Künstliche Intelligenz (KI) hat sich inzwischen von einem abstrakten Konzept oder einer Theorie zur tatsächlichen praktischen Anwendung entwickelt. Mit dem Aufkommen von KI-Tools wie ChatGPT, Bard und anderen KI-Lösungen suchen immer mehr Menschen nach Wissen über künstliche Intelligenz und wie sie diese zur Verbesserung ihrer Arbeit einsetzen können.
KI wird sowohl von Einzelpersonen als auch von Organisationen in verschiedenen Bereichen wie Forschung und Analyse, Entwicklung und anderen Arbeitsbereichen immer häufiger eingesetzt; zwischen 2023 und 2030 wird eine jährliche Wachstumsrate von 37,3 % erwartet.
Im Großen und Ganzen kann KI in drei Kategorien eingeteilt werden:
- Starke KI: KI, die von sich aus Lösungen für neue Probleme in der Welt finden kann, wird als starke KI bezeichnet. Diese Art von KI kann lernen und Wissen auf neue Fälle anwenden.
- Schwache KI : Diese Art von KI hat bereits einen vordefinierten Befehlssatz zur Lösung bestimmter Probleme oder Aufgaben. Sie kann im Grunde nicht außerhalb dieses Rahmens operieren und könnte als spezialisierte KI eingestuft werden; Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos und digitale Sprachassistenten wie Siri und Alexa.
- Super-KI: Diese KI ist noch hypothetisch. Ihre Fähigkeiten werden die menschliche Intelligenz übertreffen und sie wird in der Lage sein, komplexe Probleme zu lösen, die von Menschen nicht gelöst werden können.
KI hat viele Funktionen, und einige der gängigen Arten von KI-Funktionen sind prädiktive und generative KI.
In diesem Artikel gehen wir auf diese beiden Konzepte ein, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren und warum sie wichtig sind.
Was ist prädiktive KI?
Prädiktive KI ist künstliche Intelligenz, die Daten sammelt und analysiert, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Predictive AI zielt darauf ab, Muster in Daten zu verstehen und fundierte Vorhersagen zu treffen. Sie wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im Finanzwesen, um auf der Grundlage von Aufzeichnungen fundierte Finanzdiskussionen über mögliche Gewinne und Verluste zu führen, im Gesundheitswesen, um festzustellen, ob der Gesundheitszustand einer Person zu einer Krankheit tendiert, und auch bei der Betrugserkennung.
Wie funktioniert die prädiktive KI?
Damit Unternehmen sich auf die neuesten Trends und Marktbedingungen einstellen können, um einen Vorsprung vor ihren Konkurrenten zu haben, müssen sie historische Daten auf der Grundlage früherer Trends und Ereignisse nutzen, um mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dies verschafft Unternehmen einen Vorteil bei der Planung im Vorfeld bestimmter Ereignisse, damit sie jede Marktsituation optimal nutzen können.
Jetzt kommt die prädiktive KI ins Spiel. Sie nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische Daten zu analysieren und die Zukunft vorherzusagen. Diese Algorithmen erkennen Muster und Beziehungen zwischen Daten und helfen Unternehmen, fundierte und schnelle Entscheidungen zu treffen. Die Schritte zur Vorbereitung dieses Algorithmus umfassen Folgendes:
- Sammeln und Organisieren von Daten: In diesem Schritt geht es um das Sammeln von Daten, die analysiert werden müssen. Es wird sichergestellt, dass die gesammelten Daten für die Aufgabe geeignet sind.
- Vorverarbeitung: Rohdaten an sich besitzen wenig bis gar keinen Wert. Es ist wichtig, dass diese Daten herausgefiltert und Anomalien oder Fehler entfernt werden, um sicherzustellen, dass nur korrekt formatierte Datensätze in das Modell übernommen werden.
