સિમ્યુલેશન વિચારનો યુગ

જનરેટિવ AIની ક્ષમતાઓને પ્રોગ્રામ્સમાં એમ્બેડ કરીને, આપણે એવી મિકેનિઝમ્સ બનાવી શકીએ છીએ જે અગાઉ પરંપરાગત પ્રોગ્રામ્સ સાથે અપ્રાપ્ય હતી.

વધુમાં, જેમ જેમ જનરેટિવ AI પ્રોગ્રામ્સને આપમેળે જનરેટ કરવામાં સક્ષમ બને છે, તેમ તેમ આપણે આપણા વિચારોના આધારે પ્રોગ્રામ્સને મુક્તપણે અને સરળતાથી બનાવી અને ચલાવી શકીશું.

અત્યાર સુધી, મેં એવી સિસ્ટમ્સ બનાવી છે જે મારા બ્લોગ લેખોને અંગ્રેજીમાં અનુવાદિત કરી શકે છે અને તેમને અંગ્રેજી બ્લોગ્સ પર પોસ્ટ કરી શકે છે, પ્રસ્તુતિ વિડિઓઝમાંથી સમજૂતીત્મક વિડિઓઝ બનાવી શકે છે અને તેમને YouTube પર અપલોડ કરી શકે છે, અને ઇન્ડેક્સ, કેટેગરીઝ અને ટેગ્સ સાથે મારી પોતાની બ્લોગ સાઇટ્સ જનરેટ અને પ્રકાશિત કરી શકે છે.

આ રીતે, એક સિસ્ટમ જે મૂળ સામગ્રીને કાચા માલ તરીકે ઉપયોગ કરે છે અને વિવિધ વ્યુત્પન્ન સામગ્રી ઉત્પન્ન કરવા માટે જનરેટિવ AI સુવિધાઓનો સમાવેશ કરે છે તેને બૌદ્ધિક ફેક્ટરી કહી શકાય.

મેં આ બૌદ્ધિક ફેક્ટરીને સંચાલિત કરવા અને તેની સ્થિતિનું સંચાલન કરવા માટે એક વેબ એપ્લિકેશન પણ વિકસાવી છે, તેને PC અને સ્માર્ટફોન બંને પર ઉપલબ્ધ બનાવી છે. વધુમાં, ઇવેન્ટ્સ દ્વારા ટ્રિગર થયેલ સ્વચાલિત પ્રક્રિયા કરતા ભાગો બેકેન્ડ પર બેચ પ્રોસેસિંગ માટે તૈયાર કરેલા વર્ચ્યુઅલ મશીનો પર અમલ કરવામાં આવે છે.

આમ, મેં એકલા હાથે PC અને સ્માર્ટફોન ફ્રન્ટએન્ડ્સ, વેબ સર્વર બેકેન્ડ, વર્ચ્યુઅલ મશીનો પર બેચ પ્રોસેસિંગ, અને આના માટેના ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો વિકાસ કર્યો, આ બધું જનરેટિવ AI ના સમર્થનથી.

આ ફક્ત ફુલ-સ્ટેક એન્જિનિયરિંગ નથી; તેને સર્વદિશાવિસ્તૃત એન્જિનિયરિંગ કહી શકાય, કારણ કે તેમાં સિસ્ટમના વિવિધ પાસાઓને વ્યાપકપણે વિકસાવવાનો સમાવેશ થાય છે.

વધુમાં, વિકસિત વેબ એપ્લિકેશનની ઉપયોગિતામાં સુધારો કરતી વખતે અથવા નવી સુવિધાઓ ઉમેરતી વખતે, હું જનરેટિવ AI ને પ્રોગ્રામિંગ સોંપી શકું છું, જેનો ઉપયોગ કરતી વખતે સરળ સુધારાઓ માટે પરવાનગી આપે છે.

આ સોફ્ટવેરને પરંપરાગત સોફ્ટવેર કરતાં પણ વધુ લવચીક અને પ્રવાહી બનાવે છે, જે મને મારી વપરાશ પદ્ધતિઓ સાથે સંપૂર્ણ રીતે બંધબેસતી કંઈક બનાવવામાં સક્ષમ બનાવે છે. હું આને "લિક્વિડવેર" કહું છું.

મેં ખરેખર આ વિકસાવ્યું છે અને હાલમાં તેનો ઉપયોગ કરી રહ્યો છું. તે માત્ર ખ્યાલો નથી પરંતુ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં પહેલેથી જ એક વાસ્તવિકતા છે.

જોકે મેં હજી સુધી તેનો વિકાસ કર્યો નથી, હું અપેક્ષા રાખું છું કે બિઝનેસ સિસ્ટમ્સના ક્ષેત્રમાં, "બિઝનેસ પ્રોસેસ-ઓરિએન્ટેડ ડેવલપમેન્ટ" તરીકે ઓળખાતી વિકાસ પદ્ધતિ એક વાસ્તવિકતા બનશે.

