Künstliche Intelligenz – Wie funktioniert ChatGPT und wo liegen die Grenzen?

ChatGPT – Evolution oder Revolution?

Wenn man heute über automatisiert erzeugten Content spricht, spricht man eigentlich über ChatGPT. ChatGPT ist eine faszinierende Anwendung aus dem Hause OpenAI, die bereits seit einigen Jahren in der KI-Community viel Aufsehen erzeugt hat. Zu Recht, wie ich meine. ChatGPT ist ein sogenanntes Generative Pre-trained Transformer KI Tool. Das sind Tools, die auf autoregressiven Sprachmodellen basieren und Deep Learning verwenden, um menschlichen Text zu produzieren. Man kann sich das so vorstellen, das zu einem eingegebenen Text ein Text erstellt wird, der diese Eingabe fortsetzt. Besteht die Eingabe aus einer Frage, so erzeugt das KI-Tools dazu eine Antwort.

Die Architektur ist ein Standard-Transformator-Netzwerk, im Falle von ChatGPT allerdings mit einer beispiellosen Größe von 175 Milliarden Parametern. Diese Menge benötigt immerhin 800 GB Speicherplatz und entspricht fast jedem jemals veröffentlichten Buch und dem gesamten Wikipediainhalt. Das Ergebnis ist ein KI-System, das durchaus Eigenschaften allgemeiner Intelligenz aufweist und alles kann, vom Schreiben von Seemannsliedern bis zum Lösen von Programmierungsproblemen. Die Trainingsmethode dieser Tools ist „Generative Pretraining“, was bedeutet, dass sie auf einen gewissen Kontext trainiert sind, und Texteingaben auf der Basis dieser Trainingsdaten fortführen können.

Dabei ist ChatGPT nur eine von vielen KI Anwendungen die in letzter Zeit veröffentlicht worden sind. Überall in der Presse wird in letzter Zeit über deren enorme Erfolge berichtet. Musiker und Fotografen müssen um Ihren Arbeitsplatz bangen und Texter sind in Zukunft überflüssig, da KI ihren Job viel schneller und günstiger erledigen kann? Was ist dran an diesen Tools? Ist KI wirklich schon so weit, dass es diese Aufgaben übernehmen kann? Aktuell schießen viele „KI-Tools“ wie Pilze ja aus dem Boden.

Sie sollten diese Entwicklung deshalb auch nicht ignorieren, selbst wenn Sie sich nicht für Technik begeistern, denn den Effekt den diese Tools auf uns alle haben werden, sind enorm. Diese Tools sind nämlich deutlich mehr als nur KI-Tools. Sie sind für mich ein Proofs of Concept für eine Produktivitätsrevolution. Wenn Sie kein technologieorientierter Mensch sind, sollten Sie deshalb den Begriff „KI“ am besten gleich wieder vergessen und sich auf den Aspekt „Produktivität“ konzentrieren.

Gerade OpenAI hat sich als Forschungsplattform in den letzten Jahren im KI Bereich einen Namen gemacht, auch Dank der namhaften Investoren, wie z.B. Microsoft, die die finanziellen Ressourcen zur Verfügung stellen, damit Tools wie Dall-E 2, das anhand von textuellen Beschreibungen Bilder erzeugt, und ChatGPT, ein Sprachmodell, welches in der Lage ist auch komplexe Anforderungen zu bearbeiten, veröffentlicht werden konnten.

Die Antworten von ChatGPT haben aber zunächst mit unserer Realität nur am Rande zu tun. Obwohl sie überzeugend klingen mögen, sind sie letztendlich fiktive Schöpfungen des Systems, oder anders formuliert, Zufallsergebnisse.

Das mag wie ein Nachteil klingen, aber es macht ChatGPT tatsächlich unglaublich nützlich. Da es nicht an die Einschränkungen der Realität gebunden ist, kann ChatGPT an völlig imaginären Gesprächen teilnehmen und kreative, sofort einsatzbereite Antworten geben. Und ich möchte darauf hinweisen, dass der Zufall wesentliches Element der Evolution war und ist.

