1    Co-Creation mit KI als Inspirationsmaschine

»Generative KI wird die Kreativen zu Superhelden machen und sie in Bereichen unterstützen, in denen sie nicht so stark sind. Betrachten Sie sie eher als einen Copiloten für Kreative als einen Ersatz für Kreative.« – Jim Louderback, Autor von »Inside The Creator Economy«[ 6 ]

In den letzten 40.000 Jahren waren wir Menschen einzigartig in unserer Fähigkeit, Neues zu schaffen und unsere Umwelt nach unseren Vorstellungen zu gestalten. In der Kunst beispielsweise gibt es eine Vielzahl von Meisterwerken, von den Höhlenmalereien in Lascaux in Frankreich über die Kunstwerke der Renaissance von Künstlern wie Leonardo da Vinci, Michelangelo und Raffael, die impressionistische Malerei von Künstlern wie Claude Monet, Pierre-Auguste Renoir und Edgar Degas, die surrealistische Malerei von Künstlern wie Salvador Dalí, René Magritte und Max Ernst bis hin zur zeitgenössischen Kunst von Künstlern wie Jeff Koons, Damien Hirst und Banksy.

Die Literatur hat im Laufe der Geschichte viele herausragende Werke hervorgebracht, die auch heute noch gelesen und geschätzt werden. William Shakespeare, Charles Dickens, Emily Dickinson, Franz Kafka, Johann Wolfgang von Goethe, Bertold Brecht und Gabriel García Márquez gehören zu den bedeutendsten Autoren der Literaturgeschichte. Werke wie »Hamlet«, »Oliver Twist«, »Hundert Jahre Einsamkeit« und »Die Verwandlung« haben die Literatur maßgeblich beeinflusst und Leserinnen und Schriftsteller auf der ganzen Welt inspiriert.

Komponisten wie Johann Sebastian Bach, Wolfgang Amadeus Mozart und Ludwig van Beethoven haben mit ihren barocken und klassischen Werken die Musikgeschichte maßgeblich beeinflusst und inspirieren Musikerinnen und Zuhörer bis heute. Die in den USA entstandene Jazzmusik hat viele verschiedene Stile und Künstler wie Louis Armstrong und Miles Davis hervorgebracht. Die Rockmusik, die in den 1950er-Jahren entstand, brachte zahlreiche Subgenres und Bands wie die Beatles, die Rolling Stones und Led Zeppelin hervor und prägt die Musikszene bis heute. Die elektronische Musik, die in den 1960er-Jahren entstand, hat mit Bands wie Kraftwerk und Daft Punk eine enorme Popularität erlangt und die Musiklandschaft revolutioniert.

Diese wenigen Beispiele zeigen eindrucksvoll: Unsere Kreativität und unsere Schaffenskraft haben uns kulturell zu dem gemacht, was wir heute sind.

Und was passiert heute? Was passiert gerade jetzt? Während Sie diesen Satz lesen, malen KI-Systeme fantasievolle Bilder, generieren Geschichten, Gedichte und Blogbeiträge, komponieren komplexe Musikstücke. Sie entwerfen Logos, Verpackungen, Apps, Webdesigns und vieles mehr. Unsere moderne Welt hat Gesellschaft bekommen – eine Gesellschaft, in der Programme mit künstlicher Intelligenz (KI) unseren Alltag erleichtern, unsere Ideen inspirieren und gemeinsam mit uns Menschen unsere Kultur prägen werden. Willkommen in der neuen Ära der Kreativität. Willkommen in der Ära der generativen künstlichen Intelligenz!

Wie funktioniert generative KI? Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und menschlicher Intelligenz (MI)? Wie wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine kreativ? Alle diese Fragen werden in diesem Kapitel beantwortet. Mit der Idee, Ihnen Spaß und Mut zu vermitteln, mit KI-Tools als Inspirationsmaschinen zu experimentieren. Damit sich Ihre Kreativität als Content Creator weiter entfalten kann.

Doch zunächst ein kurzer Blick zurück. Ein Blick darauf, wie sich die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahrzehnten bis heute beschleunigt hat.

Meilensteine der KI-Entwicklung

Künstliche Intelligenz boomt – aber sie ist nicht vom Himmel gefallen. Was wir heute erleben, ist das Ergebnis kluger Gedanken, einsamer Tüfteleien und göttlicher Genialität vieler Vordenker. Aber auch kritischer und philosophischer Überlegungen. Eine kleine Geschichte der KI-Entwicklung zeigt die wichtigsten Stationen – von Turing bis ChatGPT.

• 1936: Die Turingmaschine

  Der Mathematiker, Kryptoanalytiker und Informatiker Alan Turing (siehe Abbildung 1.1) bewies 1936, dass eine universelle Rechenmaschine möglich ist. Diese Maschine – heute als Turingmaschine bekannt – ist in der Lage, jedes Problem zu lösen, sofern es durch einen Algorithmus darstellbar und lösbar ist. Übertragen auf die menschliche Intelligenz, heißt das: Sind kognitive Prozesse algorithmisierbar, also in endliche, wohldefinierte Einzelschritte zerlegbar, können sie auf einer Maschine ausgeführt werden. Damit ist der Grundstein für das gelegt, was wir heute unter künstlicher Intelligenz verstehen.