આ એક અભિગમ છે જે પ્રોગ્રામ્સના એકંદર ઑપ્ટિમાઇઝેશનનું લક્ષ્ય રાખતો નથી, જે સિસ્ટમ્સને જટિલ બનાવે છે, પરંતુ તેના બદલે વ્યક્તિગત બિઝનેસ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા સોફ્ટવેર મોડ્યુલોને વિભાજિત કરે છે.

ફક્ત યુઝર ઇન્ટરફેસની મૂળભૂત માળખાકીય વ્યાખ્યા, યુઝર પરવાનગી વ્યવસ્થાપન, અને ડેટા મોડેલ્સ જે બિઝનેસ પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે શેર કરવાની જરૂર છે તે બિઝનેસ સિસ્ટમના બાહ્ય માળખા તરીકે શેર કરવામાં આવે છે.

અન્ય આંતરિક સિસ્ટમ પ્રક્રિયા અને કામચલાઉ ડેટા બિઝનેસ પ્રોસેસ સ્તરે સંચાલિત થાય છે.

આમાં બે કે તેથી વધુ વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ દ્વારા શેર કરી શકાય તેવી કાર્યો અને ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ શામેલ હોઈ શકે છે. જો કે, જો આને શેર કરેલા મોડ્યુલો અથવા કસ્ટમ લાઇબ્રેરીઓ બનાવવામાં આવે, તો કોડ અને ગુણવત્તાની ફરીથી ઉપયોગીતા સુધરે છે, પરંતુ સોફ્ટવેર માળખું જટિલ બને છે, અને ફેરફારોને અન્ય વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ પરના પ્રભાવોના સતત વિચારણાની જરૂર પડે છે.

એવી પરિસ્થિતિમાં જ્યાં જનરેટિવ AI આપમેળે પ્રોગ્રામ્સ જનરેટ કરે છે, પછીનો ગેરલાભ અગાઉના ફાયદાને વટાવી જાય છે. તેથી, વ્યવસાય પ્રક્રિયા-લક્ષી અભિગમ, જે એકંદર ઑપ્ટિમાઇઝેશનને બદલે વ્યક્તિગત ઑપ્ટિમાઇઝેશન પર ભાર મૂકે છે, તે તાર્કિક બને છે.

વધુમાં, "નવા કર્મચારીની મૂળભૂત માહિતી દાખલ કરવી," "કર્મચારીની મૂળભૂત માહિતી અપડેટ કરવી," અને "નામ દ્વારા કર્મચારીઓને શોધવા" જેવા એકમોને વ્યક્તિગત વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ તરીકે કલ્પના કરો.

પરંપરાગત વિકાસ પદ્ધતિઓમાં, તેમના સંબંધિત યુઝર ઇન્ટરફેસ, ફ્રન્ટએન્ડ પ્રક્રિયાઓ, બેકેન્ડ પ્રક્રિયાઓ અને બેચ પ્રક્રિયાઓ જુદી જુદી ડિરેક્ટરીઓમાં જુદી જુદી ફાઇલોમાં અલગ પડે છે. વધુમાં, દરેકનો વિકાસ જુદા જુદા એન્જિનિયરો દ્વારા થાય છે.

જો કે, જ્યારે એક જ એન્જિનિયર જનરેટિવ AI ને પ્રોગ્રામિંગ કરવા દેતી વખતે સર્વદિશાવિસ્તૃત એન્જિનિયરિંગ કરે છે, ત્યારે એક વ્યવસાય પ્રક્રિયા માટે જરૂરી કોડને એક જ ફાઇલ અથવા ફોલ્ડરમાં એકીકૃત કરવું વધુ સમજદાર છે.

આ ઉપરાંત, આવશ્યકતા વિશ્લેષણના પરિણામો, પરીક્ષણ સ્પષ્ટીકરણો, પરીક્ષણ પરિણામો અને સમીક્ષા રેકોર્ડ્સ પણ તે જ સ્થાને એકીકૃત કરી શકાય છે.

આ સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગના તમામ પહોંચાડવા યોગ્ય વસ્તુઓને વ્યવસાય પ્રક્રિયા દીઠ સંચાલિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. અને કારણ કે એકંદર ઑપ્ટિમાઇઝેશનને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર નથી, સુધારાઓ તે વ્યવસાય પ્રક્રિયામાં કેન્દ્રિત કરી શકાય છે, અને નવી વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ વ્યવસાય સિસ્ટમમાં સરળતાથી ઉમેરી શકાય છે.

આ રીતે, પ્રોગ્રામ ડેવલપમેન્ટ અને પ્રોગ્રામ્સ સાથે શું વિકસાવી શકાય છે તે જનરેટિવ AI ને કારણે નોંધપાત્ર રીતે બદલાઈ રહ્યું છે. આ ભવિષ્યની શક્યતા નથી; તે પહેલેથી જ વર્તમાન વાસ્તવિકતા છે, અને નજીકના ભવિષ્યમાં, તેની પૂર્ણતા ફક્ત વધારી શકે છે, અને આગલો તબક્કો તેનાથી આગળ વધવો જ જોઈએ.

સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ

પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા જે સાકાર કરી શકાય છે તે અહીં ઉલ્લેખિત વ્યવસાય પ્રણાલીઓ અને બૌદ્ધિક ફેક્ટરીઓ પૂરતું મર્યાદિત નથી.

મેં ઉલ્લેખ ન કરેલા બાકીના ક્ષેત્રોને વ્યાપકપણે સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે.

ભલે તે એક સરળ ભૌતિક સમીકરણને એક જ વિશ્લેષણાત્મક સૂત્ર વડે ઉકેલવાનું હોય કે જટિલ ભૌતિક ઘટનાઓને પુનરાવર્તિત પ્રોગ્રામ્સ વડે ગણતરી કરવાનું હોય, બંનેને સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ કહી શકાય.

વધુમાં, સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ ફક્ત ભૌતિકશાસ્ત્રમાં જ નહીં, પરંતુ રસાયણશાસ્ત્ર, જીવવિજ્ઞાન, અથવા તો સમાજશાસ્ત્ર અને અર્થશાસ્ત્રમાં પણ થઈ શકે છે. તદુપરાંત, સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ ફક્ત શૈક્ષણિક ક્ષેત્રમાં જ નહીં, પરંતુ એન્જિનિયરિંગ, દવા, સંસ્થાકીય ડિઝાઇન અને વ્યવસાય સંચાલન જેવા ક્ષેત્રોમાં પણ થાય છે.

રમતો પણ એક પ્રકારની સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ છે. કોઈપણ રમતમાં, એમ કહી શકાય કે તે રમતના વિશ્વમાં ભૌતિકશાસ્ત્ર, સમાજ, નિયમો વગેરેનું અનુકરણ કરવામાં આવી રહ્યું છે.

તે ઉપરાંત, જ્યારે આપણે આપણા જીવનની, પ્રવાસોની, અથવા આપણા ખિસ્સા ખર્ચ કેવી રીતે કરવો તે અંગેની યોજના બનાવીએ છીએ ત્યારે પણ આપણે એક પ્રકારનું સિમ્યુલેશન કરીએ છીએ.

આ સિમ્યુલેશન વિવિધ રીતે હાથ ધરવામાં આવ્યા છે: પ્રોગ્રામ્સ બનાવીને અને ચલાવીને, કાગળ પર સમીકરણો બનાવીને અને ગણતરી કરીને, પોતાના મગજમાં વિચારીને, વ્હાઇટબોર્ડ પર ટેક્સ્ટ અને તીરોનો ઉપયોગ કરીને વિચારો ગોઠવીને, અથવા એક્સેલમાં ગ્રાફ દોરીને.

ચોક્કસ સમસ્યા માટે સિમ્યુલેશન પ્રોગ્રામ વિકસાવવાથી વિશ્લેષણાત્મક સમીકરણો કરતાં વધુ જટિલ સિમ્યુલેશન શક્ય બને છે. જોકે, તેમાં પ્રોગ્રામિંગ કૌશલ્ય, પ્રયત્ન અને સમયની જરૂર પડે છે.

વળી, સિમ્યુલેશન મોડેલને સ્પષ્ટપણે વ્યાખ્યાયિત કરવાની જરૂર છે, જેના માટે કૌશલ્ય, પ્રયત્ન અને વિચારણા માટે સમયની જરૂર પડે છે.

વધુમાં, સિમ્યુલેશન ફક્ત એવા જ રીતે કરી શકાતા હતા જે પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા વ્યક્ત કરી શકાય, અને અત્યાર સુધી, ફક્ત ગણતરીપૂર્વક વ્યક્ત કરી શકાય તેવા જ સિમ્યુલેટ કરી શકાતા હતા.

જનરેટિવ AI આ પરિસ્થિતિને નોંધપાત્ર રીતે બદલી નાખશે.

