Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind derzeit die bestimmenden Themen in Gesellschaft, Politik und Wirtschaft. Experten sind der Meinung, dass nur die Volkswirtschaften ihre Wettbewerbsfähigkeit erhalten können, die bei diesen Themen jetzt die größten Anstrengungen unternehmen. Auch wir von der ruhr.agency befassen uns seit der Gründung mit den Themen ML und KI. Für unsere Kunden bedeutet das, dass sie von intelligenten, automatisierten und datengetriebenen Prozessen profitieren.
KI und ML betrifft eine Vielzahl von Themen in der IT und wirkt sich dabei auf ganz unterschiedliche Bereiche aus. Aus diesem Grund gibt es derzeit auch ganz unterschiedliche Trends zu diesen Themen. Wir wollen versuchen, Ihnen die aktuellen Trends etwas näher zu bringen.
- Generative KI: Beginnen wir mit Generative KI, einem Bereich, der in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen hat. Generative KI stellt eine Form der künstlichen Intelligenz dar, die in der Lage ist, neue Inhalte in verschiedenen Medien wie Text, Bilder, Audio, synthetische Daten und neuerdings auch Video aus Texteingaben zu generieren. Die jüngste bahnbrechende Technologie, die den Fortschritt in diesem Bereich vorantreibt, sind große Sprachmodelle (LLMs). Diese Modelle haben die Entwicklung renommierter Tools zur Texterstellung wie ChatGPT ermöglicht, die speziell dafür konzipiert sind, mit den Nutzern auf der Grundlage ihrer Anfragen Gespräche in natürlicher Sprache zu führen.
- Prompt Engineering: Prompt-Engineering hat mit dem Aufkommen der generativen KI zunehmende Aufmerksamkeit erlangt. Dabei geht es um das Konzept der Prompts, d. h. um Anweisungen und kontextbezogene Hinweise, die einem Sprachmodell zur Erledigung bestimmter Aufgaben gegeben werden. Prompt-Engineering bezieht sich auf die Praxis der Formulierung und Verfeinerung von Prompts, um Sprachmodelle in verschiedenen Anwendungen effektiv zu nutzen.
- RAGs (Retrieval Augmented Generation): RAGs stellen eine Weiterentwicklung der Generative KI dar, die das Generieren von Inhalten mit der Fähigkeit, relevante Informationen aus großen Datenbanken abzurufen, kombiniert. Diese Technik ist besonders nützlich bei der Erstellung von Texten, da generierte Inhalte mit Fakten und Informationen aus zuverlässigen Quellen angereichert werden können.
- Multimodale KI: Multimodale KI-Systeme integrieren Informationen aus verschiedenen Medien wie Texten, Bildern und Sprache, um ein umfassenderes Verständnis der Welt zu entwickeln. Diese Technologie hat das Potenzial, die Interaktion zwischen Mensch und Computer zu revolutionieren, indem sie natürlichere und vielschichtigere Kommunikationsformen ermöglicht.
- ModelOps vs. MLOps: Während MLOps, die Abkürzung für Machine Learning (ML) Operations, Software-Engineering- und DevOps-Best-Practices auf den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen von der Entwicklung bis zur Bereitstellung anwendet, konzentriert sich ModelOps speziell auf die operativen Aspekte der Verwaltung von Modellen in der Produktions- und Post-Deployment-Phase. Es konzentriert sich auf die kontinuierliche Überwachung, Leistungsverfolgung, Steuerung und Wartung der bereitgestellten Modelle, um ihre Effektivität, Zuverlässigkeit und Einhaltung von Geschäftsanforderungen und Vorschriften zu gewährleisten.
- Artificial General Intelligence (AGI): AGI ist das ultimative Ziel vieler Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Im Gegensatz zu den heutigen spezialisierten KI-Systemen strebt AGI danach, eine breite Palette von kognitiven Fähigkeiten zu erreichen und komplexe Probleme zu lösen – ähnlich wie ein menschlicher Verstand.
- Responsible KI: Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen in verschiedenen Bereichen ist die Frage der Verantwortung und Ethik zu einem zentralen Thema geworden. Responsible KI befasst sich mit Fragen der Fairness, Transparenz, Sicherheit und Rechenschaftspflicht bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Technologien. Entscheidend wird sein, dass KI-Systeme künftig so gestaltet werden, dass sie die Bedürfnisse und Werte der Gesellschaft widerspiegeln und keinerlei Schaden anrichten.
Fazit
Die Trends im Bereich Machine Learning und der KI sind vielfältig und spannend. Von der Generative KI bis hin zur Responsible KI gibt es eine Fülle von Innovationen, die die Art und Weise, wie wir Technologie in Zukunft nutzen, grundlegend verändern können. Die Welt des maschinellen Lernens wird sich weiterentwickeln und unser tägliches Leben auf neue und aufregende Weise beeinflussen. Durch den Einsatz von Generativer KI und Multimodaler KI können Unternehmen beispielsweise personalisierte Dienstleistungen und Produkte anbieten, die besser auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Verbraucher zugeschnitten sind.
Auch die Kommunikation zwischen Mensch und Computern wird effizienter und natürlicher sein. Zum Beispiel könnten wir Sprachassistenten nutzen, die nicht nur unsere Sprachbefehle verstehen, sondern auch Bilder interpretieren und kontextbezogene Antworten liefern können.
Für Unternehmen bedeutet dieser Fortschritt, dass sie aufgrund der immer besseren Verarbeitung von großen Datenmengen bessere Entscheidungen treffen können. Zum Beispiel könnten Ärzte Unterstützung bei der Diagnose von Krankheiten erhalten oder Unternehmen bessere Vorhersagen über zukünftige Trends treffen. Auch unsere Art zu arbeiten wird diese Trends beeinflussen. Mit dem Aufkommen von ModelOps und der zunehmenden Automatisierung können einige Aufgaben von Maschinen übernommen werden, während menschliche Arbeitskräfte sich auf kreative oder strategische Aufgaben konzentrieren.
