ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਇੱਛਾ ਅਨੁਸਾਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਅਤੇ ਚਲਾ ਸਕਾਂਗੇ।
ਮੈਂ, ਹੁਣ ਤੱਕ, ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏ ਹਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਬਲੌਗ ਲੇਖਾਂ ਦਾ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬਲੌਗ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ YouTube 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਟੈਗਸ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਬਲੌਗ ਸਾਈਟ ਤਿਆਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਬੌਧਿਕ ਫੈਕਟਰੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਇਸ ਬੌਧਿਕ ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਈ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ PC ਅਤੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਵਾਧੂ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਜੋ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੈਂ PC ਅਤੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਫਰੰਟਐਂਡਸ, ਵੈੱਬ ਸਰਵਰ ਬੈਕਐਂਡ, ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਕਾਸ, ਇਹ ਸਭ ਖੁਦ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਰਵ-ਦਿਸ਼ਾਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਵਿਕਸਿਤ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋੜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਦੌਰਾਨ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਤਰਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਮੇਰੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਲਿਕਵਿਡਵੇਅਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ।
ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਅਜੇ ਵਿਕਸਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਵਿਕਾਸ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ।
ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ, ਜੋ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੀ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਯੂਜ਼ਰ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਇਕਾਈ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਜਿਹੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਮੋਡਿਊਲਾਂ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਬਣਤਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਹੋਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹਿਲੇ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ-ਮੁਖੀ ਪਹੁੰਚ, ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਕੂਲਨ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਰਕਸੰਗਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, "ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ," "ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ," ਜਾਂ "ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ" ਵਰਗੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਜੋਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ।
ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਕਾਸ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਫਰੰਟਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਬੈਕਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੋਇਆ ਸਰਵ-ਦਿਸ਼ਾਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਜਾਂ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ 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 ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਇਕਾਈ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਮੁੱਚੇ ਅਨੁਕੂਲਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਕੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਮਾਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਰਹੇਗੀ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧੇਗਾ।
ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜੋ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤ 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 ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਸਧਾਰਨ ਭੌਤਿਕੀ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੌਤਿਕੀ ਵਰਤਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ, ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਸਮਾਜ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਕਾਦਮਿਕਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਦਵਾਈ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਕਾਰਜਾਂ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਖੇਡਾਂ ਵੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ, ਉਸ ਖੇਡ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਸਮਾਜ, ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ, ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ, ਯਾਤਰਾ, ਜਾਂ ਜੇਬ ਖਰਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਵੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ: ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਚਲਾ ਕੇ, ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ, ਆਪਣੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਸੋਚ ਕੇ, ਇੱਕ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਤੀਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ 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 ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹੁਨਰ, ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰ, ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਉਸ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਹੀ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਅਜਿਹੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੱਤਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਗੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਲਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਈ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ, ਕੁਸ਼ਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਚਰਚਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵਾਂਗੇ।
ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੀ ਬੁੱਧੀ ਜਾਂ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੱਸਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਚਰਚਾਵਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮੂਲ ਮਾਡਲ, ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਤੱਤ, ਕਿਵੇਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਣੀਆਂ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਰੇਖੀ ਸੋਚ—ਜੋ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੀ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਤੋਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇਹ ਇੱਕ ਚਰਚਾ ਦੌਰਾਨ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ, ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੀਆਂ ਯਾਦਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ ਬੇਅੰਤ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ।
ਇੱਕ ਚਰਚਾ ਦੌਰਾਨ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਚਰਚਾ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਅਧਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਖ਼ਬਰ ਸਰੋਤ ਲੱਭਣ 'ਤੇ, ਇਹ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਚਰਚਾ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਹੁਣ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਗੇ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਕੌਣ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੌਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ। ਨਾ ਹੀ ਉਹ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਗੁਪਤ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਕੇ ਸਾਰ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦੇਣਗੇ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਗੱਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ: ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ।