Seit der Einführung der generativen KI hat sich diese im Laufe der Zeit kontinuierlich weiterentwickelt. Das Konzept, neue Inhalte wie Bilder, Texte oder Musik aus vorhandenen Daten mithilfe eines KI-Algorithmus zu generieren, hat sich im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt. Generative KI befindet sich in einem Zweig der Künstlichen Intelligenz mit dem Hauptziel, neue Daten zu erzeugen. Während herkömmliche KI basierend auf vorhandenen Daten klassifiziert oder Vorhersagen trifft, kann generative KI neue Inhalte erstellen.
Anwendungen für diese Technologie erstrecken sich über Kunst, Musik, Arzneimittelforschung und Kundenerlebnisse. Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit dieser disruptiven Technologie nutzen möchten, neigen daher in der Regel dazu, Dienste im Bereich der generativen KI-Entwicklung in Anspruch zu nehmen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Generative KI hat ihre Wurzeln im maschinellen Lernen und in neuronalen Netzen aus den 1950er und 60er Jahren. Die primitiven Modelle der frühen 60er Jahre waren durch die begrenzte Rechenleistung und Datenverfügbarkeit stark eingeschränkt.
Im Jahr 2014 wurden die Generative Adversarial Networks (GANs) von einer Gruppe um Ian Goodfellow entwickelt. Diese Entwicklung markierte eine durchbruchzeit für generative KI. In GANs gibt es zwei neuronale Netze, einen Generator und einen Diskriminator, die auf einzigartige Weise zusammenarbeiten. Ein Generator erstellt neue Daten, ein Diskriminator bestimmt, ob das generierte Bild real ist. Diese Rückkopplungsschleife des adversariellen Prozesses erzeugt im Laufe der Zeit unglaublich realistische Ergebnisse.
Zusammen mit GANs sind weitere generative KI-Technologien entstanden, die sich auf unterschiedliche Anwendungsfälle konzentrieren und spezifische Merkmale aufweisen. Generative KI wird heute besser als je zuvor und einfacher zu verwenden. Diese Technologie wird weltweit in einer Vielzahl von Branchen für Innovationen und Prozessautomatisierung eingesetzt. Von kreativen Aufgaben wie künstlerischer Gestaltung, Musikkomposition und Schreiben bis hin zur Personalisierung des Kundenserviceerlebnisses zeigen sich die vielfältigen Möglichkeiten der generativen KI.