Moderne KI-Modelle versprechen das Unmögliche: Kreativität. Ob Schreiben von Poesie oder Generieren von Kunst. Ein Blick auf die Ursprünge der Technologie.
Wer regelmäßig soziale Medien besucht, der begegnet zwangsläufig Kreationen der KI-Forschungsteams bei OpenAI, welche immer wieder die Grenzen zwischen Realität und Science-Fiction verschwimmen lassen. Die Methoden der Künstlichen Intelligenz entwickeln sich rasant. Immer neue Technologien versprechen, das bisher Unmögliche möglich zu machen.
Eine wichtige Grundlage schafft die KI-Generierung von zufälligen Inhalten. Solche Modelle können keine natürliche Sprache verarbeiten, sondern schlicht real aussehende, zufällige Bilder von Personen, Landschaften, Hunden und Weiterem erstellen. Das theoretische Fundament dahinter schafft das Konzept der sogenannten Generative Adversarial Networks.Der KI-Forscher Ian Goodfellow präsentierte das Konzept der Generative Adversarial Networks 2014 mit nur 27 Jahren.
Das Training des gesamten Modells basiert auf der Idee des adversarialen Trainings. Statt also miteinander zu lernen, treten beide neuronalen Netze gegeneinander an und versuchen in jedem Schritt über die Stärken und Schwächen des Gegners hinauszuwachsen. Der Generator erstellt eine Ausgabe, welche der Discriminator dann untersucht und bewertet. Ausgehend davon versucht der Generator im nächsten Schritt die Ausgabe noch täuschend echter zu gestalten.
Die Netzwerke verfolgen unterschiedliche Ziele. Der Discriminator soll alle Eingaben korrekt als real oder falsch identifizieren und somit die Value-Funktion maximieren. Denn diese gibt die Wahrscheinlichkeiten an, ein reales Bild als korrekt zu erkennen, während gefälschte Bilder als Täuschung entlarvt werden. Dagegen versucht der Generator falsche Bilder real wirken zu lassen, also den zweiten Summanden der Funktion zu minimieren.
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