जनरेटिव एआई कार्यों को कार्यक्रमों में एम्बेड करके, हम ऐसे तंत्र बना सकते हैं जो पारंपरिक प्रोग्रामिंग के साथ पहले अप्राप्य थे।
इसके अलावा, जैसे-जैसे जनरेटिव एआई स्वचालित प्रोग्राम निर्माण में सक्षम होता जाएगा, हम अपनी कल्पना के अनुसार स्वतंत्र रूप से और आसानी से प्रोग्राम बना और चला पाएंगे।
मैंने अब तक ऐसी प्रणालियाँ बनाई हैं जो मेरे ब्लॉग लेखों का अंग्रेजी में अनुवाद करती हैं और उन्हें एक अंग्रेजी ब्लॉग पर पोस्ट करती हैं, प्रस्तुति वीडियो से व्याख्यात्मक वीडियो बनाती हैं और उन्हें यूट्यूब पर अपलोड करती हैं, और इंडेक्स, श्रेणियों और टैग के साथ अपनी ब्लॉग साइट उत्पन्न और प्रकाशित करती हैं।
इस तरह, एक तंत्र जो मूल सामग्री को कच्चे माल के रूप में उपयोग करता है और विभिन्न व्युत्पन्न सामग्री का उत्पादन करने के लिए जनरेटिव एआई कार्यों को शामिल करता है, उसे बौद्धिक कारखाना कहा जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, मैंने इस बौद्धिक कारखाना को संचालित करने और उसकी स्थिति को प्रबंधित करने के लिए एक वेब एप्लिकेशन बनाया है, जिससे यह पीसी और स्मार्टफोन दोनों पर सुलभ हो सके। इसके अलावा, घटनाओं से ट्रिगर होने वाली स्वचालित प्रसंस्करण को बैकएंड से परे बैच प्रसंस्करण के लिए तैयार किए गए वर्चुअल मशीन पर निष्पादित किया जाता है।
इस प्रकार, मैंने जनरेटिव एआई के समर्थन से पीसी और स्मार्टफोन के फ्रंटएंड, वेब सर्वर बैकएंड, वर्चुअल मशीन पर बैच प्रोसेसिंग और इनके लिए बुनियादी ढांचे को स्वयं विकसित किया है।
यह केवल पूर्ण-स्टैक इंजीनियरिंग नहीं है, बल्कि इसे सर्वदिशात्मक इंजीनियरिंग कहा जा सकता है, जो एक प्रणाली के विभिन्न पहलुओं को व्यापक रूप से विकसित करता है।
इसके अलावा, विकसित वेब एप्लिकेशन के उन पहलुओं में सुधार करते समय जो उपयोग करने में असुविधाजनक हैं या नई सुविधाएँ जोड़ते समय, मैं प्रोग्रामिंग को जनरेटिव एआई को सौंप सकता हूँ, जिससे उपयोग के दौरान आसान सुधार की अनुमति मिलती है।
यह पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तुलना में और भी अधिक लचीला और तरल है, जिससे मैं कुछ ऐसा बना सकता हूँ जो मेरे उपयोग के लिए पूरी तरह से फिट बैठता हो। मैं इसे लिक्विडवेयर कहता हूँ।
मैंने व्यक्तिगत रूप से इन्हें विकसित किया है और वास्तव में इनका उपयोग कर रहा हूँ। यह सिर्फ एक अवधारणा नहीं है; यह पहले से ही सॉफ्टवेयर विकास की वास्तविकता है।
हालांकि अभी तक विकसित नहीं हुआ है, व्यावसायिक प्रणालियों के क्षेत्र में, मैं उम्मीद करता हूँ कि व्यावसायिक प्रक्रिया-उन्मुख विकास पद्धति एक वास्तविकता बन जाएगी।
यह एक ऐसा दृष्टिकोण है जो कार्यक्रमों के समग्र अनुकूलन का लक्ष्य नहीं रखता है, जो प्रणालियों को जटिल बनाता है, बल्कि इसके बजाय सॉफ्टवेयर मॉड्यूल को व्यक्तिगत व्यावसायिक प्रक्रियाओं में विभाजित करता है।
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस की केवल मूल ढाँचा परिभाषा, उपयोगकर्ता विशेषाधिकार प्रबंधन, और डेटा मॉडल जिन्हें व्यावसायिक प्रक्रियाओं के बीच साझा करने की आवश्यकता है, उन्हें व्यावसायिक प्रणाली के बाहरी ढाँचे के रूप में साझा किया जाता है।
अन्य आंतरिक सिस्टम प्रसंस्करण और अस्थायी डेटा को व्यावसायिक प्रक्रिया की इकाई पर प्रबंधित किया जाता है।
इनमें ऐसे कार्य या डेटा संरचनाएँ हो सकती हैं जिन्हें दो या दो से अधिक व्यावसायिक प्रक्रियाओं द्वारा साझा किया जा सकता है। हालांकि, यदि उन्हें साझा मॉड्यूल या कस्टम लाइब्रेरी में बनाया जाता है, तो कोड और गुणवत्ता पुन: प्रयोज्यता में सुधार होता है, लेकिन सॉफ्टवेयर संरचना जटिल हो जाती है, और परिवर्तनों के लिए अन्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं पर उनके प्रभाव पर लगातार विचार करने की आवश्यकता होती है।
ऐसी स्थिति में जहाँ जनरेटिव एआई स्वचालित रूप से प्रोग्राम उत्पन्न करता है, बाद वाले के नुकसान पूर्व वाले के फायदे से अधिक होते हैं। इसलिए, व्यावसायिक प्रक्रिया-उन्मुख दृष्टिकोण, जो समग्र अनुकूलन के बजाय व्यक्तिगत अनुकूलन पर जोर देता है, तर्कसंगत हो जाता है।
इसके अतिरिक्त, "नए कर्मचारी की मूल जानकारी दर्ज करना," "कर्मचारी की मूल जानकारी अपडेट करना," या "नाम से कर्मचारियों की खोज करना" जैसी इकाइयों को व्यक्तिगत व्यावसायिक प्रक्रियाओं के रूप में कल्पना करें।
पारंपरिक विकास पद्धतियों में, प्रत्येक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, फ्रंटएंड प्रक्रिया, बैकएंड प्रक्रिया और बैच प्रक्रिया को विभिन्न निर्देशिकाओं में विभिन्न फ़ाइलों में अलग किया जाएगा। इसके अलावा, प्रत्येक को एक अलग इंजीनियर द्वारा विकसित किया जाएगा।
हालांकि, जब एक एकल इंजीनियर जनरेटिव एआई से प्रोग्रामिंग करवाकर सर्वदिशात्मक इंजीनियरिंग करता है, तो एक व्यावसायिक प्रक्रिया के लिए आवश्यक कोड को एक ही फ़ाइल या फ़ोल्डर में समेकित करना अधिक समझ में आता है।
इसके अतिरिक्त, आवश्यकता विश्लेषण के परिणाम, परीक्षण विनिर्देश, परीक्षण परिणाम और समीक्षा रिकॉर्ड को भी एक ही स्थान पर समेकित किया जा सकता है।
यह एक एकल व्यावसायिक प्रक्रिया की इकाई पर सभी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कलाकृतियों के प्रबंधन की अनुमति देता है। और, क्योंकि समग्र अनुकूलन पर विचार करने की कोई आवश्यकता नहीं है, व्यावसायिक प्रक्रिया के भीतर सुधारों पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है, और नई व्यावसायिक प्रक्रियाओं को व्यावसायिक प्रणाली में आसानी से जोड़ा जा सकता है।
इस तरह, जनरेटिव एआई के कारण प्रोग्राम विकास और प्रोग्रामों के साथ क्या विकसित किया जा सकता है, इसमें महत्वपूर्ण बदलाव हो रहे हैं। यह भविष्य का परिदृश्य नहीं है; यह पहले से ही वर्तमान है, और निकट भविष्य में, इसकी परिष्कार केवल आगे बढ़ती रहेगी, और अगला चरण अनिवार्य रूप से उससे आगे बढ़ना चाहिए।
सिमुलेशन प्रणालियाँ
प्रोग्रामों के माध्यम से जो कुछ भी प्राप्त किया जा सकता है, वह यहाँ उल्लिखित व्यावसायिक प्रणालियों और बौद्धिक कारखानों तक ही सीमित नहीं है।
शेष जिन क्षेत्रों का मैंने उल्लेख नहीं किया है, उन्हें मोटे तौर पर सिमुलेशन प्रणालियाँ के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।
चाहे एक ही विश्लेषणात्मक सूत्र के साथ सरल भौतिकी समीकरणों को हल करना हो या पुनरावृत्ति कार्यक्रमों के साथ जटिल भौतिक घटनाओं की गणना करना हो, दोनों को सिमुलेशन प्रणालियाँ माना जा सकता है।
इसके अलावा, सिमुलेशन प्रणालियाँ का उपयोग न केवल भौतिकी में, बल्कि रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान, समाजशास्त्र, अर्थशास्त्र और अन्य क्षेत्रों में भी किया जा सकता है। अकादमिक के अलावा, सिमुलेशन को इंजीनियरिंग, चिकित्सा, संस्थागत संचालन और व्यवसाय प्रबंधन में भी लागू किया जाता है।
गेम भी एक प्रकार की सिमुलेशन प्रणाली हैं। किसी भी गेम में, उस गेम के विश्व के भीतर की भौतिकी, समाज, नियम और अन्य पहलुओं को, एक अर्थ में, सिमुलेट किया जा रहा है।
इससे परे, जब हम अपने जीवन की योजना बनाते हैं, यात्रा करते हैं, या अपनी जेब खर्च कैसे करें, तो हम भी एक प्रकार का सिमुलेशन करते हैं।
ये सिमुलेशन विभिन्न तरीकों से आयोजित किए गए हैं: प्रोग्राम बनाकर और चलाकर, कागज पर समीकरणों की गणना करके, अपने सिर में सोचकर, व्हाइटबोर्ड पर टेक्स्ट और तीरों के साथ विचारों को व्यवस्थित करके, या एक्सेल में ग्राफ बनाकर।
एक विशिष्ट समस्या के लिए एक सिमुलेशन प्रोग्राम विकसित करने से विश्लेषणात्मक समीकरणों की तुलना में अधिक जटिल सिमुलेशन की अनुमति मिलती है। हालांकि, इसके लिए प्रोग्रामिंग विकास कौशल, प्रयास और समय की आवश्यकता होती है।
इसके लिए सिमुलेशन मॉडल को स्पष्ट करने की भी आवश्यकता होती है, जिसके लिए बदले में कौशल, विचार प्रयास और समय की आवश्यकता होती है।
इसके अतिरिक्त, सिमुलेशन केवल उसी तक सीमित रहे हैं जिसे प्रोग्रामेटिक रूप में व्यक्त किया जा सकता है, और पहले केवल उसी को सिमुलेट किया जा सकता था जिसे कम्प्यूटेशनल रूप से व्यक्त किया जा सकता था।
जनरेटिव एआई इस स्थिति को महत्वपूर्ण रूप से बदल रहा है।