  Abbildung 1.1     Der britische Mathematiker Alan Turing hat als einer der wichtigsten Visionäre und Theoretiker die Entwicklung der künstlichen Intelligenz maßgeblich beeinflusst. (Foto: de.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing)

• 1943: Anfang der KI-Forschung

  Angeregt durch neue Ergebnisse in der Hirnforschung, veröffentlichten der Neurophysiologe Warren McCulloch und der Logiker Walter Pitts die erste Arbeit zum Thema KI. Gemeinsam entwarfen sie ein Modell künstlicher Neuronen und bewiesen mit mathematischen Mitteln, dass Nervenzellen alle logischen Operationen wie UND, ODER oder NICHT ausführen können, wenn man sie zu Netzwerken verknüpft. Jedes hypothetische Neuron kann durch entsprechende Signale benachbarter Neuronen in den Zustand EIN oder AUS versetzt werden.

• 1950: Der Turing-Test – Wer ist Mensch und wer Maschine?

  Alan Turing stellte 1950 in seinem bahnbrechenden Artikel »Computing Machinery and Intelligence« über künstliche Intelligenz eine faszinierende Frage:

  »Können Maschinen denken?«

  Der Artikel, der in der Fachzeitschrift Mind erschien, war der erste, der das Konzept des heutigen Turing-Tests einer breiten Öffentlichkeit vorstellte. Der Turing-Test soll Computer daraufhin prüfen, ob sie »menschlich denken« können. Laut Turing ist eine Maschine dann als intelligent zu bezeichnen, wenn Menschen bei einem beliebigen Frage-Antwort-Spiel über eine elektrische Verbindung nicht unterscheiden können, ob am anderen Ende der Leitung ein Mensch oder ein Computer sitzt. Dazu stellt eine Testperson einem Menschen und einem Computer Fragen. Die Computer hat den Test bestanden, wenn die Testperson nicht sagen kann, welcher Gesprächspartner antwortet: »Mensch oder Maschine?«

• 1951: Computer Ferranti Mark 1

  Einem Team der Universität Manchester gelang es, den Computer Ferranti Mark 1 nach Turings Vorgaben zu entwickeln und erstmals künstliche Intelligenz in der Praxis anzuwenden. Mithilfe eines Computerprogramms spielte der Ferranti Mark 1 das Brettspiel Dame, allerdings nicht besonders gut.

• 1956: KI wird ernsthafte Forschungsdisziplin

  Als Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz als akademische Disziplin gilt das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence im US-Bundesstaat New Hampshire. Für den Titel dieser legendären Konferenz schlug einer der Teilnehmer, der Logiker und Informatiker John McCarthy, den Begriff Artificial Intelligence (AI) vor. Er wurde später wörtlich mit Künstliche Intelligenz (kurz KI) ins Deutsche übersetzt. McCarthy hatte 1960 mit LISP eine eigene Programmiersprache zur Verarbeitung symbolischer Strukturen vorgestellt, die in den folgenden Jahrzehnten vor allem in den USA zur Standardsprache für KI-Anwendungen werden sollte.

  Die drei Typen der künstlichen Intelligenz[ 7 ]

  Obwohl künstliche Intelligenz in den Medien als KI bezeichnet wird, gibt es verschiedene Arten von KI. Genauer gesagt, drei! Wie unterscheiden sich die drei Arten von KI?

  • ANI – Artificial Narrow Intelligence

    ANI wird auch als Narrow AI oder Weak AI bezeichnet. Diese Art von künstlicher Intelligenz konzentriert sich in erster Linie auf eine einzige, eng begrenzte Aufgabe und verfügt nur über ein begrenztes Spektrum an Fähigkeiten. Wenn Sie an ein Beispiel für KI denken, das in unserem Leben bereits existiert, dann ist es ANI, wie beispielsweise die generative KI. Dies ist die einzige der drei Arten, die es derzeit gibt. Dazu gehören alle Arten von natürlicher Sprache wie beispielsweise auch Siri.

  • AGI – Artificial General Intelligence

    AGI steht für Artificial General Intelligence. Im Gegensatz zu Narrow AI oder schwacher KI, die auf bestimmte Aufgaben oder Anwendungsbereiche spezialisiert ist, bezieht sich AGI auf eine KI mit menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten. Eine AGI kann wie ein Mensch lernen, verstehen, abstrahieren und Probleme in vielen verschiedenen Bereichen lösen.

    Wenngleich heutige KI-Systeme wie GPT-4 in bestimmten Bereichen bemerkenswerte Leistungen erbringen, sind sie von einer echten AGI noch weit entfernt. Eine AGI wäre in der Lage,...