Entmystifizierung der KI: Die wichtigsten Unterschiede zwischen traditioneller KI, generativer KI und großen Sprachmodellen

Bill Gates, Mitbegründer von Microsoft: "Generative KI hat das Potenzial, die Welt auf eine Weise zu verändern, die wir uns nicht einmal vorstellen können. Sie hat die Kraft, neue Ideen, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die unser Leben einfacher, produktiver und kreativer machen. Es hat auch das Potenzial, einige der größten Probleme der Welt zu lösen, wie Klimawandel, Armut und Krankheiten." ¹

Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst weiterhin die Zukunft von Technologie und Wirtschaft. Begriffe wie traditionelle KI, generative KI (GenAI) und Large Language Models (LLMs) werden jedoch häufig synonym verwendet.

Jedes dieser KI-Paradigmen dient einem anderen Zweck und basiert auf unterschiedlichen technologischen Grundlagen.

In diesem Blog werden wir diese Unterschiede definieren, ihre Zusammenhänge erläutern und Beispiele für tatsächliche Anwendungen in verschiedenen Sektoren vorstellen, um Führungskräften, Entwicklern und Entscheidungsträgern zu helfen, bessere Urteile zu fällen.

Einführung

In den letzten zehn Jahren hat die Entwicklung der KI eine Vielzahl von Werkzeugen und Modellen hervorgebracht, die unter dem breiten Dach der KI kategorisiert werden, sich aber in Funktion und Design erheblich unterscheiden.

Das Verständnis der Unterschiede zwischen traditioneller KI, GenAI und LLMs ist mehr als nur akademisch; Es ist strategisch. Jede hat Vor- und Nachteile und ideale Anwendungen.

Der gezielte Einsatz dieser Technologien hat jedoch das Potenzial, äußerst ineffektiv zu sein, in ethischen Fallen zu ertrinken oder suboptimal zu sein.

Traditionelle Künstliche Intelligenz

Traditionelle KI bezieht sich auf Systeme, die Algorithmen und Logik verwenden, um bestimmte Probleme zu lösen. Diese Modelle werden seit Jahrzehnten verwendet und sind in der Regel regelbasiert, prädiktiv oder entscheidungsorientiert. Sie benötigen strukturierte Daten und arbeiten innerhalb klar definierter Parameter.

Hauptmerkmale:

• Erfordert manuelle Regeln oder überwachtes Lernen.
• Erledigt zugewiesene Aufgaben genau.
• Datengesteuert, aber in der Regel nicht mit riesigen unstrukturierten Datensätzen trainiert.

Beispiele:

• Algorithmen zur Betrugserkennung für das Bankwesen.
• Vorausschauende Wartung für die Fertigung.
• Virtuelle Assistenten und Chatbots folgen Regeln.
• E-Commerce-Plattformen mit Empfehlungsmaschinen.
• Herkömmliche KI ist nützlich in Umgebungen, die Konsistenz, Wiederholbarkeit und Interpretierbarkeit erfordern.

Generative Künstliche Intelligenz

GenAI stellt einen grundlegenden Wandel weg von der traditionellen Datenanalyse und hin zu kreativer Berechnung dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die nichts anderes tun, als Daten zu interpretieren, können generative KI-Systeme eine ganze Reihe neuer Elemente, geschriebener Texte, Musik oder synthetischer Bilder erstellen, die die gelernten "Muster" replizieren. Folglich ist GenAI ein Beispiel für Innovation in vielen verschiedenen Branchen, da es in der Lage ist, originelle Ergebnisse zu erzielen.

Hauptmerkmale von Gen AI:

• Fähigkeit, aus riesigen Datensätzen zu lernen, um neue, plausible Inhalte zu generieren.
• Verwendet häufig Architekturen wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Transformatoren.
• Kann Text, Bilder, Code, Audio und sogar Video produzieren.

Beispiele:

• ChatGPT schreibt E-Mails, Zusammenfassungen oder Aufsätze.
• DALL· E Generieren von benutzerdefinierten Bildern aus Texteingabeaufforderungen.
• MusicLM komponiert Lieder auf der Grundlage von Stimmungsbeschreibungen.
• RunwayML erstellt Videoinhalte aus Skripten.

Generative KI ist transformativ für Branchen, in denen sich Kreativität, Personalisierung und Automatisierung überschneiden, wie z. B. Marketing, Design, Bildung und Medien.

Große Sprachmodelle (LLMs)

LLMs sind eine Teilmenge der generativen KI, die die menschliche Sprache versteht und generiert. LLMs werden mit Hilfe von transformatorbasierten Architekturen wie GPT und BERT an großen Textkorpora trainiert, um Muster, kontextuelle Bedeutung, Grammatik und Semantik zu lernen und kohärente und kontextuell relevante Sprachausgaben zu erzeugen.

Hauptmerkmale:

• Expertise in textbasierten Aufgaben, einschließlich Zusammenfassung, Übersetzung, Q&A und Content-Erstellung sowie Erstellung von Dateien, Bildern und Videos.
• Verbessern Sie das Verständnis des Kontexts in langen Passagen.
• Beherrscht mehrere Sprachen und ist an verschiedene Bereiche anpassbar.

LLMs sind zwar eine grundlegende Technologie für viele generative KI-Tools, aber nicht alle generativen KI-Tools stützen sich auf sie. Andere konzentrieren sich stattdessen auf die Erzeugung von Bildern, Videos oder Audiodateien.

