Ein GAN (Generative Adversarial Network) besteht aus zwei miteinander konkurrierenden neuronalen Netzwerken: dem Generator und dem Diskriminator.
- Der Generator versucht, möglichst realistische Daten (z. B. Bilder, Audiodateien oder Texte) zu erzeugen.
- Der Diskriminator beurteilt, ob es sich bei einem gegebenen Datensatz um echte (aus dem Trainingsdatensatz stammende) oder vom Generator künstlich erzeugte Daten handelt.
Diese beiden Netzwerke werden gleichzeitig trainiert: Der Generator wird besser darin, überzeugende Fälschungen zu erzeugen, während der Diskriminator lernt, diese besser zu entlarven. Dieser Wettstreit („adversarial“ = gegnerisch) führt dazu, dass die vom Generator produzierten Daten zunehmend realistischer werden.
Einsatzgebiete:
GANs sind besonders leistungsfähig in Anwendungsfeldern, in denen es um die Erzeugung oder Simulation komplexer Daten geht. Typische Einsatzbereiche sind:
- Deepfakes: täuschend echte Videofälschungen, bei denen z. B. Gesichter in Videos ausgetauscht werden
- Bildsynthese: Erstellung realistischer Bilder aus Skizzen oder Textbeschreibungen
- Bildrestauration: Verbesserung beschädigter oder unscharfer Bilder
- Kunst und Design: Generierung neuer visueller Stile, Kunstwerke oder Produktdesigns
Einschränkungen:
Für allgemeine Aufgaben der künstlichen Intelligenz – etwa Sprachverständnis, logisches Denken oder Entscheidungsfindung – sind GANs weniger geeignet. Ihre Stärken liegen klar im kreativen, datenbasierten Generieren, nicht im Verstehen oder Analysieren komplexer Informationen.
Quellen :
ChatGPT