Generatives Deep Learning

KAPITEL 10

Schlussbemerkung

In diesem Buch haben wir eine Reise durch die letzte halbe Dekade der generativen Modellierungsforschung unternommen, beginnend mit den Grundideen hinter Variational Autoencodern, GANs und rekurrenten neuronalen Netzwerken. Aufbauend auf diesen Grundlagen konnten wir nachvollziehen, wie modernste Modelle wie der Transformer, fortschrittliche GAN-Architekturen und World Models heute die Grenzen dessen, was generative Modelle bei einer Vielzahl von Aufgaben leisten können, weiter verschieben.

Ich glaube, dass in Zukunft die generative Modellierung der Schlüssel zu einer tiefergehenden Form der künstlichen Intelligenz sein könnte, die über eine bestimmte Aufgabe hinausgeht und es Maschinen stattdessen ermöglicht, ihre ...