जनरेटिव्ह एआयची क्षमता प्रोग्राम्समध्ये एम्बेड करून, आपण अशा यंत्रणा तयार करू शकतो ज्या यापूर्वी पारंपारिक प्रोग्राम्सद्वारे साध्य करणे शक्य नव्हते.
पुढे, जनरेटिव्ह एआय प्रोग्राम्स स्वयंचलितपणे तयार करण्यास सक्षम झाल्यामुळे, आपण आपल्या कल्पनांवर आधारित प्रोग्राम्स सहजपणे आणि मुक्तपणे तयार करू आणि चालवू शकू.
आत्तापर्यंत, मी अशा प्रणाली तयार केल्या आहेत ज्या माझे ब्लॉग लेख इंग्रजीमध्ये भाषांतरित करून इंग्रजी ब्लॉगवर पोस्ट करू शकतात, सादरीकरण व्हिडिओमधून स्पष्टीकरणात्मक व्हिडिओ तयार करून YouTube वर अपलोड करू शकतात आणि निर्देशांक, श्रेणी आणि टॅगसह माझ्या स्वतःच्या ब्लॉग साइट्स तयार करून प्रकाशित करू शकतात.
या पद्धतीने, मूळ सामग्रीचा कच्चा माल म्हणून उपयोग करणारी आणि विविध व्युत्पन्न सामग्री तयार करण्यासाठी जनरेटिव्ह एआय वैशिष्ट्ये समाविष्ट करणारी प्रणाली बौद्धिक कारखाना म्हणून ओळखली जाऊ शकते.
मी या बौद्धिक कारखान्याचे संचालन करण्यासाठी आणि त्याची स्थिती व्यवस्थापित करण्यासाठी एक वेब ॲप्लिकेशन देखील विकसित केले आहे, जे पीसी आणि स्मार्टफोन दोन्हीवर उपलब्ध आहे. याव्यतिरिक्त, इव्हेंट्सद्वारे ट्रिगर केलेली स्वयंचलित प्रक्रिया करणारे भाग बॅच प्रोसेसिंगसाठी बॅकएंडवर तयार केलेल्या व्हर्च्युअल मशीनवर कार्यान्वित केले जातात.
अशा प्रकारे, जनरेटिव्ह एआयच्या मदतीने मी पीसी आणि स्मार्टफोन फ्रंटएंड्स, वेब सर्व्हर बॅकएंड, व्हर्च्युअल मशीनवरील बॅच प्रोसेसिंग आणि यासाठीची पायाभूत सुविधा या सर्वांचा एकट्याने विकास केला.
हे केवळ फुल-स्टॅक अभियांत्रिकी नाही; याला सर्वव्यापी अभियांत्रिकी म्हटले जाऊ शकते, कारण यात प्रणालीच्या विविध पैलूंचा सर्वसमावेशक विकास समाविष्ट आहे.
शिवाय, विकसित केलेल्या वेब ॲप्लिकेशनची उपयोगिता सुधारताना किंवा नवीन वैशिष्ट्ये जोडताना, मी प्रोग्रामिंगची जबाबदारी जनरेटिव्ह एआयला सोपवू शकतो, ज्यामुळे त्याचा वापर करताना सहज सुधारणा करता येतात.
हे सॉफ्टवेअर पारंपारिक सॉफ्टवेअरपेक्षा अधिक लवचिक आणि तरल बनवते, ज्यामुळे मला माझ्या वापराच्या पद्धतींना पूर्णपणे अनुकूल असे काहीतरी तयार करता येते. याला मी "लिक्विडवेअर" म्हणतो.
मी प्रत्यक्षात हे विकसित केले आहे आणि सध्या त्यांचा वापर करत आहे. या केवळ संकल्पना नाहीत तर सॉफ्टवेअर विकासातील एक वास्तविकता आहेत.
मी अजूनही याचा विकास केलेला नसला तरी, मला अपेक्षा आहे की व्यवसाय प्रणालींच्या क्षेत्रात, "व्यवसाय प्रक्रिया-केंद्रित विकास" नावाची विकास पद्धती प्रत्यक्षात येईल.
