સામગ્રી પર જાઓ
આ લેખ AI નો ઉપયોગ કરીને જાપાનીઝમાંથી અનુવાદિત કરવામાં આવ્યો છે
જાપાનીઝમાં વાંચો
આ લેખ પબ્લિક ડોમેન (CC0) માં છે. તેને મુક્તપણે ઉપયોગ કરવા માટે નિઃસંકોચ રહો. CC0 1.0 Universal

સિમ્યુલેશન વિચારસરણીનો યુગ

જનરેટિવ AI કાર્યોને પ્રોગ્રામ્સમાં એમ્બેડ કરીને, આપણે એવી પદ્ધતિઓ બનાવી શકીએ છીએ જે પરંપરાગત પ્રોગ્રામિંગથી પહેલાં પ્રાપ્ત કરી શકાતી ન હતી.

વધુમાં, જનરેટિવ AI સ્વચાલિત પ્રોગ્રામ જનરેશન માટે સક્ષમ બનતા, આપણે જેમ કલ્પના કરીશું તેમ પ્રોગ્રામ્સને મુક્તપણે અને સરળતાથી બનાવી અને ચલાવી શકીશું.

મેં અત્યાર સુધી એવી સિસ્ટમ્સ બનાવી છે જે મારા બ્લોગ લેખોનું અંગ્રેજીમાં ભાષાંતર કરે છે અને તેને અંગ્રેજી બ્લોગ પર પોસ્ટ કરે છે, પ્રેઝન્ટેશન વીડિયોમાંથી સમજૂતીત્મક વીડિયો બનાવે છે અને તેને YouTube પર અપલોડ કરે છે, અને ઇન્ડેક્સ, કેટેગરીઝ અને ટૅગ્સ સાથે મારી પોતાની બ્લોગ સાઇટ જનરેટ અને પ્રકાશિત કરે છે.

આ રીતે, એક પદ્ધતિ જે મૂળ સામગ્રીનો કાચા માલ તરીકે ઉપયોગ કરે છે અને વિવિધ વ્યુત્પન્ન સામગ્રી ઉત્પન્ન કરવા માટે જનરેટિવ AI કાર્યોને સમાવે છે તેને બૌદ્ધિક ફેક્ટરી કહી શકાય.

વધુમાં, મેં આ બૌદ્ધિક ફેક્ટરીને ચલાવવા અને તેની સ્થિતિનું સંચાલન કરવા માટે એક વેબ એપ્લિકેશન બનાવી છે, જે તેને PC અને સ્માર્ટફોન બંને પર સુલભ બનાવે છે. વધુમાં, ઇવેન્ટ્સ દ્વારા ટ્રિગર થયેલ સ્વચાલિત પ્રક્રિયાને હેન્ડલ કરતા ભાગોને બેચ પ્રોસેસિંગ માટે બેકેન્ડથી આગળ તૈયાર કરાયેલા વર્ચ્યુઅલ મશીનો પર ચલાવવામાં આવે છે.

આમ, મેં PC અને સ્માર્ટફોન ફ્રન્ટેન્ડ્સ, વેબ સર્વર બેકેન્ડ, વર્ચ્યુઅલ મશીનો પર બેચ પ્રોસેસિંગ, અને આ માટેનું ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર, આ બધું જ જનરેટિવ AI ના સમર્થનથી જાતે વિકસાવ્યું.

આ માત્ર ફુલ-સ્ટેક એન્જિનિયરિંગ નથી, પરંતુ તેને સર્વદિશાત્મક ઇજનેરી કહી શકાય, જે સિસ્ટમના વિવિધ પાસાઓને વ્યાપકપણે વિકસાવે છે.

વધુમાં, વિકસિત વેબ એપ્લિકેશનના ઉપયોગમાં અસુવિધાજનક પાસાઓને સુધારતી વખતે અથવા નવી સુવિધાઓ ઉમેરતી વખતે, હું પ્રોગ્રામિંગને જનરેટિવ AI ને સોંપી શકું છું, જેનાથી ઉપયોગ દરમિયાન સરળ સુધારાઓ શક્ય બને છે.

આ પરંપરાગત સોફ્ટવેર કરતાં પણ વધુ લવચીક અને પ્રવાહી છે, જે મને મારા ઉપયોગને સંપૂર્ણ રીતે અનુકૂળ કંઈક બનાવવાની મંજૂરી આપે છે. હું આને લિક્વિડવેર કહું છું.

મેં આને વ્યક્તિગત રીતે વિકસાવ્યું છે અને ખરેખર તેનો ઉપયોગ કરી રહ્યો છું. આ માત્ર એક ખ્યાલ નથી; તે સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટની વાસ્તવિકતા છે.

જોકે હજી વિકસિત નથી, વ્યવસાય સિસ્ટમ્સના ક્ષેત્રમાં, હું અપેક્ષા રાખું છું કે વ્યવસાય પ્રક્રિયા-લક્ષી વિકાસ પદ્ધતિ વાસ્તવિકતા બનશે.

આ એક અભિગમ છે જે સિસ્ટમોને જટિલ બનાવતા પ્રોગ્રામ્સના સંપૂર્ણ ઑપ્ટિમાઇઝેશનનું લક્ષ્ય રાખતો નથી, પરંતુ તેના બદલે સોફ્ટવેર મોડ્યુલોને વ્યક્તિગત વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓમાં વિભાજિત કરે છે.

માત્ર યુઝર ઇન્ટરફેસની મૂળભૂત ફ્રેમવર્ક વ્યાખ્યા, યુઝર વિશેષાધિકાર વ્યવસ્થાપન, અને વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે શેર કરવાની જરૂર હોય તેવા ડેટા મોડલ્સને જ વ્યવસાય સિસ્ટમના બાહ્ય ફ્રેમવર્ક તરીકે શેર કરવામાં આવે છે.

અન્ય આંતરિક સિસ્ટમ પ્રક્રિયા અને કામચલાઉ ડેટા વ્યવસાય પ્રક્રિયાના એકમ પર સંચાલિત થાય છે.

આમાં એવા કાર્યો અથવા ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ હોઈ શકે છે જે બે કે તેથી વધુ વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ દ્વારા શેર કરી શકાય છે. જોકે, જો તેમને શેર કરેલા મોડ્યુલ્સ અથવા કસ્ટમ લાઇબ્રેરીઓ બનાવવામાં આવે, તો કોડ અને ગુણવત્તાની પુનઃઉપયોગિતા સુધરે છે, પરંતુ સોફ્ટવેરનું માળખું જટિલ બને છે, અને ફેરફારોને કારણે અન્ય વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ પર તેમની અસરને સતત ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર પડે છે.

એવી પરિસ્થિતિમાં જ્યાં જનરેટિવ AI આપમેળે પ્રોગ્રામ્સ જનરેટ કરે છે, બાદના ગેરફાયદા પહેલાના ફાયદા કરતાં વધારે છે. તેથી, વ્યવસાય પ્રક્રિયા-લક્ષી અભિગમ, જે સંપૂર્ણ ઑપ્ટિમાઇઝેશનને બદલે વ્યક્તિગત ઑપ્ટિમાઇઝેશન પર ભાર મૂકે છે, તે તાર્કિક બને છે.

વધુમાં, "નવા કર્મચારીની મૂળભૂત માહિતી દાખલ કરવી," "કર્મચારીની મૂળભૂત માહિતી અપડેટ કરવી," અથવા "નામ દ્વારા કર્મચારીઓની શોધ કરવી" જેવા એકમોને વ્યક્તિગત વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ તરીકે કલ્પના કરો.

પરંપરાગત વિકાસ પદ્ધતિઓમાં, દરેક યુઝર ઇન્ટરફેસ, ફ્રન્ટેન્ડ પ્રક્રિયા, બેકેન્ડ પ્રક્રિયા અને બેચ પ્રક્રિયાને અલગ-અલગ ડિરેક્ટરીઓમાં અલગ-અલગ ફાઇલોમાં વિભાજિત કરવામાં આવશે. વધુમાં, દરેકનો વિકાસ અલગ-અલગ ઇજનેર દ્વારા કરવામાં આવશે.

જોકે, જ્યારે કોઈ એક ઇજનેર જનરેટિવ AI દ્વારા પ્રોગ્રામિંગ કરાવતી વખતે સર્વદિશાત્મક ઇજનેરી કરે છે, ત્યારે એક વ્યવસાય પ્રક્રિયા માટે જરૂરી કોડને એક જ ફાઇલ અથવા ફોલ્ડરમાં એકીકૃત કરવું વધુ અર્થપૂર્ણ છે.

વધુમાં, આવશ્યકતાઓ વિશ્લેષણના પરિણામો, પરીક્ષણ સ્પષ્ટીકરણો, પરીક્ષણ પરિણામો અને સમીક્ષા રેકોર્ડ્સ પણ તે જ સ્થાને એકીકૃત કરી શકાય છે.

આ એક જ વ્યવસાય પ્રક્રિયાના એકમ પર તમામ સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ કલાકૃતિઓના સંચાલનની મંજૂરી આપે છે. અને, કારણ કે સંપૂર્ણ ઑપ્ટિમાઇઝેશનને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર નથી, સુધારાઓ તે વ્યવસાય પ્રક્રિયાની અંદર કેન્દ્રિત કરી શકાય છે, અને નવી વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓને વ્યવસાય સિસ્ટમમાં સરળતાથી ઉમેરી શકાય છે.

આ રીતે, પ્રોગ્રામ ડેવલપમેન્ટ અને પ્રોગ્રામ્સ સાથે શું વિકસાવી શકાય છે તે જનરેટિવ AI ને કારણે નોંધપાત્ર ફેરફારોમાંથી પસાર થઈ રહ્યું છે. આ કોઈ ભવિષ્યનું દૃશ્ય નથી; તે પહેલેથી જ વર્તમાન છે, અને નજીકના ભવિષ્યમાં, તેની સફિસ્ટિકેશન ફક્ત આગળ વધી શકે છે, અને આગલું પગલું અનિવાર્યપણે તેનાથી આગળ વધવું જ જોઈએ.

સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ

પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા શું પ્રાપ્ત કરી શકાય છે તે અહીં ઉલ્લેખિત વ્યવસાય સિસ્ટમ્સ અને બૌદ્ધિક ફેક્ટરીઓ પૂરતું મર્યાદિત નથી.

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

સરળ ભૌતિક સમીકરણોને એક જ વિશ્લેષણાત્મક સૂત્ર વડે ઉકેલવા હોય કે જટિલ ભૌતિક ઘટનાઓની ગણતરી પુનરાવર્તિત પ્રોગ્રામ્સ વડે કરવી હોય, બંનેને સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ ગણી શકાય.

વધુમાં, સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ માત્ર ભૌતિકશાસ્ત્રમાં જ નહીં, પણ રસાયણશાસ્ત્ર, જીવવિજ્ઞાન, સમાજશાસ્ત્ર, અર્થશાસ્ત્ર અને અન્ય ક્ષેત્રોમાં પણ થઈ શકે છે. શૈક્ષણિક ક્ષેત્ર ઉપરાંત, સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ એન્જિનિયરિંગ, દવા, સંસ્થાકીય કામગીરી અને વ્યવસાય વ્યવસ્થાપનમાં પણ થાય છે.

રમતો પણ એક પ્રકારની સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ છે. કોઈપણ રમતમાં, તે રમતની દુનિયામાં ભૌતિકશાસ્ત્ર, સમાજ, નિયમો અને અન્ય પાસાઓનું, એક અર્થમાં, અનુકરણ કરવામાં આવે છે.

તે ઉપરાંત, આપણે આપણા જીવન, મુસાફરી અથવા ખિસ્સા ખર્ચનું આયોજન કરતી વખતે પણ એક પ્રકારનું સિમ્યુલેશન કરીએ છીએ.

આ સિમ્યુલેશન વિવિધ રીતે હાથ ધરવામાં આવ્યા છે: પ્રોગ્રામ બનાવીને અને ચલાવીને, કાગળ પર સમીકરણોની ગણતરી કરીને, આપણા મનમાં વિચારીને, સફેદ બોર્ડ 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 ડેવલપમેન્ટ કુશળતા, પ્રયાસ અને સમયની જરૂર પડે છે.

તેમાં સિમ્યુલેશન મોડેલને સ્પષ્ટ કરવાની પણ જરૂર પડે છે, જેના માટે બદલામાં કુશળતા, વિચારણાનો પ્રયાસ અને સમયની જરૂર પડે છે.

વધુમાં, સિમ્યુલેશન પ્રોગ્રામેટિક સ્વરૂપમાં વ્યક્ત કરી શકાય તે પૂરતા મર્યાદિત રહ્યા છે, અને અગાઉ માત્ર ગાણિતિક રીતે વ્યક્ત કરી શકાય તેવું જ સિમ્યુલેશન કરી શકાતું હતું.

જનરેટિવ AI આ પરિસ્થિતિને નોંધપાત્ર રીતે બદલી રહ્યું છે.

જનરેટિવ AI માત્ર સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ પ્રોગ્રામ્સને સરળતાથી વિકસાવી શકતું નથી, પરંતુ જનરેટિવ AI ને સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સમાં સમાવીને, ગાણિતિક રીતે વ્યક્ત ન કરી શકાય તેવા ઘટકોનું પણ સિમ્યુલેશન કરી શકાય છે. આ અસ્પષ્ટ ગુણાત્મક સિમ્યુલેશન ઘટકો અને માનવ-જેવા બુદ્ધિશાળી એજન્ટોનો સમાવેશ કરતી સિમ્યુલેશનને સક્ષમ કરે છે.

વધુમાં, આ સિમ્યુલેશન મોડેલોને માત્ર ગાણિતિક રીતે જ નહીં, પણ કુદરતી ભાષામાં પણ વ્યક્ત કરી શકાય છે અને જનરેટિવ AI દ્વારા તેનું અર્થઘટન કરી શકાય છે.

આનાથી આપણે અનેક પરિસ્થિતિઓમાં કરેલા વિવિધ સિમ્યુલેશનને સિમ્યુલેશન સિસ્ટમમાં રૂપાંતરિત કરવાનું સરળ બનશે.

પરિણામે, આપણે વધુ સચોટ, કાર્યક્ષમ અને અસરકારક સિમ્યુલેશન પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકીશું, જેમાં વિગતોને અવગણવાની અથવા પૂર્વગ્રહો દાખલ કરવાની શક્યતા ઓછી થશે.

વળી, જટિલ સમસ્યાઓ પર વિચાર કરતી વખતે કે ચર્ચા કરતી વખતે, આપણે વ્યક્તિગત માનસિક સિમ્યુલેશન પર આધાર રાખવાને બદલે, વિચારણા અને ચર્ચા માટે સિમ્યુલેશન સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરી શકીશું.

આનાથી વિચારણાની ચોકસાઈ વધે છે અને ચર્ચાઓ વધુ રચનાત્મક બને છે. એકબીજાની બુદ્ધિમત્તા અથવા વિચારવામાં થયેલી ભૂલો દર્શાવવાને બદલે, ચર્ચાઓ સિમ્યુલેશનના અંતર્ગત મોડેલો, કોઈપણ ભૂલો અથવા ખૂટતા ઘટકો, અત્યંત અનિશ્ચિત ભાગોનું કેવી રીતે અનુમાન કરવામાં આવે છે, અને પરિણામોમાંથી કયા માપદંડોને પ્રાધાન્ય આપવામાં આવે છે જેવા સ્પષ્ટ મુદ્દાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે.

જેમ જેમ સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ્સ બનાવવી સરળ બનશે તેમ, આપણી વિચારવાની રીત રેખીય વિચારસરણી — જે અંતર્જ્ઞાન, ધારણાઓ, અને અન્યની દુર્ભાવના કે ભૂલો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે — થી સિમ્યુલેશન વિચારસરણી તરફ સંક્રમિત થશે.

આ ચર્ચા દરમિયાન સ્માર્ટફોન પર ઇન્ટરનેટ શોધવા જેવું છે જેથી સમાચાર સ્ત્રોતો, વિકિપીડિયા અથવા પ્રાથમિક સ્ત્રોતો ચકાસી શકાય. એકબીજાની યાદશક્તિ પર જ આધાર રાખીને અનંત દલીલો કરવાની જરૂર રહેશે નહીં.

ચર્ચા દરમિયાન, જનરેટિવ AI ચર્ચાની સામગ્રીમાંથી સિમ્યુલેશન મોડેલ, સિમ્યુલેશન નિયમો અને પૂર્વશરતોને ગોઠવશે.

ચર્ચામાં ભાગ લેનારાઓએ માત્ર તે મોડેલ અને નિયમોમાં માહિતી અને આધાર ઉમેરવા અથવા સુધારવા પડશે, અને પછી સિમ્યુલેશન પરિણામો તપાસવા પડશે. જેમ વિશ્વસનીય સમાચાર સ્ત્રોત શોધતી વખતે થાય છે, તેમ આ સિમ્યુલેશન પરિણામો ચર્ચાને ઊંડી બનાવવા માટે સામાન્ય આધાર તરીકે સેવા આપી શકે છે.

આનો અર્થ એ છે કે ચર્ચા સાંભળનારા લોકો એવા યુગમાં નહીં જીવે જ્યાં તેમને કોણ સાચું છે અથવા કોણ વિશ્વસનીય છે તે વિચારવાની જરૂર હોય. તેમજ તેઓ ચર્ચામાં દેખાતી ગૂઢ તકનીકી શરતો અને ખ્યાલોને સમજવાનો પ્રયાસ કરીને મૂળભૂત સારને ગુમાવશે નહીં.

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