ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਤੰਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾ ਅਤੇ ਚਲਾ ਸਕਾਂਗੇ।
ਹੁਣ ਤੱਕ, ਮੈਂ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏ ਹਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਬਲੌਗ ਲੇਖਾਂ ਦਾ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬਲੌਗਾਂ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ YouTube 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਟੈਗਸ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ ਬਲੌਗ ਸਾਈਟਾਂ ਬਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਬੌਧਿਕ ਫੈਕਟਰੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ ਇਸ ਬੌਧਿਕ ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਪੀਸੀ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਜੋ ਇਵੈਂਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਾਲੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇਕੱਲੇ ਹੀ ਪੀਸੀ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਫਰੰਟਐਂਡ, ਵੈੱਬ ਸਰਵਰ ਬੈਕਐਂਡ, ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਸਭ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਨੂੰ ਸਰਵ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਕਸਤ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ, ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਤਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਮੇਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ "ਲਿਕਵਿਡਵੇਅਰ" ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ।
ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ਬਲਕਿ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤ ਹਨ।
ਭਾਵੇਂ ਮੈਂ ਅਜੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਮੈਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, "ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਵਿਕਾਸ" ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਵਿਕਾਸ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ।
ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ, ਜੋ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੀ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਮਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੋਡ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਢਾਂਚਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਫਾਇਦੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਪਹੁੰਚ, ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਰਕਸੰਗਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, "ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ," "ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ," ਅਤੇ "ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ" ਵਰਗੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਜੋਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ।
ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਕਾਸ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਫਰੰਟਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਬੈਕਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਜਾਂ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਟੈਸਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਰਿਕਾਰਡ ਵੀ ਉਸੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਸਾਰੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਸਮੁੱਚੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਕੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕਾਰਨ ਕਾਫ਼ੀ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦਾ ਹਕੀਕਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਉਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ
ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਥੇ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਬੌਧਿਕ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਬਾਕੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੈਂ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਭੌਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੌਤਿਕ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ, ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਮਾਜ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਦਵਾਈ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਖੇਡਾਂ ਵੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਖੇਡ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਸਮਾਜ, ਨਿਯਮ, ਆਦਿ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਨਾਲ, ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ, ਯਾਤਰਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਜੇਬ ਖਰਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਵੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ: ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਚਲਾ ਕੇ, ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ, ਆਪਣੇ ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਸੋਚ ਕੇ, ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਤੀਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਕੇ, ਜਾਂ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾ ਕੇ।
ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੁਨਰ, ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਨਰ, ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਹੀ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਤੱਕ, ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ ਜੋ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਆਸਾਨ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਤੱਤ ਜੋ ਗਣਿਤ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੱਤਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਗੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਜਿਹੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਗਣਿਤ ਦੇ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਵੇਗਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਚਰਚਾ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਹ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉਸਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੀ ਬੁੱਧੀ ਜਾਂ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੱਸਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਚਰਚਾਵਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲ, ਕੋਈ ਵੀ ਕਮੀ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਤੱਤ, ਬਹੁਤ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੇ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਰੇਖਿਕ ਸੋਚ ਤੋਂ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਸਹਿਜ ਗਿਆਨ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੀ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸੋਚ ਵੱਲ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੌਰਾਨ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ, ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੀਆਂ ਯਾਦਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਆਧਾਰਿਤ ਬੇਅੰਤ ਬਹਿਸਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚਰਚਾ ਦੌਰਾਨ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਚਰਚਾ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਸਹੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਖ਼ਬਰ ਸਰੋਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਡੂੰਘੀ ਚਰਚਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸਰੋਤਿਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣ ਦੇ ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੌਣ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੌਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ। ਉਹ ਚਰਚਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੱਤ ਨੂੰ ਗੁਆ ਨਹੀਂ ਸਕਣਗੇ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ: ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ।