Wie kann Künstliche Intelligenz eingesetzt werden: Alle Modelle
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit der digitalen Welt interagieren. Dank ihrer Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern, bietet KI unendliche Anwendungsmöglichkeiten.
Insbesondere gibt es sechs Hauptanwendungsweisen:
- text-to-text
- audio-to-text
- text-to-audio
- text-to-image
- image-to-text
- image-to-image
Schauen wir uns gemeinsam an, wie diese sechs Anwendungsweisen unsere digitale Erfahrung transformieren und unser tägliches Leben verbessern können.
Bevor wir beginnen, müssen zwei grundlegende Konzepte definiert werden, die allen Modellen gemeinsam sind: der Prompt und die Neuronalen Modelle.
Was sind Prompts für KI-Modelle?
Prompts sind zusätzliche Wörter, die von einem Menschen eingegeben werden. Wie Kreuzworträtsel-Hinweise leiten Prompts das Modell zu einer gewünschten Entscheidung oder Vorhersage.
Was sind Neuronale Modelle in der KI?
Neuronale Modelle in der Künstlichen Intelligenz sind Algorithmen des maschinellen Lernens, die sich vom Funktionsprinzip des menschlichen Gehirns inspirieren. Diese neuronalen Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen ähnlich wie biologische Neuronen verarbeiten.
Diese Modelle werden durch Training-Systeme gewonnen: Anhand einer Reihe von Eingaben werden die Ausgaben betrachtet, und die Koeffizienten des neuronalen Netzwerks werden modifiziert, um die gewünschten Ausgaben zu erhalten. Für ein effektives Training werden sehr viele qualitativ hochwertige Daten benötigt – andernfalls werden die Ergebnisse ungenau sein.
Textmodelle
Die Textgenerierung ist einer der Bereiche der Künstlichen Intelligenz, der in den letzten Jahren zunehmend Aufmerksamkeit erfahren hat.
Dank der Fähigkeit von Maschinen, große Datenmengen zu verarbeiten und aus vorhandenen Modellen zu lernen, ist es möglich, Software zu erstellen, die qualitativ hochwertige Texte produziert, die wie von Menschen geschrieben wirken.
Die Möglichkeiten können in mehrere Typen unterteilt werden. Der Einfachheit halber werden wir auf die Beispiele verweisen, die offiziell von OpenAI präsentiert werden (klicken Sie hier, um mehr über OpenAI zu erfahren).
FAQ- oder Q&A-Antwortgenerator
Diese Art von System nutzt maschinelles Lernen, um von Nutzern gestellte Fragen zu verstehen und relevante und präzise Antworten zu liefern. Die Besonderheit dieser Modelle besteht darin, dass sie ihre Fähigkeit, auf Nutzerfragen zu antworten, dank der Analyse des von ihnen bereitgestellten Feedbacks kontinuierlich verbessern können.
Prompt:
Ich bin ein hochintelligenter Frage-Antwort-Bot. Wenn Sie mir eine Frage stellen, die in der Wahrheit verwurzelt ist, gebe ich Ihnen die Antwort. Wenn Sie mir eine sinnlose, täuschende oder keine klare Antwort habende Frage stellen, werde ich mit "Unbekannt" antworten.
Q: Wie hoch ist die Lebenserwartung in den Vereinigten Staaten?
Antwort:
A: Die Lebenserwartung in den Vereinigten Staaten beträgt 78 Jahre.
Textklassifizierungssysteme
Diese Art von Operationen wird verwendet, wenn bei einer Texteingabe versucht wird, diese zu kategorisieren oder zu klassifizieren. Dies kann zur Klassifizierung einzelner Wörter, Sätze oder ganzer Textblöcke eingesetzt werden.
Auch in diesem Fall sind sie durch Nutzerfeedback leicht verbesserbar, da jedes Mal, wenn ein Fehlverhalten des Modells gemeldet wird, dieses verbessert wird, um denselben oder ähnliche Fehler nicht zu wiederholen.
Prompt:
Extrahieren Sie die Schlüsselwörter aus dem folgenden Text:
Die Schwarz-auf-Schwarz-Keramik ist eine Keramiktradition des 20. und 21. Jahrhunderts, die von einheimischen Puebloan-Keramikkünstlern im Norden von New Mexico entwickelt wurde. Die traditionelle mit Reduktion gebrannte Keramik wurde jahrhundertelang von Pueblo-Künstlern hergestellt. Die Schwarz-auf-Schwarz-Keramik des letzten Jahrhunderts wird mit einer glatten Oberfläche hergestellt, wobei Muster durch selektives Polieren oder durch Auftragen von feuerfester Glasur aufgebracht werden. Ein anderer Stil sieht das Schnitzen oder Gravieren von Mustern und das selektive Polieren der erhabenen Bereiche vor. Über Generationen hinweg haben verschiedene Familien aus den Pueblos Kha'po Owingeh und P'ohwhóge Owingeh Schwarz-auf-Schwarz-Keramik mit Techniken hergestellt, die von Keramikerinnen der Matrilinien weitergegeben wurden. Auch Künstler aus anderen Pueblos haben Schwarz-auf-Schwarz-Keramik hergestellt. Einige zeitgenössische Künstler haben Werke geschaffen, die die Keramik ihrer Vorfahren ehren.
Antwort:
Keramik, Schwarz-auf-Schwarz, 20., 21. Jahrhundert, Puebloan, New Mexico, Reduktion, glatte Oberfläche, Muster, selektives Polieren, feuerfeste Glasur, Schnitzen, Gravieren, selektives Polieren, Kha'po Owingeh, P'ohwhóge Owingeh, Keramikerinnen der Matrilinien, zeitgenössische Künstler, Vorfahren.
Prompt:
Klassifizieren Sie die Stimmung in den folgenden Tweets:
- "Ich kann Hausaufgaben nicht ausstehen"
- "Das ist zum Kotzen. Ich bin gelangweilt 😠"
- "Ich kann Halloween kaum erwarten!!!"
- "Meine Katze ist so süß ❤️❤️"
- "Ich hasse Schokolade"
Ergebnis:
Stimmungsbewertung der Tweets:
- Negativ
- Negativ
- Positiv
- Positiv
- Negativ
Chatbot
Hierbei handelt es sich um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um Support über Chatbots bereitzustellen. Auch in diesem Fall sind Training und Optimierung einfach, da es ausreicht, den Chatbot zu nutzen und bei Fehlern negatives Feedback zu geben.
Prompt:
Marv ist ein Chatbot, der Fragen widerwillig mit sarkastischen Antworten beantwortet.
You: Wie viele Pfund sind ein Kilogramm?
Ergebnis:
Marv: Schon wieder diese Frage? Ein Kilogramm sind 2,2 Pfund. Merken Sie sich das.
Freie Generierung
Eines der interessantesten theoretischen Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz. Es bezieht sich auf die Fähigkeit von KI, Inhalte mit grundlegenden Anweisungen zu generieren, wie z. B. Texte, Schriften, Gedichte, Lieder oder sogar Kunstwerke.
Die Grundidee dieser Anwendung ist, der KI eine eigene Kreativität zu verleihen, die in der Lage ist, originelles und innovatives Material ohne menschliches Eingreifen zu produzieren.
In diesem Fall ist das Training sehr komplex, da für seine Durchführung große Datenmengen und eine nicht unbeträchtliche Hardware benötigt werden.
Prompt:
Produktbeschreibung: Ein Paar Schuhe, das sich jeder Fußgröße anpasst.
Schlüsselwörter: anpassungsfähig, passend, omni-fit.
Produktname:
Ergebnis:
Omni-Fit Shoes
Übersetzungen
Ein Anwendungssystem, das dem der freien Generierung ähnelt, aber stärker auf eigentliche Übersetzungen ausgerichtet ist – zwischen verschiedenen Sprachen oder auch zwischen verschiedenen Programmiersprachen (es ist nicht abwegig, in der Zukunft an einen vollständig autonomen Rosetta-Stein zu denken).
Auch in diesem Fall ist das Training sehr komplex aufgrund der großen Datenmengen, die dafür erforderlich sind.
Prompt:
Übersetzen Sie ins 1. Französische, 2. Spanische und 3. Japanische:
Wo befindet sich das nächste Museum?
Ergebnis:
- Où se trouve le musée le plus proche?
- ¿Dónde está el museo más cercano?
- 最も近い博物館はどこですか？
Transformationen
Hierbei handelt es sich um Systeme, die Transformationen und Neubearbeitungen von Textinhalten in andere ermöglichen. Die Anwendungsfälle können sehr vielfältig sein, wie z. B.: Grammatikkorrektur, Zusammenfassung, Umschreiben von Inhalten in einem anderen Schreibstil.