हा एक दृष्टिकोन आहे जो प्रोग्राम्सच्या एकूण ऑप्टिमायझेशनचे लक्ष्य ठेवत नाही, ज्यामुळे प्रणाली गुंतागुंतीची होते, तर त्याऐवजी सॉफ्टवेअर मॉड्यूल्सना वैयक्तिक व्यवसाय प्रक्रियांद्वारे विभाजित करतो.
फक्त वापरकर्ता इंटरफेसची मूलभूत फ्रेमवर्क व्याख्या, वापरकर्ता परवानगी व्यवस्थापन आणि व्यवसाय प्रक्रियांदरम्यान सामायिक करण्याची आवश्यकता असलेले डेटा मॉडेल व्यवसाय प्रणालीचे बाह्य फ्रेमवर्क म्हणून सामायिक केले जातात.
इतर अंतर्गत प्रणाली प्रक्रिया आणि तात्पुरता डेटा व्यवसाय प्रक्रिया स्तरावर व्यवस्थापित केला जातो.
यामध्ये दोन किंवा अधिक व्यवसाय प्रक्रियांद्वारे सामायिक करता येणारी कार्ये आणि डेटा संरचना समाविष्ट असू शकतात. तथापि, जर यांना सामायिक मॉड्यूल किंवा सानुकूल लायब्ररीमध्ये रूपांतरित केले तर, कोड आणि गुणवत्तेची पुनरुत्पादनक्षमता सुधारत असताना, सॉफ्टवेअरची संरचना गुंतागुंतीची होते आणि बदलांमुळे इतर व्यवसाय प्रक्रियांवरील परिणामांचा सतत विचार करणे आवश्यक होते.
जनरेटिव्ह एआय आपोआप प्रोग्राम्स तयार करत असलेल्या परिस्थितीत, नंतरचा तोटा पूर्वीच्या फायद्यापेक्षा जास्त असतो. त्यामुळे, एकूण ऑप्टिमायझेशनऐवजी वैयक्तिक ऑप्टिमायझेशनवर भर देणारा व्यवसाय प्रक्रिया-केंद्रित दृष्टिकोन तर्कसंगत बनतो.
याव्यतिरिक्त, "नवीन कर्मचाऱ्याची मूलभूत माहिती प्रविष्ट करणे," "कर्मचाऱ्याची मूलभूत माहिती अद्ययावत करणे," आणि "नावाने कर्मचारी शोधणे" यासारख्या युनिट्सची वैयक्तिक व्यवसाय प्रक्रिया म्हणून कल्पना करा.
पारंपारिक विकास पद्धतींमध्ये, त्यांचे संबंधित वापरकर्ता इंटरफेस, फ्रंटएंड प्रक्रिया, बॅकएंड प्रक्रिया आणि बॅच प्रक्रिया वेगवेगळ्या निर्देशिकांमधील वेगवेगळ्या फाइल्समध्ये विभाजित केल्या जातात. शिवाय, प्रत्येक एक वेगवेगळ्या अभियंत्यांद्वारे विकसित केले जाते.
तथापि, जेव्हा एकच अभियंता जनरेटिव्ह एआयला प्रोग्रामिंग करू देतो आणि सर्वव्यापी अभियांत्रिकी करतो, तेव्हा एका व्यवसाय प्रक्रियेसाठी आवश्यक कोड एकाच फाइलमध्ये किंवा फोल्डरमध्ये एकत्रित करणे अधिक अर्थपूर्ण ठरते.
याव्यतिरिक्त, आवश्यकता विश्लेषण परिणाम, चाचणी वैशिष्ट्ये, चाचणी परिणाम आणि पुनरावलोकन रेकॉर्ड देखील त्याच ठिकाणी एकत्रित केले जाऊ शकतात.
यामुळे सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीचे सर्व डिलिव्हरेबल्स प्रत्येक व्यवसाय प्रक्रियेनुसार व्यवस्थापित करता येतात. आणि एकूण ऑप्टिमायझेशनचा विचार करण्याची आवश्यकता नसल्यामुळे, सुधारणा त्या व्यवसाय प्रक्रियेमध्ये केंद्रित केल्या जाऊ शकतात, आणि नवीन व्यवसाय प्रक्रिया व्यवसाय प्रणालीमध्ये सहजपणे जोडल्या जाऊ शकतात.
