ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਸਿਰਫ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਹੁਣ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਯੁੱਗ ਹੈ: "ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ।"
ਇਹ ਲੇਖ ਦੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ: ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਅਤੇ ਫਲੋ ਕੰਮ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ
ਪਿਛਲੇ ਇੱਕ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਜੋਂ "ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਅਤੇ ਸੰਦ" ਬਨਾਮ "ਪ੍ਰਵਾਹ ਕੰਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ" ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਅਰਧ-ਅਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਠੋਸ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ।
ਅਤੇ ਇਸ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ, ਸੰਦ ਸਰਵੋਤਮ ਹਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਦ ਵਜੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤੀ ਚਰਚਾ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਨਵੇਂ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸੀਮਤ ਹੈ।
ਜਿਉਂ-ਜਿਉਂ ਸਾਧਨ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਮਨੁੱਖ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਭਰਤੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਾੜਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਦੁੱਗਣਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਹੁਨਰਾਂ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕੋਲ ਅਜੇ ਉਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਾਪਦੇ ਸਧਾਰਨ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ, ਜਦੋਂ ਨੇੜਿਓਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਚੇਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ IT ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਮੈਨੂਅਲਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਵੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਸਨ।
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਅਣਗਿਣਤ ਅਚੇਤ, ਮੁਹਾਰਤ-ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸੰਹਿਤਾਬੱਧ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਭਾਵੇਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਸੁਧਰ ਜਾਵੇ, ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਅਚੇਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਹਿਤਾਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਟੀਚੇ ਲਈ, ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼-ਅਤੇ-ਗਲਤੀ ਵਾਲੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਾਧਨਾਂ ਬਲਕਿ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਪੂਰਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਲਾਗੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ।
ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜਾ, ਕਈ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਾਭ ਸਾਰਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।
ਤੀਜਾ, ਇਸ ਕਾਰਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਬੌਧਿਕ ਕਾਰਜ ਇੱਕ ਫੈਕਟਰੀ ਲਾਈਨ ਵਾਂਗ ਸਵੈਚਾਲਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ।
ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਪੂਰੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ
ਇਹ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਅਤੇ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਫਲੋ ਕੰਮ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਲੇਖ ਜੋ ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਛੋਹਿਆ ਸੀ।
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਫਲੋ ਕੰਮ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਧੀ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਜ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਨਰੇਟਿਵ AIs ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਜੋੜਨਾ ਸੀ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਾਵੇਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ।
ਇਹ ਵਿਧੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AIs ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦੇਵੇਗੀ। ਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਬਦਲਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਵਿਵਸਥਾ ਜਾਂ ਜੋੜ ਅਸੰਭਵ ਹਨ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਖੁਦ ਲਚਕਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਫਲੋ-ਵਰਕਡ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮੀਕ੍ਰਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰਨਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਜੋ ਇਸ ਫਲੋ-ਵਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿੱਥੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਗਿਆਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AIs ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਈ ਜਾਵੇ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਬਦਲੇ ਜਾਣ।
ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਲਚਕਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ, ਮੈਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ "ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ" ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲ ਕੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਈ ਹੈ। ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕਈ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚਰਚਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਈ ਪਾਤਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਾਵਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਇਹ ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮਰੱਥਾ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਕਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ "ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ" ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ।
ਇਹ ਕਈ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਕੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਹਤਰ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੁਨਰਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI - ਵਰਚੁਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ - ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਲਚਕਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਆਰਕੈਸਟਰਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਗੀਤਕਾਰ ਆਪਣੇ ਸਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੀਆਂ-ਆਪਣੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕੋ ਟੁਕੜਾ ਵਜਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬੌਧਿਕ ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿੰਫਨੀ ਵਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਖੁਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
ਇਹ ਸਾਡੀ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਣਗਿਣਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੌਧਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਚੇਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ: AGI ਦਾ ਰੂਪ
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ, ਜੋ ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਨੂੰ ਫਲੋ ਵਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਕਈ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜਿਉਂ-ਜਿਉਂ ਇਹ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਦੇ ਸਾਂਝੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੇਗਾ।
ਉਸ ਸਮੇਂ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਜਾਣ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ, ਮਨੁੱਖ ਤੋਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਨਾਲ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਕਾਰਜ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਹ ਅਸਲੀ ਸਿੰਫੋਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਇਹ ਪੜਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਫਲੋ-ਵਰਕਿੰਗ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਹਿਤਾਬੱਧ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੋਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਗਿਆਨ ਜਨਰੇਟਿਵ AIs ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਜਾਵੇਗੀ।
ਇਸਨੂੰ AGI ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।