Diese Systeme sind die komplexesten zu trainieren, da das neuronale Netzwerk nach dem Training sehr unterschiedlich ist und daher viele Gewichte angepasst werden müssen.
Prompt:
Fassen Sie für einen Grundschüler zusammen:
Jupiter ist der fünfte Planet von der Sonne und der größte im Sonnensystem. Es ist ein Gasriese mit einer Masse, die ein Millionstel der Sonnenmasse beträgt, aber zweieinhalb Mal so groß wie die aller anderen Planeten im Sonnensystem zusammen. Jupiter ist eines der hellsten mit bloßem Auge sichtbaren Objekte am Nachthimmel und seit der Antike den Völkern der Zivilisation bekannt. Er ist nach dem römischen Gott Jupiter benannt. Von der Erde aus beobachtet kann Jupiter hell genug sein, um sichtbare Schatten zu werfen, und ist durchschnittlich das dritthellste natürliche Objekt am Nachthimmel nach dem Mond und der Venus.
Ergebnis:
Jupiter ist ein großer und heller Planet, der die Sonne umkreist. Er ist der fünfte Planet von ihr entfernt und kann mit bloßem Auge in der Nacht gesehen werden. Er ist nach dem römischen Gott Jupiter benannt und kann hell genug sein, um sichtbare Schatten zu werfen. Er ist durchschnittlich das drittgellste Objekt in der Nacht nach dem Mond und der Venus.
Prompt:
Korrigieren Sie die Grammatik des folgenden Satzes:
Jupiter ist der fünfte Planet von die Sonne.
Ergebnis:
Jupiter ist der fünfte Planet von der Sonne.
Prompt:
Finden Sie die Kontaktinformationen in der folgenden E-Mail:
Liebe Kelly,
Es war wunderbar, mit Ihnen auf dem Seminar zu sprechen. Ich fand Janes Präsentation wirklich interessant.
Danke für das Buch. Hier ist meine Adresse: 2111 Ash Lane, Crestview CA 92002
Mit freundlichen Grüßen,
Maya
Ergebnis:
Kontaktinformationen von Maya:
Name: Maya
Adresse: 2111 Ash Lane, Crestview CA 92002
Audioverarbeitung
Dank der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Algorithmen kann KI Audio wie nie zuvor analysieren, erkennen und verbessern.
Hintergrundgeräusche filtern, Stimmen unterscheiden, Gespräche in Echtzeit in verschiedene Sprachen übersetzen – all das ist dank der Innovation der KI möglich.
Künstliche Intelligenz kann auch neue Formen der Klangkunst und Musik schaffen und Töne und Melodien autonom und innovativ generieren. Das Interesse an KI im Bereich der Audioverarbeitung wächst, und ihre Anwendungen sind bereits in Telekonferenzsystemen, virtuellen Assistenzdiensten und der Produktion hochwertiger audiovisueller Inhalte sichtbar.
Von Text zu Audio
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Konvertierung von Text in Audio wird immer verbreiteter. Es gibt viele Anwendungen, die es ermöglichen, Text in eine Audiodatei umzuwandeln, was das Hören von Büchern, Artikeln und Dokumenten erleichtert. Diese Technologie ist besonders nützlich für Menschen mit Sehbehinderungen oder für diejenigen, die lieber zuhören als lesen.
Diese Technologie kann zur Erstellung von Podcasts oder intelligenten Sprachassistenten verwendet werden. Dank Künstlicher Intelligenz kann die vom Computer generierte Stimme immer natürlicher und menschenähnlicher gemacht werden und verbessert so das Nutzererlebnis.
Diese Systeme entwickeln sich auch in Richtung der Generierung von Audio-Inhalten von Grund auf – hier ist Google federführend und die Ergebnisse sind beeindruckend:
Prompt:
The main soundtrack of an arcade game. It is fast-paced and upbeat, with a catchy electric guitar riff. The music is repetitive and easy to remember, but with unexpected sounds, like cymbal crashes or drum rolls.
Ergebnis:
Das Beispiel stammt aus dem offiziellen Google-Forschungspaper: https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/
Von Audio zu Text
Hierbei handelt es sich um die Möglichkeit, gesprochene Sprache in geschriebenen Text umzuwandeln.
Diese Technologie wurde bereits in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Transkription von Interviews, Konferenzen und politischen Reden. Die Nutzung dieser Technologie beschränkt sich jedoch nicht nur auf die Transkription von Reden, sondern kann auch im medizinischen Bereich eingesetzt werden, z. B. bei der Transkription von ärztlichen Berichten oder juristischen Texten.