अशा प्रकारे, जनरेटिव्ह एआयमुळे प्रोग्राम विकास आणि प्रोग्राम्सद्वारे काय विकसित केले जाऊ शकते यात लक्षणीय बदल होत आहेत. ही भविष्यातील शक्यता नाही; ही सध्याची वास्तविकता आहे, आणि नजीकच्या भविष्यात, त्याची पूर्णता केवळ वाढू शकते, आणि पुढील टप्पा त्यापलीकडे जाणे आवश्यक आहे.
सिम्युलेशन सिस्टम्स
प्रोग्राम्सद्वारे काय साध्य केले जाऊ शकते हे येथे नमूद केलेल्या व्यवसाय प्रणाली आणि बौद्धिक कारखान्यांपुरते मर्यादित नाही.
मी नमूद न केलेली उर्वरित क्षेत्रे मोठ्या प्रमाणात सिम्युलेशन सिस्टम्स म्हणून वर्गीकृत केली जाऊ शकतात.
एका साध्या भौतिक समीकरणाचे एका विश्लेषणात्मक सूत्राने निराकरण करणे असो किंवा पुनरावृत्ती प्रोग्राम्सने जटिल भौतिक घटनांची गणना करणे असो, या दोन्हीला सिम्युलेशन सिस्टम्स म्हटले जाऊ शकते.
शिवाय, सिम्युलेशन सिस्टम्सचा उपयोग केवळ भौतिकशास्त्रातच नव्हे, तर रसायनशास्त्र, जीवशास्त्र किंवा अगदी समाजशास्त्र आणि अर्थशास्त्रातही केला जाऊ शकतो. याव्यतिरिक्त, सिम्युलेशन केवळ शिक्षण क्षेत्रातच नव्हे तर अभियांत्रिकी, वैद्यकीय, संस्थात्मक डिझाइन आणि व्यवसाय व्यवस्थापनासारख्या क्षेत्रांमध्येही लागू केले जातात.
गेम्स देखील एक प्रकारची सिम्युलेशन सिस्टम आहे. कोणत्याही गेममध्ये, असे म्हटले जाऊ शकते की त्या गेमच्या जगातील भौतिकशास्त्र, समाज, नियम इत्यादींचे, एका प्रकारे, सिम्युलेशन केले जात आहे.
त्यापलीकडे, जेव्हा आपण आपल्या जीवनाचे, सहलींचे किंवा आपल्या खिशातील पैशांचे नियोजन करतो तेव्हा आपण एका प्रकारच्या सिम्युलेशनचे प्रदर्शन करतो.
या सिम्युलेशन्स विविध मार्गांनी आयोजित केल्या गेल्या आहेत: प्रोग्राम्स तयार करून आणि चालवून, कागदावर समीकरणे तयार करून आणि गणना करून, डोक्यात विचार करून, व्हाईटबोर्डवर मजकूर आणि बाणांनी कल्पना व्यवस्थित करून, किंवा एक्सेलमध्ये ग्राफ्स काढून.
एका विशिष्ट समस्येसाठी सिम्युलेशन प्रोग्राम विकसित केल्याने विश्लेषणात्मक समीकरणांपेक्षा अधिक जटिल सिम्युलेशन शक्य होते. तथापि, यासाठी प्रोग्रामिंग कौशल्ये, प्रयत्न आणि वेळ आवश्यक आहे.
तसेच, सिम्युलेशन मॉडेल स्पष्टपणे परिभाषित करणे आवश्यक आहे, ज्यासाठी कौशल्ये, प्रयत्न आणि विचारासाठी वेळ आवश्यक आहे.
याव्यतिरिक्त, सिम्युलेशन्स केवळ प्रोग्राम्सद्वारे व्यक्त करता येणाऱ्या मार्गांनीच करता येत होती, आणि आतापर्यंत, केवळ गणनात्मकरित्या व्यक्त करता येणारेच सिम्युलेट केले जाऊ शकत होते.
जनरेटिव्ह एआय ही परिस्थिती लक्षणीयरीत्या बदलेल.
