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Generative KI ist eine Art von künstlicher Intelligenz, bei der Maschinen neue Daten erstellen können, die ähnlich sind wie die Daten, mit denen sie zuvor trainiert wurden. Diese Maschinen lernen, realistische Bilder, Texte oder Audioaufnahmen zu erzeugen. Generative KI nutzt in der Regel tiefe neuronale Netzwerke, um Antworten oder Ergebnisse zu liefern. Diese Netzwerke sind hochgradig komplexe Algorithmen, die durch das Lernen aus grossen Mengen an Daten in der Lage sind, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Um zu verstehen, wie generative KI Antworten oder Ergebnisse liefert, betrachten wir ein spezielles Verfahren namens "Generative Adversarial Networks" (GANs).
GANs bestehen aus zwei Hauptkomponenten: dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator ist für das Erzeugen der Antworten oder Ergebnisse verantwortlich, während der Diskriminator die Aufgabe hat, zu bewerten, wie gut die vom Generator erzeugten Antworten der Realität entsprechen.
Das Training geht so lange weiter, bis der Generator Antworten erzeugt, die vom Diskriminator nicht mehr von echten Daten unterschieden werden können. Auf diese Weise erlernt der Generator die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Daten im Trainingsdatensatz und kann nun eigenständig neue Antworten generieren, die ähnlich wie die Originaldaten aussehen oder klingen.
In diesem Video erfahren Sie, wie die generative KI „ChatGPT" funktioniert: