Künstliche Intelligenz (KI) ist längst im Alltag angekommen und beeinflusst diesen in vielfältiger Weise. Von intelligenten Assistenten auf Smartphones bis hin zu komplexen Systemen in der Industrie – KI-Modelle sind allgegenwärtig. Die rasante Entwicklung in diesem Feld führt jedoch zu einer unüberschaubaren Vielfalt an Modellen und Begriffen. Dieser Artikel bietet eine Übersicht über die wichtigsten KI-Modelle und ihre Anwendungsgebiete.
Einen großen Bereich der KI bilden Sprachmodelle. Wie die FAZ berichtet, ist der Zugang zu KI für viele Menschen bereits über alltägliche Anwendungen wie WhatsApp möglich. Beispielsweise konnte man über den Messengerdienst mit GPT-4o mini, einer KI von OpenAI, chatten. Meta, der Eigentümer von WhatsApp, hatte in den USA einen ähnlichen Dienst namens Meta AI eingeführt, der auch die Interpretation von Bildern ermöglichte. In Europa ist dieser Dienst laut FAZ aufgrund rechtlicher Bedenken jedoch gesperrt.
Zu den bekanntesten Sprachmodellen gehören die sogenannten Large Language Models (LLMs), wie im Blog des Marketing Instituts beschrieben. Diese Modelle werden mit riesigen Textmengen trainiert und können menschenähnliche Texte generieren, Fragen beantworten und Zusammenfassungen erstellen. Ein prominentes Beispiel ist ChatGPT, das auf dem Generative Pre-trained Transformer (GPT) Modell basiert. GPTs sind laut Exxeta ein wichtiger Bestandteil generativer KI und ermöglichen die Erstellung von Texten, Code und die Lösung von Aufgaben. Die verschiedenen GPT-Versionen unterscheiden sich in ihren Fähigkeiten und der Größe des Modells, wobei GPT-4 aktuell das größte Modell ist.
Neben GPT gibt es weitere Transformer-Modelle wie BERT und T5, die ebenfalls auf Aufmerksamkeitsmechanismen basieren, wie Exxeta erklärt. Diese Mechanismen erlauben es den Modellen, kontextabhängige Beziehungen in Texten zu erkennen und zu verstehen.
Neben Sprachmodellen existiert eine Vielzahl weiterer KI-Modelle und Architekturen. Mindsquare beschreibt beispielsweise vier Typen von KI: reaktive Maschinen, KI mit begrenzter Speicherkapazität, Theory of Mind und KI mit Selbsterkenntnis. Reaktive Maschinen können nur eine spezifische Aufgabe erfüllen, während KI mit begrenzter Speicherkapazität aus Erfahrungen lernen kann. Theory of Mind und KI mit Selbsterkenntnis sind fortgeschrittenere Konzepte, die menschliche Emotionen und Bewusstsein simulieren sollen, jedoch noch nicht vollständig realisiert sind.
Auch TCS beschreibt diese vier KI-Modelle und unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses der verschiedenen KI-Typen. Von reaktiv bis selbstlernend – die Bandbreite der KI-Fähigkeiten ist enorm und wird stetig erweitert. TCS hebt ebenfalls die Theory of Mind als zukünftiges Modell hervor, das die Interaktion mit Menschen revolutionieren könnte.
Generative Adversarial Networks (GANs) sind ein weiteres wichtiges KI-Konzept, das laut Exxeta im Bereich des generativen Lernens Anwendung findet. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die miteinander konkurrieren: einem Generator, der Daten erzeugt, und einem Diskriminator, der versucht, echte von gefälschten Daten zu unterscheiden. Diese Architektur ermöglicht die Erstellung von realistischen Bildern und Audiodaten und wird beispielsweise in Anwendungen wie DALL-E oder Midjourney verwendet.
Diffusionsmodelle, wie von Exxeta erläutert, spielen ebenfalls eine wichtige Rolle in der generativen KI, insbesondere bei der Bilderzeugung aus Textbeschreibungen. Durch die schrittweise Hinzufügung von Struktur zu Rauschen können diese Modelle fotorealistische Bilder generieren.
QuestionPro beschreibt weitere KI-Modelle wie tiefe neuronale Netze, logistische Regression, lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, K-Nächste-Nachbarn und Naive Bayes. Diese Modelle werden für verschiedene Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Vorhersage eingesetzt.
Die Anwendungsbereiche von KI-Modellen sind vielfältig und reichen von der Text- und Bildgenerierung über die Datenanalyse bis hin zur Automatisierung von Prozessen. Accountable nennt beispielsweise ChatGPT, DALL-E 3, Beautiful.ai, Genei, LanguageTool und weitere Tools als Beispiele für den Einsatz von KI im Berufsalltag. Buzzmatic bietet eine umfangreiche Liste mit über 2000 KI-Tools für verschiedene Branchen und Anwendungszwecke.
Trotz der enormen Fortschritte im Bereich der KI bestehen auch Herausforderungen. Die Entwicklung von Modellen, die menschliche Emotionen und Bewusstsein simulieren können, ist komplex und erfordert weitere Forschung. Auch ethische Fragen und rechtliche Rahmenbedingungen, wie der von Mindsquare erwähnte EU AI Act, spielen eine wichtige Rolle und müssen berücksichtigt werden.
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