Sie könnten beispielsweise ChatGPT unsinnige Dinge fragen, die Antwort von ChatGPT umzusetzen wäre für einen Menschen unmöglich oder unsinnig, aber für ChatGPT liegt sie durchaus im Bereich der Möglichkeiten. ChatGPT ermöglicht es uns somit, Dinge zu erkunden, die über die Einschränkungen unserer alltäglichen Realität hinausgehen und die unglaublich mächtig sein können. Denn manchmal ist es genau diese Art von kreativem, fantasievollem Denken, die wir brauchen, um komplexe Probleme zu lösen und neue Ideen zu generieren.

 

Wie erzeugen die neuen KI Tools neue Inhalte?

Doch wie kann es nun funktionieren, dass eine KI Applikation z.B. neue Picassobilder erzeugt? Schauen wir uns dazu die aktuell neueste Generation von KI Tools, den sogenannten „Generative Adversarial Networks“ – kurz GANs, an.

Bei GANs handelt es sich um eine spezielle Art von neuronalem Netzwerk, das zwei konkurrierende Netzwerke verwendet, einen Generator und einen Diskriminator, um realistisch aussehende Ausgaben zu erzeugen. Der Generator erstellt gefälschte Ausgaben, und der Diskriminator versucht, den Unterschied zwischen den gefälschten Ausgaben und realen Daten zu erkennen. Dazu wird der Diskriminator zunächst mit „Wahrheit“ trainiert. Durch diesen Hin- und Her-Prozess zwischen Generator und Diskriminator ist das System in der Lage, Ausgaben zu erzeugen, die von echten Daten nicht zu unterscheiden sind.

Wie kann man damit nun Picassobilder erzeugen? Das Prinzip ist ganz einfach. Es basiert auf der Idee, dass es Regeln geben muss, die ein Picassobild als Picassobild identifizieren. Niemand kennt diese Regeln, aber, sie müssen existieren. Wenn ich diese Annahme treffe und kombiniere sie mit einem Verfahren oder besser mit einer Bilderzeugungs-Komponente, um Zufallsdaten, in unserem Fall Zufallsbilder, zu erzeugen, benötige ich jetzt nur noch eine Instanz, die ich davon überzeugen muss, dass das Zufallsbild ein Picassobild ist.

Wir kombinieren also ein KI-Bilderkennungsverfahren, um ein Verfahren, das Zufallsdaten erzeugt, mit dem Ziel, das Verfahren, welches Zufallsdaten erzeugt, so zu manipulieren, dass das Ergebnis meinen Anforderungen entspricht.

Um dieses angestrebte Ergebnis zu erreichen mache ich nun folgendes. Ich trainiere eine Entscheidungs-Komponente, den Diskriminator, darauf Picassobilder von nicht Picassobildern zu unterscheiden. Sobald ich diese Entscheidungs-Komponente halbwegs gut trainiert habe, kümmere ich mich darum, wie ich neue Picassobilder erzeugen kann.

Um das zu erreichen, muss ich an zwei Stellen ansetzen. Erstens, ich muss die „richtigen“ und „falschen“ Bild-Entscheidungen meiner Entscheidungs-Komponente nutzen, um meine Bilderzeugungs-Komponente, den Generator, so zu optimieren, dass die von ihr erzeugten zufälligen Bilder von meiner Entscheidungs-Komponente als Picassobilder erkannt werden. Und zweitens, ich muss die Entscheidungs-Komponente, den Diskriminator, so optimieren, dass sie versucht keine falschen Entscheidungen mehr zu treffen.

Beide Komponenten arbeiten somit gegeneinander. Anders formulier, die eine Komponente erzeugt Lügen und die andere versucht diese zu erkennen. Wurde die Lüge erkannt, wird dieses Erkenntnis dazu genutzt die Lüge zu verbessern. Wurde die Lüge nicht erkannt, wird versucht die Lügenerkennung zu verbessern.

Nach hinreichendem Training ist die Bilderzeugungs-Komponente irgendwann so gut, dass die Entscheidungs-Komponente echte und falsche Picassos nicht mehr korrekt unterscheiden kann, da die Bilderzeugungs-Komponente irgendwann „verstanden“ hat, was ein Picassobild ausmacht. Und dann habe ich mein Ziel erreicht. Die Bilderzeugungs-Komponente ist so gut trainiert, dass sie falsche Picassos erzeugen kann.

