Die Zukunft der Generativen Künstlichen Intelligenz

In den letzten zehn Jahren wurden erhebliche Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, insbesondere im Bereich des Deep Learnings (DL) oder modernen Künstlichen Neuronalen Netzwerks. DL hat sich in unserem täglichen Leben verbreitet und wird aufgrund mehrerer Faktoren weit verbreitet und angenommen, darunter die Verfügbarkeit großer Datenmengen und Rechenleistung zur Schulung von DL-Modellen. In jüngster Zeit hat die Generative KI dank OpenAI und dem Aufbau skalierbarer, leistungsfähiger Großer Sprachmodelle (GPT) die Aufmerksamkeit der breiten Öffentlichkeit erlangt. Generative KI wurde auch verwendet, um Texte, Bilder, Videos, Programmiercode und Musik zu generieren. Es gibt multimodale Modelle, die Bilder basierend auf Textbeschreibungen generieren (z. B. DALL·E) und umgekehrt, und solche Innovationen werden weiterhin sehr schnell wachsen. Ein wichtiger Durchbruch bei der Anwendung eines DL-Modells wurde 2012 gezeigt, als Bilder in verschiedene Gruppen klassifiziert wurden (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2010). Dies wurde durch den Einsatz von DL bei ähnlichen Klassifizierungsaufgaben in Text und Sprache gefolgt, bei denen die DL-Modelle deutlich verbesserte Ergebnisse im Vergleich zu zuvor etablierten Benchmarks erzielten. Diese Modelle wurden für spezialisierte Aufgaben trainiert und lieferten Spitzenleistungen. Die Verwendung von DL zur Generierung einer Vielzahl von Ausgaben hat KI-Forscher fasziniert. Generative Adversarial Networks, die bahnbrechende Arbeit in diese Richtung, wurden 2014 durchgeführt, bei der realistisch aussehende Bilder von menschlichen Gesichtern und Zahlen generiert wurden. Dies führte zu weiteren Forschungen zur Entwicklung von Generativen KI-Techniken in anderen Bereichen. Die Modellierung von Sprache war eine herausfordernde Aufgabe für KI. Das Ziel von Sprachmodellen besteht darin, das nächste Wort in einer Wortfolge vorherzusagen. Die Verwendung von DL zum Vorabtraining von Großen Sprachmodellen (GPT) wurde 2019 gezeigt. Diese Modelle wurden auf riesigen Textdatensätzen trainiert, indem enorme Rechenleistung auf Grafikprozessoren (GPU) verwendet wurde. Die Ergebnisse von GPT-3/GPT-4 bei Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragebeantwortung und Codegenerierung waren beeindruckend. DL-Modelle lernen aus Trainingsdaten und stellen die Parameter Künstlicher Neuronaler Netzwerke ein, um die Sicht der Welt darzustellen, wie sie in den Daten repräsentiert ist. Diese Modelle sind in der Regel um viele Größenordnungen größer als herkömmliche Maschinenlernmodelle. Die Größe dieser Netzwerke und Modelle kann eine Herausforderung darstellen, wenn nur wenig Trainingsdaten verfügbar sind. Die meisten realen Datensätze weisen eine Ungleichgewichtung der Klassen auf und können (nicht offensichtliche) inhärente Verzerrungen aufweisen. Regelmäßig werden Techniken entwickelt, um DL-Modelle zu trainieren und diese Herausforderungen zu überwinden, da sie sonst dazu neigen, die Trainingsdaten auswendig zu lernen, was als Überanpassung bezeichnet wird, und die Modelle können möglicherweise nicht auf unbekannte Daten verallgemeinern oder voreingenommene Ergebnisse liefern. Die Generativen KI-Modelle sind auch Herausforderungen inhärent, die mit DL-Techniken verbunden sind. Zudem kann die generative Natur der Modelle Artefakte in den generierten Daten erzeugen. Zum Beispiel haben KI-Bildgeneratoren Schwierigkeiten mit Händen. Sie könnten merkwürdig aussehende Bilder produzieren, die schwer zu erklären sind. Es wurden mehrere Ansätze vorgeschlagen, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Dies gilt auch für Große Sprachmodelle, deren Aufgabe darin besteht, das nächste Wort vorherzusagen. Sie können falsche Vervollständigungen erzeugen oder falsche Antworten geben, basierend auf den Daten, auf denen sie trainiert wurden.