots und selbstfahrenden Autos.

So wie jede Form von KI spezielle Zwecke erfüllt, werden bei der generativen KI verschiedene Modelle für verschiedene Content-Arten verwendet.

Den größten Hype gibt es momentan um die Textgenerierung. KI-Chatbots sind beliebt und tauchen regelmäßig in den Schlagzeilen auf. Diese Textgeneratoren werden beim Korrekturlesen, zum Erstellen von Umfragen oder für die Code-Entwicklung eingesetzt.

KI-Bildgeneratoren wie Adobe Firefly können eine Texteingabe in ein Bild übersetzen. Sie eröffnen unendliche Möglichkeiten in Kunst, Content-Erstellung und Marketing. KI-gestützte Bildgeneratoren werden anhand von vielen hundert Millionen Bildern und Bildbeschriftungen trainiert. Mit ihrer Hilfe können Neulinge wie Profis schnell und einfach neue Bilder auf Basis einfacher Text-Prompts generieren.

Kunstschaffende, Designerinnen und Designer können mit dieser Technologie neue Ideen und Workflows ausprobieren, ohne dafür jedes Mal mehrere Stunden aufzuwenden. Marketing-Profis und Content Creators können schnell tolle Bilder produzieren, auch wenn sie keinen künstlerischen Hintergrund haben.

Während Bildgeneratoren anhand von riesigen Bilddatensätzen trainiert werden, stützen sich KI-basierte Musikgeneratoren auf Musik und Metadaten. Sie identifizieren Muster in Musikgenres und den Werken einzelner Künstlerinnen und Künstler und erstellen daraus neue Titel mit denselben Merkmalen.

Hier kommt die KI von Video-, Audio- und Bildgeneratoren zum Einsatz. Modelle werden auf Basis von Audio-, Video- und Textdaten trainiert. Sie verkürzen die Videobearbeitung, helfen beim Hinzufügen von Untertiteln und beim Anpassen des Ausgabeformats und können sogar neuen Video-Content anhand von Text-Prompts erstellen.