Nichts von dem Fundament, auf dem das Verfahren beruht, ist allerdings wirklich neu. Schon ich habe Anfang der 90ziger Jahre in meinem Informatikstudium KI Applikation, wie z.B. Neuronale Netze, programmiert. Das entscheidende was heute zusammenkommt, sind die durch das Internet gegebene Verfügbarkeit von digitalisiertem Wissen, die Rechenleistung, die heute als Cloud IT jedem zur Verfügung steht und die enormen Investitionsbudgets die gerade in den USA in IT Innovationen investiert werden.

 

Was ist das Bemerkenswerte an ChatGPT?

ChatGPT ist vor allem erstmal eins, nämlich unglaublich einfach zu bedienen. Es reicht schon die Webseite von OpenAI aufzurufen, eine Registrierung durchzuführen und schon kann man starten.

Die Einfachheit der Nutzung ist die eigentliche Innovation. ChatGPT, neben Dall-E-2 das bekannteste Tool von OpenAI, ist speziell darauf trainiert, als Chatbot zu fungieren, aber im Grunde verwendet es die gleiche GPT-3-Technologie, die seit mehreren Jahren verfügbar ist. Was ChatGPT aufzeigt, ist die entscheidende Rolle, die der Zugang spielt, wenn es darum geht, Innovationen wirklich nutzbar zu machen. Durch die Verpackung von GPT-3 auf eine Weise, so das normale Menschen diese einfach über ihren Webbrowser verwenden können, hat es OpenAI geschafft, dass KI heute intensiv ausprobiert und diskutiert wird, so dass wir heute die unglaubliche Leistungsfähigkeit dieser Technologie erkennen können, die schon seit Jahren existiert.

Aber genau diese Offenheit muss man sich auch leisten können. Sam Altman, der CEO von OpenAI, teilte auf Twitter mit, dass die Öffnung von ChatGPT für die breite Öffentlichkeit zu immensen Rechenkosten bei OpenAI geführt habe. Die Verarbeitung jedes Chats, der an das System gesendet wird, kostet zwar Berichten zufolge nur „wenig einstellige Cents“, wenn aber über 1 Million Menschen das System nutzen, erzeugt OpenAI wahrscheinlich mehrere hunderttausend Dollar pro Tag an Kosten, ohne dass es einen unmittelbaren Geschäftsnutzen gibt.

Die Forscher, die die grundlegenden Durchbrüche hinter Technologien wie GPT-3 in der Vergangenheit erzielt haben, konnten sich das einfach nicht leisten. Ohne die Ressourcen, um die Technologie zugänglich zu machen, schafft es Technologie aber nicht in die reale Welt.

Am Ende des Tages funktioniert es so, wie mit den Glühbirnen. Wir halten Thomas Edison für den Erfinder der Glühbirne, nicht weil er sie tatsächlich erfunden hat, sondern weil er sie erfolgreich auf den Markt gebracht und in etwas verwandelt hat, das normale Menschen verstehen können.
Aber eigentlich waren es Erfinder wie Vasilij Petrov die die ersten Glühbirnen herstellten. Edisons Genialität bestand darin, öffentliche Gebäude zu elektrifizieren, Kraftwerke und Verkabelungen zu bauen und die Technologie auf andere Weise für den Alltagsmenschen sichtbar und zugänglich zu machen. Edison hat wahrscheinlich eine Menge Geld riskiert, als er Hochrisikoinvestionen vornahm, die dafür nötig waren, wie z.B. den Bau eines kompletten Kraftwerks, nur um das Haus des wohlhabenden Finanziers JP Morgan, die New Yorker Börse und mehrere Zeitungszentralen zu beleuchten.

Aber als die Menschen den Vorteil von elektrischem Licht erkannten, brauchten sie es für ihre eigenen vier Wände. Indem er die Technologie zugänglich und leicht sichtbar machte – selbst zu einem hohen persönlichen Preis –, hatte Edison einen Markt dafür erschlossen, der sich als äußerst profitabel erwies.

