Wie unterscheidet sich GenAI von der guten alten KI?

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) und "gute alte" KI, oft als klassische KI bezeichnet, unterscheiden sich in ihren Ansätzen, Fähigkeiten und Anwendungen. Hier sind die wichtigsten Unterschiede:

1. Definition und Ansatz:

   • Klassische KI: Diese Form der KI konzentriert sich auf die Aufgabenautomatisierung und Mustererkennung. Sie verwendet oft regelbasierte Systeme, Expertensysteme und Algorithmen des maschinellen Lernens, um spezifische Probleme zu lösen.
   • Generative AI: GenAI geht einen Schritt weiter und ist darauf spezialisiert, neue Inhalte zu erstellen. Sie verwendet Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Transformer-basierte Modelle (z.B. GPT), um Texte, Bilder, Musik und andere kreative Inhalte zu generieren.

2. Fähigkeiten:

   • Klassische KI: Sie ist in der Lage, Aufgaben wie Klassifikation, Vorhersage, Optimierung und Entscheidungsfindung durchzuführen. Beispiele sind Spracherkennung, Bilderkennung und Empfehlungssysteme.
   • Generative AI: Diese KI kann neue, bisher nicht existierende Inhalte erzeugen. Sie kann beispielsweise realistische Bilder, Texte, Musikstücke oder sogar ganze virtuelle Welten erstellen.

3. Datenverarbeitung:

   • Klassische KI: Sie analysiert und verarbeitet vorhandene Daten, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Die Daten werden oft strukturiert und klar definiert sein.
   • Generative AI: Sie lernt aus großen Datenmengen und verwendet dieses Wissen, um neue, ähnliche Daten zu erzeugen. Die Daten können unstrukturiert und vielfältig sein, wie Texte, Bilder oder Audiodateien.

4. Anwendungen:

   • Klassische KI: Einige Anwendungen sind autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik, Finanzanalyse und personalisierte Marketingkampagnen.
   • Generative AI: GenAI findet Anwendung in der Kunst (z.B. KI-generierte Gemälde), Unterhaltung (z.B. KI-generierte Musik oder Filme), Content-Erstellung (z.B. Texte, Artikel) und in der Entwicklung von synthetischen Daten für Trainingszwecke.

5. Komplexität und Ressourcen:

   • Klassische KI: Diese Systeme können je nach Aufgabe und Komplexität weniger ressourcenintensiv sein. Sie benötigen oft spezialisierte Algorithmen und eine klare Zielsetzung.
   • Generative AI: GenAI benötigt aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe und menschenähnliche Inhalte zu erzeugen, oft erhebliche Rechenleistung und große Datenmengen. Modelle wie GPT-3 oder GANs erfordern leistungsstarke Hardware und aufwendige Trainingsprozesse.

Zusammengefasst liegt der Hauptunterschied darin, dass klassische KI sich auf die Analyse und Entscheidungsfindung basierend auf vorhandenen Daten konzentriert, während generative KI darauf abzielt, neue und kreative Inhalte auf Basis von gelernten Mustern zu erzeugen.