- Auswahl vonMerkmalen und Algorithmen: Die Auswahl des richtigen Algorithmus oder Modells ist für die prädiktive KI unerlässlich. Das Ergebnis kann nur so genau sein, wie der Algorithmus es ist. Nach der Auswahl des richtigen Algorithmus ist das Training des Algorithmus auf bestimmte zu erkennende Merkmale ebenfalls wichtig, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
- Bewertung des Modells: Nach einem erfolgreichen Algorithmusprozess ist die Bewertung des Ergebnisses anhand einer definierten Benchmark unerlässlich, um die Genauigkeit der gegebenen Ergebnisse abzuwägen.
Die Genauigkeit einer Vorhersage hängt ausschließlich von der Qualität und Relevanz der Daten ab, die dem Algorithmus zugeführt werden, sowie von der Ausgereiftheit des maschinellen Lernalgorithmus. Auch der menschliche Experte, der an diesem Prozess beteiligt ist, spielt eine wichtige Rolle.
Vorteile von Predictive AI
Wettbewerbsvorteile
Einer der bemerkenswerten Vorteile der prädiktiven KI für Unternehmen ist ihre Fähigkeit, angemessene Prognosedaten zu liefern, die es Unternehmen ermöglichen, vorauszuplanen und Wettbewerbsvorteile gegenüber ihren Konkurrenten zu erhalten. Eine adäquate Vorhersage zukünftiger Ereignisse hilft Unternehmen bei der Planung und Maximierung jeder Chance.
Entscheidungsfindung
Prädiktive KI hilft dabei, den Prozess der Entscheidungsfindung zu beschleunigen. In der Wirtschaft ist es sehr wichtig, dass jede Entscheidung durch Daten gestützt wird. Mit prädiktiver KI können Unternehmen Daten analysieren und verschiedene Szenarien simulieren, um anhand der verfügbaren Informationen die richtige Entscheidung zu treffen.
Steigerung der Effizienz
Ein wesentlicher Aspekt von KI ist die Steigerung und Beschleunigung von Aufgaben, die ein hohes Maß an Genauigkeit erfordern. Mit der Verfügbarkeit geeigneter Daten und einer hohen Vorhersagegenauigkeit trägt die prädiktive KI dazu bei, die Anzahl der sich wiederholenden Aufgaben zu reduzieren und dies mit einer hohen Präzision ohne Fehler. Dies trägt dazu bei, die Effizienz von Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen zu steigern.
Grenzen der prädiktiven KI
Datenbeschränkung
Predictive AI nutzt ausschließlich den Datensatz für ihre Analysen und Vorhersagen. Daher verfügt sie nur über so viel Wissen, wie ihr vorgegeben wird. Dies könnte in kritischen Situationen, in denen wichtige Daten und Parameter nicht in den gegebenen Datensatz einfließen, katastrophale Folgen haben und zu falschen Vorhersagen/Prognosen führen.
Vorhersagbarkeit der Natur
Nicht alles in der Natur hat ein Muster. Bestimmte Dinge treten über einen langen Zeitraum in unterschiedlichen Mustern auf, wenn prädiktive KI für die Vorhersage solcher Ereignisse eingesetzt wird. Sie wird ein falsches Muster erzeugen, das zu einem Ergebnis führt, das nicht bewiesen werden kann.
Kurze Spanne
Da sich prädiktive KI ausschließlich auf Daten stützt, um kontinuierlich eine Vorhersage zu treffen, kann die vorherige Vorhersage nur eine kurze Lebensdauer haben, vor allem, wenn die Daten in einem schnellen Tempo erzeugt werden. Daher ist es notwendig, eine Analyse durchzuführen und das Modell ständig zu aktualisieren.
Anwendungen der prädiktiven KI
Finanzdienstleistung
Predictive AI spielt eine Rolle bei der Früherkennung von Finanzbetrug, indem sie Anomalien in Daten erkennt. Sie kann auch von Unternehmen genutzt werden, um eine Vielzahl von Finanzdaten zu sammeln und zu analysieren, um Finanzprognosen zu verbessern.
Marketing
Daten sind unerlässlich, um jeden Markttrend zu verstehen und den Marketingkanal auszuwählen, der am besten funktioniert und mehr Aktivitäten bringt. Mit prädiktiver KI können Marketingdaten analysiert und auf eine Weise dargestellt werden, die Marketingstrategen dabei hilft, Kampagnen zu erstellen, die zu Ergebnissen führen.
Wettervorhersage
Die Vorhersage des möglichen Wetters ist mit Hilfe der prädiktiven KI im Laufe der Zeit immer genauer geworden. Branchen wie die Luftfahrt sind von den Wetterbedingungen abhängig. Dies hat dazu beigetragen, die Betriebseffizienz zu steigern und das Risiko zu verringern.
Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Art von KI, die dazu dient, Inhalte auf der Grundlage von Aufforderungen zu generieren. Diese Art von KI verwendet eine Kombination aus maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, um neue Inhalte zu erstellen. Generative KI durchläuft eine Reihe von Prozessen, bei denen Datensätze eingespeist, analysiert und die Ergebnisse ausgegeben werden. Dieser Prozess läuft folgendermaßen ab:
- Sammlung und Aufbereitung von Daten
- Auswahl der Modellarchitektur und Initialisierung
- Modell-Training
- Auswertung und Einsatz
Im Gegensatz zur prädiktiven KI, die zur Analyse von Daten und zur Vorhersage von Prognosen verwendet wird, lernt die generative KI aus den verfügbaren Daten und generiert aus ihrem Wissen neue Daten.
Wie funktioniert die generative KI?
Generative KI nutzt verschiedene Lernmodelle, wie z.B. unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen, um Modelle zu trainieren. Dadurch wird es einfacher, Modelle mit einer großen Menge an Daten zu füttern, aus denen sie lernen können. Generative KI analysiert diese verschiedenen Datensätze, findet die Muster in den gegebenen Daten heraus und verwendet die gelernten Muster, um neue und realistische Daten zu erzeugen.
Generative KI hat mehrere Modelle, jedes mit seinen Anwendungsfällen und Fähigkeiten. Das gängigste Modell ist:
#1. Generative adversarische Netzwerke (GANs)
Generative Adversarial Networks (GANs) gehören zu den unüberwachten Lernansätzen im maschinellen Lernen. GANs bestehen aus zwei Modellen (Generatormodell und Diskriminatormodell), die miteinander konkurrieren, indem sie Muster in den Eingabedaten entdecken und lernen.
Die beiden Modelle arbeiten gleichzeitig, wobei eines versucht, das andere mit gefälschten Daten zu täuschen und das andere sicherstellt, dass es nicht getäuscht wird, indem es das Original erkennt.
Wie der Name schon sagt, bedeutet generativ, dass ein Modell erzeugt wird, und adversarisch, dass ein Modell durch den Vergleich entgegengesetzter Daten trainiert wird. GANs können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, z.B. bei der Bildsynthese, der Bild-zu-Text-Generierung oder der Text-zu-Bild-Generierung usw.
#2. Variationale Autoencoder (VAEs)
Variationale Autoencoder (VAEs) sind ein generatives Modell, das auf einem Autoencoder basiert. Diese Autoencoder bestehen aus zwei Netzwerken: dem Encoder- und dem Decoder-Netzwerk.
Der Kodierer nimmt das Eingangsmuster auf und wandelt die Informationen in einen Vektor um. Der Dekodierer nimmt die Vektoren auf und wandelt sie zurück in eine Ausgabe. Der Vektor dient als Repräsentation der eingegebenen Beispieldaten, die für das Modell verständlich ist.
Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir ein generatives Modell trainieren wollen, um einen Hund zu erkennen. Wir werden den Autoencoder mit Beispielen von Hundebildern füttern. Der Encoder nimmt dann das Beispiel und wandelt verschiedene Daten in Vektoren um, die als Repräsentation des Bildes dienen, und wandelt die Daten dann wieder in das Bild um. Es ist wichtig zu wissen, dass der Autoencoder die Daten nicht unabhängig generieren kann.
An dieser Stelle kommt der Variations-Autoencoder ins Spiel. VAEs erzeugen einen Pool von gleichen Beispieldaten und auf der Grundlage dieser Daten, die in ein ähnliches Vektormuster kodiert wurden, kann der Decoder den Vektor nehmen und bestimmte Werte leicht anpassen, um ein anderes und realistisches Muster zu erzeugen.
#3. Diffusionsmodell
Das Diffusionsmodell ist ein generatives Modell, das die Beispieldaten zerstört, indem es sukzessive Gaußsches Rauschen hinzufügt. Dann lernen die Modelle, die Daten wiederherzustellen, indem sie das Rauschen aus den Beispieldaten entfernen. Das Diffusionsmodell wird häufig für die Bilderzeugung verwendet; es ist die zugrunde liegende Technologie hinter Diensten wie DALL-E, der für die Bilderzeugung verwendet wird.
Leistungsmessung – Generative KI
Für Technologien wie die generative KI ist ein Faktor zur Leistungsmessung unerlässlich, um den Erfolg eines bestimmten Modells und Ergebnisses zu bewerten. Einige der wichtigsten Anforderungen, die dazu gehören sollten:
Genauigkeit und Qualität
Eine wesentliche Eigenschaft eines Modells ist es, eine qualitative Ausgabe zu produzieren. Ein Modell zur Text-zu-Bild-Erzeugung, das ein schlechtes Bild erzeugt, verfehlt beispielsweise bereits das Ziel des Modells. Die Ausgabe des Modells sollte den realen Daten sehr ähnlich sein.
Geschwindigkeit
Zeit ist entscheidend. Die Zeit, die zum Trainieren eines Modells benötigt wird und die das Modell benötigt, um eine realistische Ausgabe zu erzeugen, ist ein wichtiger Leistungsfaktor. Angenommen, ein Modell schafft es nicht, die Ausgabe in einer Rekordzeit zu produzieren, verglichen mit der Ausgabe eines Menschen. Dann hat das Modell kaum einen Vorteil. Daher muss die Zeitkomplexität des Modells sehr gering sein, um ein qualitativ hochwertiges Ergebnis zu erzielen.
Umfang der erforderlichen Anpassungen
Neben der Geschwindigkeit ist auch der Umfang der Feinabstimmung, die erforderlich ist, bevor ein Ergebnis produziert wird, entscheidend für die Leistung eines Modells. Wenn der Entwickler viel Aufwand betreiben muss, um eine gewünschte Kundenerwartung zu erzeugen, deutet dies darauf hin, dass das Modell nicht für den realen Einsatz geeignet ist.
Vorteile der generativen KI
Der Einsatz von generativer KI bringt mehrere Vorteile mit sich; in dieser Auswahl werden wir einige davon behandeln.
Gesteigerte Effizienz
Die Automatisierung von Aufgaben kann mit KI möglich gemacht werden. Generative KI kann Inhalte schneller generieren als Menschen. Das macht die Erstellung von Inhalten schneller und einfacher. Das steigert die Produktivität von Teams, indem es ihnen hilft, mehr Aufgaben in einer begrenzten Zeit zu erledigen.
Wirtschaftlich
Mit KI-Technologie wie generativer KI können Unternehmen Geld sparen, indem sie einige sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so den Bedarf an manueller Arbeit verringern. Sie hilft Unternehmen auch dabei, die Kosten für die Anstellung eines Inhaltserstellers für die Bild-, Audio- oder Videoproduktion zu senken.
Gesteigerte Kreativität
Generative KI kann für die Erstellung ästhetisch ansprechender Inhalte verwendet werden. Generative KI-Modelle wurden mit verschiedenen Daten trainiert und es fällt ihnen leichter, kreative Inhalte zu erstellen, als dies mit menschlicher Arbeit möglich wäre.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Der Entscheidungsfindungsprozess kann durch den Einsatz von generativer KI beschleunigt werden. Unternehmen können generative KI nutzen, um Daten zu generieren, die ihnen helfen, den Entscheidungsprozess zu beschleunigen.
Nachteile der generativen KI
Ethische Bedenken
Der Einsatz von generativer KI könnte zu Bedenken hinsichtlich des Eigentums an den generierten Inhalten führen. Es gibt auch Bedenken hinsichtlich der Generierung von unangemessenen oder voreingenommenen Inhalten. Da diese Modelle nur auf die Menge der gegebenen Daten beschränkt sind, könnte dies zu ernsthaften Problemen führen.
Training datenabhängig
Generative KI-Modelle haben keinen eigenen Verstand. Daher sind diese Modelle nur auf die zur Verfügung gestellten Daten beschränkt. Wenn der Datensatz, der für das Training dieses Modells verwendet wird, ungenau oder nicht aussagekräftig ist, könnte dies zu voreingenommenen Inhalten oder fehleranfälligen Ergebnissen führen.
Missbrauch und Fehlinformationen
Mit der Entwicklung von Tools, die generative KI-Funktionen nutzen, haben in letzter Zeit gefälschte Bilder von bekannten Persönlichkeiten oder gefälschte Songs, die mit Hilfe von KI erstellt wurden, zugenommen. Generative KI könnte dazu verwendet werden, diese gefälschten Inhalte zu erstellen und Menschen auszunutzen.
Anwendungen von generativer KI
Codegenerierung und -interpretation
Generative KI hat in diesem Bereich eine große Rolle gespielt. Mit Tools wie ChatGPT können Entwickler ihre Codes testen, Fehlermeldungen aus der Entwicklung einfügen und ein tiefgreifendes Verständnis des Fehlers und möglicher Lösungen erhalten. Die Entwickler können auch Anweisungen geben und Beispielcode für die Implementierung erhalten.
Chatbots/virtuelle Agenten
Kundendienstanfragen werden in der heutigen Geschäftswelt meist über Chatbots abgewickelt, im Gegensatz zu früher, als Menschen beteiligt waren. Mit generativer KI können Bots darauf trainiert werden, Kundenanfragen zu bearbeiten und Lösungen zu finden, ohne dass Menschen beteiligt sind.
Generierung von Inhalten
Die Generierung von realistischen Inhalten, Musik, Videos, Bildern usw. ist mit generativer KI möglich, um aus einem vorgegebenen Muster realistische Ausgaben zu erzeugen, was den Prozess der Erstellung neuer Inhalte einfacher und schneller macht.
Prädiktive KI vs. Generative KI
Generative KI wird zur Erstellung neuer Inhalte verwendet, wobei Deep Learning und maschinelles Lernen zur Generierung von Inhalten eingesetzt werden. Sie wird bei der Erstellung von Inhalten wie Bildern, Musik, Text und mehr eingesetzt.
Im Vergleich dazu geht es bei der prädiktiven KI um die Analyse von Daten und die Erstellung von Zukunftsprognosen aus historischen Daten. Prädiktive KI verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, um diese Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die für mögliche Zukunftsprognosen genutzt werden können.
Sowohl generative KI als auch prädiktive KI nutzen maschinelles Lernen, aber die Art und Weise, wie sie Ergebnisse liefern, ist unterschiedlich. Während die eine Daten erzeugt, simuliert die andere die Ergebnisse. Daher wird generative KI häufig in Branchen eingesetzt, in denen es um die Erstellung von Inhalten geht, z.B. in der Musik-, Mode- und Kunstbranche.
Im Gegensatz dazu wird die prädiktive KI in Branchen eingesetzt, in denen es hauptsächlich um die Analyse von Daten geht, z.B. in den Bereichen Finanzen, Marketing, Forschung und Gesundheitswesen.
| Merkmal | Generative KI | Prädiktive KI |
| Erzeugt neue Inhalte | ✅ | ❌ |
| Analysiert Daten | ❌ | ✅ |
| Verwendet maschinelles Lernen | ✅ | ✅ |
| Simuliert Ergebnisse | ✅ | ❌ |
| Industrien verwendet in | Musik, Mode, Kunst | Finanzen, Marketing, forschung, Gesundheitswesen |
Fazit
Mit mehr Innovation im Bereich der KI erwarten wir, dass die prädiktive KI und die generative KI weitere Verbesserungen erfahren werden, um das Risiko beim Einsatz dieser Technologien zu verringern und die Chancen zu verbessern. Die Lücke zwischen prädiktiven und generativen KI-Algorithmen wird sich mit zunehmender Entwicklung schließen, so dass die Modelle jederzeit problemlos zwischen den Algorithmen wechseln und das bestmögliche Ergebnis erzielen können.