Das wird in Zukunft auch der Trend in der KI-Branche sein; die Unternehmen, die die Verwendung von KI so einfach wie möglich machen, werden erfolgreich sein.

ChatGPT zeigt, dass die bloße Entwicklung bahnbrechender Technologien nichts verändert, wenn diese Technologie in Laboren oder auf Hochleistungsserver von Unternehmen beschränkt bleibt. Damit eine so bahnbrechende Technologie wie die KI in die reale Welt vordringen kann, muss sie die Vorstellungskraft der Menschen anregen. Die Menschen müssen direkt damit spielen – und ihre revolutionäre Kraft sehen – bevor die Technologie die Welt wirklich beeinflussen wird. Genau diese Basis leistet OpenAI.

Jetzt sind Sie gefordert Visionen für den Einfluss dieser Technologie auf Ihr Geschäft zu entwickeln, oder Ihr Wettbewerb tut es.

 

Gibt es denn auch Grenzen von Tools wie ChatGPT?

Ja, es gibt deutliche Grenzen. Diese KI Tools brauchen jemanden, der die richtigen Anweisungen gibt, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Außerdem benötigen Sie jemanden, der die Ergebnisse interpretieren und die Fehler identifizieren kann. Um bei dem Beispiel von vorhin von den Picassobildern zu bleiben, es benötigt jemanden der erkennt, wann die Bilderzeugungs-Komponente „ausgelernt“ hat oder zumindest brauchbare Ergebnisse erzeugt.

Darüber hinaus ist die Ausgangslage für ein Ergebnis immer der Zufall. Das ist das Grundprinzip dieser Tools. Sie nehmen Zufallsdaten und transformieren sie gemäß einer vorhandenen Vorgabe in etwas Neues. Ohne eine Vorgabe funktioniert es also auch nicht.

Trotzdem fällt es mir schwer zu glauben, dass diese Tools aus Zufallsdaten Kunstwerke oder Gedichte erzeugen können. Das das aber geht, zeigen die Tools. Wir Menschen neigen nun dazu, diese Ergebnisse als Ergebnisse eines kreativen Vorgangs zu verstehen. Das ist aber falsch. Es bleiben Zufallsergebnisse, nur dass wir Menschen sie von kreativen Werken nicht mehr unterscheiden können. Aber es bedeutet nicht, das Kreativität nach menschlichem Verständnis für Ihre Entstehen erforderlich war.

Man könnte die gleichen Ergebnisse nämlich auch erzeugen, wenn man, um wieder bei dem Beispiel der Picassobilder zu bleiben, aus allen möglichen Farben und möglichen Farbkombinationen zufällig Pixel und aus den Pixeln Bilder erzeugen würde. Das wären zwar gigantisch viele Bilder, würde ewig dauern, sehr viel Rechenzeit und einen gigantischen Speicher benötigen, aber auch hier wären bei den Ergebnissen Bilder dabei, die wie Picassos aussehen. Es wären allerdings, neben haufenweise Müll, nur sehr, sehr wenige.

Interessanterweise kann man diese Frage nach Grenzen auch direkt an die KI-Tools stellen. Genau das habe ich bei ChatGPT getan und folgende bemerkenswerte Antwort erhalten:

Frage: „Wo genau sind deine Grenzen?“
Antwort von ChatGPT: „Ich bin ein großes Sprachmodell und meine Grenzen liegen in meiner programmierten Funktion und meinem Wissensstand. Ich bin dazu programmiert, auf allgemeine Fragen zu verschiedenen Themen zu antworten, aber ich habe keinen Zugriff auf das Internet und kann daher keine aktuellen Informationen liefern oder auf spezifische Anfragen reagieren, die auf aktuelle Ereignisse oder Entwicklungen bezogen sind. Ich kann auch keine spezifischen Empfehlungen oder Ratschläge geben, da ich keine Kenntnisse über Ihre individuellen Umstände oder Vorlieben habe. Ich bin dazu da, Ihnen allgemeine Informationen und Antworten auf Fragen zu liefern, und ich hoffe, dass ich Ihnen damit weiterhelfen kann.“

Aber auch die Frage nach der eigenen Funktionsweise gibt interessante Einblicke:

„Ich bin ein großes Sprachmodell, das mithilfe von maschinellem Lernen „trainiert“ wurde. Dazu wurde ich mit einer enormen Menge an Textdaten „gefüttert“, um mein Verständnis der Sprache und meine Fähigkeit, auf Fragen zu antworten, zu verbessern. Ich verwende verschiedene künstliche neuronale Netze, um die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu verstehen und auf Fragen zu antworten.