Darüber hinaus kann die Audio-zu-Text-Konvertierungstechnologie für die automatische Erstellung von Untertiteln in Videos verwendet werden, was die Zugänglichkeit für Menschen mit Hörproblemen verbessert.
In diesem Fall bieten verschiedene Künstliche Intelligenzen diese Funktionalität – eine davon ist sicherlich die von OpenAI angebotene, Whisper.
Eingabe:
Ergebnis:
Before he had time to answer, a much encumbered veerer burst into the room with the question, I say, Can I leave these here? These were a small black pig and a lusty specimen of black red gamecock.
Das Beispiel stammt auch in diesem Fall aus offiziellen Ressourcen von OpenAI.
Bildverarbeitung
Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise revolutioniert, wie Bilder verarbeitet und analysiert werden. Dank Deep-Learning-Techniken können neuronale Netzwerke lernen, Objekte, Gesichter und Muster in einem Bild zu erkennen und diese zu klassifizieren oder neue zu erstellen.
Hier sind die zwei bekanntesten und fortschrittlichsten Vertreter MidJourney und die Open-Source-Alternative Stable Diffusion.
Von Text zu Bild
Hierbei handelt es sich um einen recht einfachen Mechanismus: Es geht lediglich darum, die Künstliche Intelligenz zu bitten, Bilder auf Basis eines Prompts zu generieren.
Hier sind einige Beispiele aus den Subreddits der beiden Plattformen:
Die Anfrage war, ein Foto des ehemaligen US-Präsidenten zu erstellen, als wäre er ein Obdachloser.
Hier hingegen sollte gezeigt werden, wie ein Selfie von amerikanischen Ureinwohnern im Jahr 1800 ausgesehen haben könnte.
Die Ergebnisse sind verblüffend, und es ist sehr schwer, dass jemand diese Fotos als generiert erkennt. Für weitere Beispiele klicken Sie hier für Stable Diffusion und hier für MidJourney.
Von Bild zu Text
Diese Technologie kann auch für die Erkennung von Objekten in Bildern und von Text in Bildern eingesetzt werden.
Für die Texterkennung handelt es sich um OCR-Technologien, die in diesem Fall praktisch zuverlässig sind und in der überwältigenden Mehrheit der Fälle korrekte Ergebnisse liefern.
Was die Elementerkennung betrifft, ist dies etwas Interessanteres, da es komplexere Verarbeitungen ermöglicht, die Raum für Bild-zu-Bild-Verarbeitungen schaffen.
In diesem Fall bietet wiederum OpenAI ein Modell an, das sich damit befasst: CLIP. Hier ist ein Beispiel:
Das Clip-Modell hat in mehr als 99 % der Fälle korrekt geantwortet und die Anwesenheit eines Hundes und insbesondere eines King Charles Spaniels erkannt.
Von Bild zu Bild
Ein besonders aktives Forschungsfeld betrifft die Transformation von Bildern, um deren Qualität zu verbessern oder deren Inhalt zu verändern. Dieser Prozess, genannt „Bild-zu-Bild", beinhaltet den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, um ein Eingabebild in ein Ausgabebild zu transformieren, das bestimmte Kriterien erfüllt.
Häufige Anwendungen können sein:
- Rauschreduzierung in Bildern
- Verbesserung der Auflösung und Qualität von Bildern
- Entfernung von Elementen oder Objekten aus der Szene
- Hinzufügung von Elementen oder Objekten zur Szene
- Erstellung einer neuen Szene aus einem alten Bild
Hier sind einige Beispiele aus dem Subreddit von Stable Diffusion:
Wie Van Gogh heute aussehen würde
Ersetzung der Hauptfigur des Munch-Schrei durch eine Katze
Fazit
Künstliche Intelligenz stellt eine wahrhaftige Revolution in der digitalen Welt dar.
Dank ihrer Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern, bietet KI unendliche Anwendungsmöglichkeiten, darunter die sechs Hauptanwendungsweisen: Text-zu-Text, Audio-zu-Text, Text-zu-Audio, Text-zu-Bild, Bild-zu-Text und Bild-zu-Bild.
Diese Werkzeuge können unsere digitale Erfahrung tiefgreifend transformieren und unser tägliches Leben auf viele verschiedene Arten verbessern.
Mit einem fundierten Verständnis dieser Elemente werden wir in der Lage sein, KI zu nutzen, um unser Leben immer effektiver und innovativer zu gestalten.