जनरेटिव्ह एआय केवळ सिम्युलेशन सिस्टम प्रोग्राम्सचा सहज विकास करण्यास अनुमती देत नाही, तर जनरेटिव्ह एआयला सिम्युलेशन सिस्टम्समध्ये एम्बेड करून, गणिताच्या सूत्रांनी व्यक्त न करता येणारे घटक देखील सिम्युलेट केले जाऊ शकतात. यामुळे संदिग्ध गुणात्मक सिम्युलेशन घटक आणि मानवी-सदृश बुद्धिमान एजंट्सचा समावेश असलेली सिम्युलेशन्स शक्य होतात.
याव्यतिरिक्त, असे सिम्युलेशन मॉडेल केवळ गणिताच्या सूत्रांमध्येच नव्हे तर नैसर्गिक भाषेतही व्यक्त केले जाऊ शकतात आणि जनरेटिव्ह एआयद्वारे त्याचे अर्थ लावले जाऊ शकतात.
यामुळे आपण विविध परिस्थितीत केलेल्या विविध सिम्युलेशन्सना सिस्टिमॅटाईज करणे सोपे होईल.
यामुळे आपल्याला अधिक अचूक, कार्यक्षम आणि प्रभावी सिम्युलेशन परिणाम मिळवता येतील, ज्यामुळे पर्यवेक्षण आणि पक्षपाती गृहीतकाची शक्यता कमी होईल.
शिवाय, जटिल समस्यांवर चर्चा करताना किंवा विचार करताना, वैयक्तिक मानसिक सिम्युलेशन्सवर अवलंबून न राहता, चर्चा आणि विचारांसाठी सिम्युलेशन सिस्टम्सचा वापर करणे शक्य होईल.
यामुळे विचारमंथनाची अचूकता वाढते आणि चर्चा अधिक रचनात्मक बनतात. कारण एकमेकांच्या बुद्धीमत्तेवर किंवा विचारांमधील चुकांवर बोट ठेवण्याऐवजी, चर्चा सिम्युलेशनच्या मूळ मॉडेलवर, कोणत्याही चुका किंवा गहाळ घटक, अत्यंत अनिश्चित भागांचा अंदाज कसा लावला जातो आणि परिणामांमधील कोणते निर्देशक महत्त्वाचे आहेत यासारख्या स्पष्ट मुद्द्यांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात.
सिम्युलेशन सिस्टम्स तयार करणे सोपे झाल्यामुळे, आपली विचार करण्याची पद्धत अंतर्ज्ञान, गृहीतक आणि इतरांच्या दुर्भावना किंवा चुकांवर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या रेखीय विचारातून सिम्युलेशन विचारात बदलेल.
हे संभाषण करताना आपल्या स्मार्टफोनवर इंटरनेट शोधून बातम्यांचे स्रोत, विकिपीडिया किंवा प्राथमिक स्रोत तपासण्यासारखे आहे. केवळ एकमेकांच्या आठवणींवर आधारित अंतहीन वाद घालण्याची आता गरज राहणार नाही.
चर्चेदरम्यान, जनरेटिव्ह एआय चर्चेच्या आशयातून सिम्युलेशन मॉडेल, सिम्युलेशन नियम आणि पूर्वअटी व्यवस्थित करेल.
चर्चा करणाऱ्या लोकांना फक्त त्या मॉडेलमध्ये आणि नियमांमध्ये माहिती आणि आधार जोडणे किंवा दुरुस्त करणे आणि नंतर सिम्युलेशन परिणाम तपासणे आवश्यक आहे. जसे एक विश्वसनीय बातमी स्रोत सापडल्यावर, ते सिम्युलेशन परिणाम सखोल चर्चेसाठी एक समान आधार म्हणून काम करू शकतात.
यामुळे ऐकणाऱ्यांना कोण बरोबर आहे किंवा कोण विश्वासार्ह आहे याचा विचार करण्याच्या युगातून मुक्ती मिळेल. चर्चांमध्ये दिसणारे अस्पष्ट शब्द आणि संकल्पना समजून घेण्याचा प्रयत्न करताना ते सार गमावणार नाहीत.
त्यांना फक्त खूप साध्या गोष्टींचा विचार करावा लागेल: अनिश्चिततेचे मूल्यांकन कसे करावे आणि कोणत्या मूल्यांना प्राधान्य द्यावे.