Was Ingenieure über Generative KI wissen müssen?

Sie haben von generativen KI-Tools wie ChatGPT, DALL-E und GitHub Copilot gehört, oder? Sie transformieren Branchen, indem sie Inhalte wie Code-Funktionen und Kunstwerke in kürzester Zeit erstellen. Diese Tools vereinfachen die Softwareentwicklung und Ingenieurprozesse. Daher ist es für alle, einschließlich Ingenieuren, entscheidend, generative KI-Modelle zu verstehen.

Lasst uns alles darüber im Detail lernen.

Anwendungsfälle von Generativer KI

Generative KI geht über ChatGPT und Bing hinaus. Sie erzeugt auch neuartige Ausgaben gemäß natürlichen Sprachaufforderungen. Dazu gehört:

• Textgenerierung: ChatGPT wurde auf vielfältigen Texten trainiert, was es ihm ermöglicht, mit menschenähnlicher Sprache zu antworten.

• Videoerstellung: Stable Diffusion erstellt Videos mit bestimmten Stilrichtungen.

• Datengenerierung: Die Erstellung synthetischer Daten verbessert ML-Modelle, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

• Bildgenerierung: DALL-E 2 generiert Bilder aus textlichen Aufforderungen.

• Programmcode-Generierung: GitHub Copilot bietet Code-Snippets mit dem Codex-Modell von OpenAI an.

• Sprachübersetzung: NLU-Modelle bieten Echtzeitübersetzungen, indem sie Sprachbarrieren abbauen und den Zugang für Kunden und Entwickler erhöhen.

Funktionsweise der Generativen KI

Generative KI-Modelle verwenden neuronale Sprachen, um Muster aus großen Datensätzen zu erkennen und neue, originale Inhalte zu generieren. Inspiriert von den Neuronen des menschlichen Gehirns bilden diese Netzwerke die Grundlage für maschinelles Lernen und tiefes Lernen. Ihr Training beinhaltet die Anpassung von Verbindungen zwischen Neuronen, um Fehler zu reduzieren, damit sie aus Daten lernen und genaue Vorhersagen treffen können.

Darüber hinaus optimieren Algorithmen die Ausgabepräzision und die Entscheidungsfindung basierend auf Eingabedaten. Die Entwicklung dieser Modelle ist jedoch kompliziert und erfordert große Datensätze und Rechenressourcen. Große Sprachmodelle (LLMs), Generative Adversarial Networks (GANs), transformerbasierte Modelle und Variational Autoencoder Modelle (VAEs) sind die gängigen generativen KI-Modelle. Diese Modelle können nicht nur natürlichen Text verarbeiten, sondern auch Bilder oder Audio generieren. Es fördert die Ingenieurkunst von künstlicher Intelligenz mit vielfältigen Anwendungen.

Realistische Anwendungen der Generativen KI

Obwohl sie sich noch entwickeln, haben AI-generative Modelle einen bedeutenden Einfluss und mehrere Anwendungen und Projekte erzielt spezifische Ergebnisse für Menschen und Organisationen. Hier sind einige Beispiele:

Coding

Sowohl neue als auch erfahrene Entwickler können generative KI-Tools wie GitHub Copilot nutzen, um sich wiederholende Aufgaben wie Testen, Vervollständigen vorhandener Codes und Generieren neuer Codes zu automatisieren. Dies wird die Effizienz und Produktivität des Programmierprozesses erheblich steigern.

Gaming

Dieses Teilgebiet der KI verbessert das Gaming, indem es neue Charaktere, Handlungsstränge und Designelemente erstellt. Zum Beispiel wurde das Spiel „Dieses Mädchen existiert nicht“ mithilfe von KI generiert, was es den Studios ermöglichte, spannende Inhalte zu produzieren, ohne die Arbeitslast zu erhöhen.

Websuche

Generative KI-Modelle verbessern die Suche, indem sie relevante Schlüsselwörter und natürliche Sprachantworten generieren. Die KI-gestützten Funktionen von Bing, die mit OpenAI entwickelt wurden, bieten detaillierte Antworten auf komplexe Fragen und ermöglichen Folgeanfragen für personalisierte und verfeinerte Suchergebnisse.