Eine umfassende vergleichende Analyse:

Zusammenhänge und Abhängigkeiten:

Die oben genannten Modelle sind nicht getrennt; Die Modelle können zusammen als eine Einheit fungieren. Die weltweit leistungsstärksten KI-Lösungen profitieren heute von der Kombination aus traditioneller und generativer KI, um beides zu bieten. Traditionelle KI ist spezialisiert auf strukturierte, programmierte Methoden zur Erledigung von Aufgaben und generative Modelle, um Kreativität und Variabilität zu nutzen. Unternehmen können intelligentere KI-gestützte Lösungen nutzen, die durch die Kombination beider anpassungsfähigere und wirkungsvollere Ergebnisse erzielen.

• Eine medizinische KI-Plattform kann traditionelle KI verwenden, um Anomalien in Scans und LLMs zu erkennen und klinische Berichte zu erstellen.
• Im Finanzwesen können traditionelle KI-Modelle verdächtige Transaktionen erkennen, während die KI der Generation kundenorientierte Erzählungen oder Warnungen generiert.
• LLMs, eine Untergruppe der generativen KI, bieten linguistische Unterstützung für Tools wie ChatGPT, Copilot und KI-gestützte Suchassistenten.

Das Verständnis, wie sich diese Technologien überschneiden, ermöglicht ein besseres Systemdesign und eine bessere Bereitstellung.

Wie treibt KI den Wandel in allen Branchen voran:

• Gesundheitswesen: Klassische KI für das Gesundheitswesen ist hilfreich für die Krankheitsdiagnose durch genaue medizinische Bildanalyse. Wo echte Daten fehlen, kann GenAI helfen, indem es künstliche Patientendaten generiert, um die Trainingsmodelle zu verbessern. LLMs helfen Ärzten bei der Erstellung medizinischer Zusammenfassungen, vereinfachen die klinische Terminologie und verbessern die Kommunikation mit den Patienten.
• finanzieren: KI hat die Finanzbranche bereits erheblich verändert. Herkömmliche Methoden funktionieren nach wie vor gut, um Betrug zu erkennen und das Kreditrisiko zu bewerten. GenAI ist in der Lage, personalisierte Berichte und Kundenkommunikation zu erstellen. LLMs dienen als intelligente Assistenten für Finanzberater, indem sie komplexe Finanzdokumente verhandeln und Marktinformationen zusammenfassen.
• Einzelhandel: Herkömmliche KI-Anwendungen eignen sich für die Nachfrageprognose und Bestandsoptimierung. Generative KI ist ideal für kreative Arbeit, einschließlich überzeugender Produktbeschreibungen sowie kreativer Marketingbotschaften. LLMs bieten intelligente Chatbots und maßgeschneiderte Nachrichten, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Strategische Implikationen für Unternehmen:

Die Wahl der richtigen Art von KI wird in erster Linie von Ihren Zielen bestimmt.

• Herkömmliche KI-Modelle eignen sich aufgrund ihrer Effizienz, Zuverlässigkeit und einfachen Interpretation ideal für die Kundensegmentierung und die Vorhersage der Abwanderung.
• Gen AI bietet ein erhebliches Potenzial für die Automatisierung kreativer Aufgaben wie die Erstellung von Inhalten und die Erstellung von Bildern.
• LLMs eignen sich ideal für Sprachaufgaben wie die Zusammenfassung von Dokumenten und den Kundensupport.

Ethische Überlegungen:

GenAI und LLMs bringen einzigartige Herausforderungen mit sich, die von Fehlinformationen, Plagiaten und Voreingenommenheit bis hin zu potenziellen Datenlecks und Halluzinationen reichen. LLMs erfordern erhebliche Rechenressourcen und eine strenge Kontrolle, im Gegensatz zu klassischer KI, die häufig transparenter und einfacher zu prüfen ist. Unternehmen müssen sich mit den Infrastrukturanforderungen befassen, sicherstellen, dass sie Regeln einhalten, und Trainingsdaten genau überwachen, um KI verantwortungsvoll zu skalieren. Diese Methode hilft bei der Entwicklung ethischer und zuverlässiger KI-Systeme

"KI ist keine einheitliche Technologie."

Traditionelle KI, GenAI und LLMs bieten alle einzigartige Vorteile und dienen unterschiedlichen Zwecken. Während traditionelle KI für die strukturierte Entscheidungsfindung immer noch erforderlich ist, beschreiten generative KI und LLMs neue Wege in den Bereichen Automatisierung, Kreativität und Kommunikation.

Das Verständnis ihrer Unterschiede ermöglicht es Unternehmen, KI strategisch zu implementieren. Auswahl der richtigen Tools für die richtigen Herausforderungen, Kombination von Modellen nach Bedarf und Vorbereitung auf eine Zukunft, in der KI zunehmend in alle Aspekte des Geschäfts integriert wird.

Auf dem Weg in das KI-Zeitalter der Zukunft werden traditionelle KI, GenAI und LLMs eine wesentliche Rolle in unseren Geschäftsabläufen spielen. Der Schlüssel wird jedoch darin liegen, herauszufinden, welche spezifische Art von KI für jeden Anwendungsfall perfekt geeignet ist.

Referenzen

¹ Forbes-Artikel