जनरेटिव एआई न केवल सिमुलेशन सिस्टम प्रोग्रामों को आसानी से विकसित कर सकता है, बल्कि सिमुलेशन प्रणालियों में जनरेटिव एआई को शामिल करके, उन तत्वों को भी सिमुलेट किया जा सकता है जिन्हें गणितीय रूप से व्यक्त नहीं किया जा सकता है। यह अस्पष्ट गुणात्मक सिमुलेशन तत्वों और मानव-जैसे बुद्धिमान एजेंटों को शामिल करने वाले सिमुलेशन को सक्षम बनाता है।
इसके अलावा, इन सिमुलेशन मॉडल को न केवल गणितीय रूप से बल्कि प्राकृतिक भाषा में भी व्यक्त किया जा सकता है और जनरेटिव एआई द्वारा व्याख्या किया जा सकता है।
इससे उन विभिन्न सिमुलेशन को सिमुलेशन प्रणालियों में बदलना आसान हो जाएगा जो हमने कई स्थितियों में किए हैं।
परिणामस्वरूप, हम विवरणों को अनदेखा करने या पूर्वाग्रहों को शामिल करने की कम संभावना के साथ अधिक सटीक, कुशल और प्रभावी सिमुलेशन परिणाम प्राप्त कर पाएंगे।
इसके अलावा, जटिल समस्याओं पर विचार करते या चर्चा करते समय, हम व्यक्तिगत मानसिक सिमुलेशन पर निर्भर रहने के बजाय विचार और चर्चा के लिए एक सिमुलेशन प्रणाली का उपयोग करने में सक्षम होंगे।
यह विचार की सटीकता को बढ़ाता है और चर्चाओं को अधिक रचनात्मक बनाता है। एक-दूसरे की बुद्धिमत्ता या सोचने की गलतियों को इंगित करने के बजाय, चर्चाएँ स्पष्ट बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं जैसे सिमुलेशन के अंतर्निहित मॉडल, किसी भी चूक या लापता तत्व, अत्यधिक अनिश्चित भागों का अनुमान कैसे लगाया जाता है, और परिणामों के बीच किन मापदंडों को प्राथमिकता दी जाती है।
जैसे-जैसे सिमुलेशन प्रणालियाँ बनाना आसान होता जाएगा, हमारी सोचने का तरीका रैखिक सोच से - जो अंतर्ज्ञान, धारणाओं और दूसरों की दुर्भावना या गलतियों पर ध्यान केंद्रित करता है - सिमुलेशन सोच में बदल जाएगा।
यह चर्चा के दौरान समाचार स्रोतों, विकिपीडिया या प्राथमिक स्रोतों को सत्यापित करने के लिए स्मार्टफोन पर इंटरनेट खोजना जैसा है। केवल एक-दूसरे की यादों पर निर्भर रहने वाली अंतहीन बहस की कोई आवश्यकता नहीं होगी।
एक चर्चा के दौरान, जनरेटिव एआई चर्चा की सामग्री से सिमुलेशन मॉडल, सिमुलेशन नियम और पूर्व-शर्तों को व्यवस्थित करेगा।
चर्चा में भाग लेने वालों को केवल उस मॉडल और नियमों में जानकारी और परिसरों को जोड़ना या सही करना होगा, और फिर सिमुलेशन परिणामों की जाँच करनी होगी। जैसे एक विश्वसनीय समाचार स्रोत ढूंढते समय, ये सिमुलेशन परिणाम चर्चा को गहरा करने के लिए एक सामान्य आधार के रूप में काम कर सकते हैं।
इसका मतलब है कि चर्चा सुनने वाले लोगों को अब ऐसे युग में नहीं रहना होगा जहाँ उन्हें यह सोचना पड़े कि कौन सही है या कौन विश्वसनीय है। न ही वे चर्चा में आने वाले गूढ़ तकनीकी शब्दों और अवधारणाओं को समझने की कोशिश करके सार को खो देंगे।
उन्हें केवल बहुत ही सरल बातों पर विचार करने की आवश्यकता होगी: अनिश्चितता का मूल्यांकन कैसे करें और किन मूल्यों को प्राथमिकता दें।