Wenn ich eine Frage gestellt bekomme, analysiere ich den Text der Frage und verwende mein Verständnis der Sprache, um die Absicht hinter der Frage zu verstehen. Dann verwende ich mein Wissen und meine Fähigkeiten, um eine möglichst hilfreiche Antwort zu generieren. Dies geschieht alles automatisch und in Echtzeit, und ich bin in der Lage, auf eine Vielzahl von Fragen zu antworten.“

„Verständnis“ und „verstehen“ sind hier die Begriffe die aus meiner Sicht zu denken geben sollten. Denn „verstehen“ im menschlichen Sinne, kann ChatGPT nicht. Die Frage ist nur, wie lange das noch eine Rolle spielt.

 

Kann man die Antworten von ChatGPT denn dann tatsächlich nutzen, oder ist das Spielzeug?

Bilden Sie sich doch am besten selber eine Meinung und probieren Sie Tools aus. Ich habe z.B. folgende Frage an ChatGPT gestellt: „Wie sollte man ein B2B E-Commerce Projekt beginnen?“
Hier die Antwort von ChatGPT:

„Wenn Sie ein B2B-E-Commerce-Projekt beginnen möchten, gibt es einige Schritte, die Sie beachten sollten:

• Identifizieren Sie Ihre Zielkunden: Bevor Sie mit der Entwicklung Ihres Online-Shops beginnen, sollten Sie herausfinden, wer Ihre Zielkunden sind und was sie suchen. Machen Sie sich Gedanken darüber, wie Sie ihnen den besten Service und die besten Produkte bieten können.
• Erstellen Sie einen Businessplan: Ein Businessplan hilft Ihnen, Ihre Geschäftsidee zu strukturieren und zu kommunizieren. Er sollte Ziele, Finanzierung, Marketing- und Vertriebsstrategien, SWOT-Analyse und Finanzprojektionen enthalten.
• Wählen Sie eine E-Commerce-Plattform (Welches B2B eCommerce Geschäftsmodell passt zu mir?): Es gibt viele E-Commerce-Plattformen, die Sie für Ihren Online-Shop verwenden können. Wählen Sie eine, die zu Ihrem Geschäft passt und Ihren Anforderungen entspricht.
• Registrieren Sie Ihr Unternehmen und erstellen Sie eine Marke: Stellen Sie sicher, dass Sie alle notwendigen gesetzlichen Anforderungen erfüllen, um Ihr Unternehmen zu gründen. Erstellen Sie auch eine Marke, die Ihr Geschäft repräsentiert und sich von der Konkurrenz abhebt.
• Erstellen Sie Ihren Online-Shop: Jetzt ist es an der Zeit, Ihren Online-Shop zu erstellen. Verwenden Sie die von Ihnen ausgewählte E-Commerce-Plattform und stellen Sie sicher, dass alle Funktionen ordnungsgemäß funktionieren und dass Ihre Produkte gut präsentiert werden.
• Vermarkten Sie Ihren Online-Shop: Sobald Ihr Online-Shop eingerichtet ist, sollten Sie ihn bewerben, damit Kunden ihn finden können. Es gibt viele Möglichkeiten, wie Sie Ihren Online-Shop vermarkten können, z.B. durch Suchmaschinenoptimierung (SEO im B2B eCommerce – Was ist wichtig?), Social-Media-Marketing, E-Mail-Marketing und Werbung.

Dies sind einige der wichtigsten Schritte, die Sie bei der Entwicklung eines B2B eCommerce-Projektes beachten sollten. Es ist wichtig, sorgfältig zu planen und sicherzustellen, dass alle notwendigen Schritte unternommen werden, um den Erfolg Ihres Geschäfts zu gewährleisten.“

Ehrlich gesagt, gerade die ersten beiden Punkte kann ich nur jedem Interessenten dringend ans Herz legen, beide werden aber erstaunlicherweise von vielen Kunden ignoriert. Deshalb zeigt mein Daumen, auch wenn ich weiß, dass diese Antwort im Prinzip ein Zufallsergebnis ist, nach oben. Die Antwort von ChatGPT ist für mich somit absolut brauchbar und hilfreich.

 

Welchen Einfluss werden KI Applikationen, wie ChatGPT, auf unser Leben haben?

Das ist eine schwierige Frage. Bei der Bewertung der Bedeutung müssen wir nicht nur auf das schauen wo wir heute sind, sondern auch auf das, wohin wir uns entwickeln. Das Fortschrittstempo ist jetzt deutlich schneller als jemals zuvor, aber es wird noch schneller. Die Rechenleistung für KI-Modelle hat sich seit 2010 alle 16 Monate verdoppelt, mit exponentiellen Wachstum.

Lee Sedol, der weltbeste (menschliche) Go-Spieler, trat bekanntermaßen nach seiner Niederlage gegen DeepMinds AlphaGo zurück und erklärte, dass KI niemals von Menschen geschlagen werden würde. Aber obwohl Schachengines seit Jahrzehnten besser abschneiden als Weltmeister, lieben es die Spieler immer noch, die besten Menschen beim Schachwettkampf zu beobachten. Nur weil jemand mit einem Helikopter auf den Gipfel des Mount Everest fliegen kann, mindert das die Leistung derer, die ihn besteigen, doch nicht im Geringsten, oder?

Man kommt somit bei der Bewertung schnell in den Bereich die Philosophie. Stellen Sie sich die Simulation eines Raums vor. Das kann auch eine Landschaft oder eine ganze Stadt sein. Wenn die Simulation so gut ist, dass wir als Menschen sie mit unseren Sinnen und Fähigkeiten nicht mehr vom Original unterscheiden können, bleibt es dennoch eine Simulation. Die Frage ist dann nur ob diese Erkenntnis noch für irgendjemand relevant ist.

KI wird zu einer signifikanten Veränderung, auch der heutigen Arbeitsprozesse, führen und einen erheblichen Einfluss auf unsere Welt haben, vermutlich am ehesten vergleichbar mit der industriellen Revolution.

Wenn wir uns aber heute KI Anwendungen anschauen, dann sollte uns klar sein, dass wir gerade mal auf die ersten Dampfmaschinen schauen. Wie es weitergeht, ist für mich deshalb noch völlig ungewiss.

 

Bemerkenswerte Anwendungen

Auch wenn der ein oder andere bestimmt noch skeptisch auf KI schaut, möchte ich doch jedem raten sich faszinieren zu lassen.

Experimentieren Sie einfach und probieren Sie Dinge aus. Die Skeptiker sollten, wie vorhin schon angemerkt, den Fokus dabei auf den Produktivitätsgewinn legen und nicht auf die Technologie. Ich möchte Ihnen deshalb dazu folgende bemerkenswerte KI Applikationen empfehlen, die z.T. sogar kostenlos genutzt werden können, um sich mit „Produktivitätsgewinn“, den diese Applikationen bieten, zu beschäftigen:

 

Lex.page

Lex.page wurde von Autoren für Autoren entwickelt. Die Benutzererfahrung ist erstaunlich: Wenn Sie an etwas hängen bleiben, klicken Sie auf die Schaltfläche „…“ und lassen Sie Lex für Sie fortfahren.

 

DiffusionBee.com

DiffusionBee ist eine kostenlose MacOS-Anwendung zur Arbeit mit dem Stable Diffusion AI-Bilderzeugungsystem. Wie bei Midjourney oder Dall-E beschreiben Sie was auf dem Bild zu sehen sein soll und die Applikation erzeugt es. Darüber hinaus ist DiffusionBee eine Open-Source-Technologie und kostenlos!