જનરેટિવ AI સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ પ્રોગ્રામ્સના સરળ વિકાસ માટે જ નહીં, પરંતુ સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સમાં જનરેટિવ AI ને એમ્બેડ કરીને, ગાણિતિક સૂત્રો દ્વારા વ્યક્ત ન કરી શકાય તેવા તત્વોનું પણ અનુકરણ કરી શકાય છે. આ અસ્પષ્ટ ગુણાત્મક સિમ્યુલેશન તત્વો અને માનવ-જેવા બુદ્ધિશાળી એજન્ટોનો સમાવેશ કરતા સિમ્યુલેશનને સક્ષમ બનાવે છે.

વધુમાં, આવા સિમ્યુલેશન મોડેલને ફક્ત ગાણિતિક સૂત્રોમાં જ નહીં, પરંતુ કુદરતી ભાષામાં પણ વ્યક્ત કરી શકાય છે અને જનરેટિવ AI દ્વારા તેનું અર્થઘટન કરી શકાય છે.

આનાથી આપણે વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં કરેલા વિવિધ સિમ્યુલેશનને સિસ્ટમેટાઇઝ કરવાનું સરળ બનશે.

આ આપણને વધુ સચોટ, કાર્યક્ષમ અને અસરકારક સિમ્યુલેશન પરિણામો પ્રાપ્ત કરવામાં સક્ષમ બનાવશે, જેનાથી ભૂલ અને પક્ષપાતી ધારણાઓની શક્યતા ઘટશે.

વધુમાં, જ્યારે જટિલ સમસ્યાઓની ચર્ચા કરતી વખતે અથવા વિચારતી વખતે, વ્યક્તિગત માનસિક સિમ્યુલેશન પર આધાર રાખવાને બદલે, ચર્ચા અને વિચારણા માટે સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ કરવો શક્ય બનશે.

આ ચર્ચાની ચોકસાઈને વધારે છે અને ચર્ચાઓને વધુ રચનાત્મક બનાવે છે. આ એટલા માટે છે કારણ કે એકબીજાની બુદ્ધિ અથવા વિચારવામાં થયેલી ભૂલોને દર્શાવવાને બદલે, ચર્ચાઓ સ્પષ્ટ મુદ્દાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે જેમ કે સિમ્યુલેશનનું અંતર્ગત મોડેલ, કોઈપણ અવગણના અથવા ગુમ થયેલ તત્વો, અત્યંત અનિશ્ચિત ભાગોનો અંદાજ કેવી રીતે કાઢવામાં આવે છે, અને પરિણામોમાંથી કયા સૂચકાંકો પર ભાર મૂકવામાં આવે છે.

જેમ જેમ સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ બનાવવી સરળ બનશે, તેમ તેમ આપણી વિચારવાની રીત રેખીય વિચારસરણીમાંથી, જે અંતર્જ્ઞાન, ધારણાઓ અને અન્યની દુર્ભાવના અથવા ભૂલો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, સિમ્યુલેશન વિચારસરણી તરફ વળશે.

તે તમારા સ્માર્ટફોન પર ઇન્ટરનેટ પર શોધ કરવા જેવું છે, વાતચીત દરમિયાન સમાચાર સ્ત્રોતો, વિકિપીડિયા અથવા પ્રાથમિક સ્ત્રોતો તપાસવા માટે. હવે ફક્ત એકબીજાની યાદો પર આધારિત અનંત દલીલોની જરૂર નથી.

ચર્ચા દરમિયાન, જનરેટિવ AI ચર્ચાના વિષયવસ્તુમાંથી સિમ્યુલેશન મોડેલ, સિમ્યુલેશન નિયમો અને પૂર્વશરતોને ગોઠવશે.

ચર્ચા કરતા લોકોએ ફક્ત તે મોડેલ અને નિયમોમાં માહિતી અને પૂર્વધારણાઓ ઉમેરવાની અથવા સુધારવાની અને પછી સિમ્યુલેશન પરિણામોની પુષ્ટિ કરવાની જરૂર છે. જેમ વિશ્વસનીય સમાચાર સ્ત્રોત મળે ત્યારે થાય છે, તેમ તે સિમ્યુલેશન પરિણામો ઊંડી ચર્ચા માટે સામાન્ય આધાર તરીકે સેવા આપી શકે છે.

આનાથી શ્રોતાઓને કોણ સાચું છે અથવા કોણ વિશ્વાસપાત્ર છે તે આશ્ચર્યજનક યુગમાંથી મુક્તિ મળશે. તેઓ ચર્ચાઓમાં દેખાતા અસ્પષ્ટ શબ્દસમૂહો અને ખ્યાલોને સમજવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે પણ સારથી ભટકશે નહીં.

તેમને ફક્ત ખૂબ જ સરળ બાબતો પર વિચાર કરવાની જરૂર પડશે: અનિશ્ચિતતાનું મૂલ્યાંકન કેવી રીતે કરવું અને કયા મૂલ્યોને પ્રાધાન્ય આપવું.