Marketing und Werbung

Generative KI verwandelt das Marketing, indem sie Inhalte wie soziale Medienbilder, Bildunterschriften und Blogbeiträge erstellt. Tools wie Jasper und albert.ai helfen Vermarktern, Anzeigen anzupassen und ansprechende Inhalte zu generieren.

Finanzen

Generative KI verbessert Vorhersagen und Szenarien. Sie hilft bei der Analyse großer Datensätze zur Betrugsbekämpfung, Risikomanagement und Entscheidungsfindung.

Produktion

Generative KI entwirft Produkte, kontrolliert die Qualität und hilft bei der vorausschauenden Wartung. Sie analysiert historische Daten und verbessert die Vorhersagen über Maschinenausfälle, bietet Wartungsplanung und verbessert somit die Effizienz und Produktivität in der Fertigung.

Kunst und Design

KI bietet Inspiration und Effizienz für Künstler und Designer. Architekten können 3D-Modelle erstellen, während Künstler Porträts mit unterschiedlichen Stilen mithilfe von KI zeichnen können. Tools wie Midjourney und Microsoft Designer erleichtern die Bildgestaltung und zeigen damit die Rolle der KI im kreativen Ausdruck.

Gesundheitsversorgung

Generative KI kann Krankheiten erkennen, medizinische Forschung durchführen und effizient Medikamente entdecken. Gesundheitsfachkräfte können jetzt medizinische Bildgebung mit Tools wie NVIDIA Clara durchführen. Gartner schätzte, dass bis 2025 über 30 % neuer Medikamente durch diese Technologie entdeckt werden.

Webdesign

Generative KI automatisiert Aufgaben und erstellt hochgradig angepasste Designs und Logos. Designer können optimierte Layouts und anpassbare Designs effizient mit Tools wie designs.ai erstellen.

Vorteile der Generativen KI für Ingenieure

Die folgenden Vorteile der Generative KI-Modelle machen sie nützlich für Ingenieure:

• Sie automatisiert die Erstellung von UI und Dokumentation.

• Sie steigert die Produktivität und reduziert die Entwicklungszeit für komplexen Code um bis zu 90 %.

• Sie mildert und verbessert die Präzision, was letztendlich die Softwarequalität erhöht.

• Sie verwendet hochgradige Architekturdiagramme, um die Systemkomponenten richtig zu integrieren.

• Sie erkennt Fehler und beseitigt das Risiko von manuellen Programmierfehlern und Systemausfällen.

• Ingenieure können personalisierte Benutzererlebnisse generieren und größere Interaktion und Zufriedenheit mit dieser Technologie fördern.

Herausforderungen bei der Verwendung von Generativer KI für Ingenieure

Neben den Vorteilen sehen Ingenieure auch die folgenden Herausforderungen:

• Sie können menschliche Entwickler ersetzen, was Bedenken bezüglich Arbeitsplatzverlust und beruflicher Unsicherheit aufwirft.

• Wenn sie sich zu sehr auf KI verlassen, können sie ihre Kreativität und Innovation verlieren.

• KI hat einen undurchsichtigen Entscheidungsprozess, der Transparenz und Rechenschaftspflicht erschwert.

• Generative KI verwendet maschinelles Lernen-Algorithmen, die anfällig sind. Dies stellt ernsthafte Sicherheitsrisiken für die Organisation dar.

• Sie sind nicht für hochgradig angepasste Softwareanwendungen geeignet. Daher verringert sich ihr Nutzen in bestimmten Bereichen.

• Sie fehlen an regulatorischen Leitlinien, was die Compliance-Bemühungen kompliziert.

Fazit

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir komplexe Probleme angehen. Mit generativen KI-basierten Programmierwerkzeugen können Entwickler effizienter Code schreiben. So sparen sie Zeit und verbessern die Produktivität. Obwohl sie noch in der Entwicklung sind, verbessern sich diese Modelle schnell und bieten eine aufregende Zukunft für Entwickler und generative KI. Während sie weiterhin evolvieren, können Entwickler damit rechnen, dass die Arbeitsabläufe vereinfacht und die Innovation in der Softwareentwicklung erhöht wird.