 

Lexica.art (https://lexica.art/)

Wie generiert man Bilder mit KI? Man beschreibt, was man auf dem Bild sehen möchte. Wer das schon mal probiert hat, weiß, dass es eine komplexe Aufgabe ist über eine Beschreibung ein passendes Bild zu erhalten, die viel Zeit erfordert. Nun gibt es die Suchmaschine Lexika.art, die nach Beschreibungen sucht, die verwendet wurden, um schöne Bilder zu erhalten. Suchen Sie nach einem Bild einer Fabrik, anstatt es stundenlang mit Dall-E oder Stable Diffusion zu versuchen.

 

Exa.ai (ehemals: Metaphor.systems)

Sie haben wahrscheinlich auch schon festgestellt, wie dumm Google sein kann. Nun, das liegt daran, dass Google immer noch auf Backlinks und Schlüsselwörter angewiesen ist, um Seiten zu indizieren und zu ranken. Mit moderner KI ist es möglich zu verstehen, wonach genau der Benutzer sucht, und die Links vorherzusagen, so wie GPT-3 den nächsten Absatz Ihres Marketing-Blogposts vorhersagt. Exa ist die allererste „intelligente“ Suchmaschine.

 

Soundraw.io

Wenn Sie Videos erstellen, brauchen Sie häufig Hintergrundmusik. Mit Soundraw.io können Sie jedes Genre, jede Dauer und Beats-per-Minute einstellen und Stunden unterschiedlicher Musik erzeugen. Die Qualität ist erstaunlich, man kann nicht erkennen, dass sie von einer KI generiert wurde.

 

Clipdrop.co

Sie möchten Fotos für eCommerce oder Blogs bearbeiten? ClipDrop hilft Ihnen, Hintergründe zu entfernen, Ihre Fotos hoch zu skalieren und sie zu bereinigen oder neu zu beleuchten. Der wichtigste Teil – Die Webseite bietet Batch-Bearbeitung und API-Zugriff, sodass Sie sie leicht in Ihre eigene Anwendung integrieren können.

 

Talk To Books (Google)

Das Hinzufügen von Zitaten in eigenen Texten kann die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen Ihrer Leser enorm steigern. Wenn Sie aber im Internet nach Zitaten suchen, erhalten Sie normalerweise Zitate, die schon millionenfach verwendet wurden und keine Wirkung mehr haben. Jetzt können Sie mit Talk to Books in mehr als 100.000 von Google indexierten Büchern nach Zitaten suchen.

 

Lumen5.com

Lumen5.com ist ein Online-Marketing-Video Builder, mit dem Sie Branding- oder informative Videos in nur wenigen Klicks erstellen können.
Für viele Social-Media-Netzwerke haben sie einige Themes und Vorlagen. Sie können jeden Aspekt des Films ändern und auf jede Menge freier Bilder und Videos zugreifen.

 

Beautiful.ai

Das Erstellen von Präsentationen ist eine schwierige Aufgaben, egal ob Sie im Geschäft oder im College oder in der Schule sind. Ohne zusätzliche für gute Vorlagen zu bezahlen, ist es ziemlich schwierig, beeindruckende und originelle Präsentationen zu schaffen. Hier kommt beautify.ai ins Spiel.

 

copy.ai

Wenn Sie diesem Tool ein paar Details zu Ihrem Thema zur Verfügung stellen, generiert es für Sie Inhalte, die Sie in Ihrem Blog oder Video veröffentlicht werden können. Copy.ai kann Sie beim Schreiben von Blogbeiträgen, Produktbeschreibungen, Facebook-Posts, Geschäftsideen, und eine Vielzahl anderer Dienste unterstützten. Melden Sie sich einfach für ein Konto auf dieser Website an, wählen Sie ein Tool aus und füllen Sie die erforderlichen Informationen aus, und die KI generiert Content für Sie.

 

hotpot.ai

Hotpot.ai bietet eine Reihe von KI-Tools für Bildbearbeitung, darunter ein „KI-Bild-Restaurator“, das Kratzer entfernt. Der KI-Bildfarbisator verwandelt Schwarz-Weiß-Fotos in Farbfotos. Darüber hinaus gibt es auch einen Hintergrundentferner und vieles mehr.

 

Deep Nostalgia

Deep Nostalgia ist ein großartiges Programm, dass das Foto einer Person animieren kann. Sie können z.B. ein altes Foto Ihrer Familie hochladen und sie zum Leben erwecken.