Grundlagen generativer KI

Obwohl Künstliche Intelligenz (KI) heute allgegenwärtig zu sein scheint, ist sie keineswegs eine Erfindung der letzten Jahre. Bereits in den 1950er-Jahren fragte sich Alan Turing, ob Maschinen denken können. 1956 folgte dann die legendäre Dartmouth Conference, die als Geburtsstunde der KI-Forschung gilt. In den darauf folgenden Jahrzehnten wechselten sich Phasen großer Fortschritte mit den sogenannten „AI-Wintern“ ab, in denen die Begeisterung abflachte, weil die technischen Möglichkeiten hinter den hohen Erwartungen zurückblieben.

KI im Alltag: Häufig unbemerkt, aber schon lange da

Schon lange nutzen wir KI, ohne es unbedingt zu merken: etwa beim virtuellen Schach-Gegner, der automatisierten Betrugserkennung an Geldautomaten oder in Navigationssystemen, die Routen effizient planen. Über die Jahre wurden diese Anwendungen zwar immer intelligenter, jedoch blieb KI für viele Menschen ein unsichtbarer Helfer im Hintergrund.

Deep Learning und der Aufstieg der generativen KI

Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von Computern und neuen Deep-Learning-Methoden erlebte die KI in den letzten zehn Jahren einen rasanten Aufschwung. Speziell generative Modelle – darunter Chatbots, die beeindruckende Sprachfähigkeiten zeigen, oder Bildgeneratoren, die auf Knopfdruck realistisch wirkende Illustrationen erstellen – brachten KI endgültig in den Mainstream. Diese Systeme sind in der Lage, eigenständig Texte, Bilder oder sogar Musik zu erzeugen und wirken dadurch fast „kreativ“. Entsprechend groß ist das Interesse von Unternehmen aus allen Branchen, diese neuen Möglichkeiten zu erforschen und zu nutzen.

Damals Pionierarbeit, heute eine neue Ära

So zeigt sich, dass KI zwar keine brandneue Erfindung ist, heute jedoch dank leistungsstarker Hardware und innovativer Algorithmen breiter und tiefer eingesetzt werden kann als je zuvor – ein faszinierender Schritt in Richtung Zukunft.

Und genau hier kommt ein Begriff ins Spiel, den man derzeit überall hört: GPT. Kein offizieller Standard, aber von OpenAI geprägt und mittlerweile fast ein Synonym für moderne Sprachmodelle. Was dahinter steckt dahinter steckt, schauen wir uns im nächsten Kapitel an.